Почти 10 млрд паролей: специалисты сообщают о крупнейшей утечке

Почти 10 млрд паролей: специалисты сообщают о крупнейшей утечке

Почти 10 млрд паролей: специалисты сообщают о крупнейшей утечке

Исследователи в области кибербезопасности считают, что наткнулись на крупнейшую утечку паролей за всё время. Речь идёт о почти 10 млрд скомпрометированных учётных данных в виде простого текста.

Как пишет Cybernews, файл с данными выложил пользователь под ником ObamaCare, зарегистрированный на одном из форумов для киберпреступников.

«Рождество в этом году пришло пораньше. Готов представить вам список учётных данных “rockyou2024“, в котором более 9,9 миллиарда паролей», — пишет ObamaCare в посте.

 

Таким образом, компиляция RockYou2024 может выступить отличным подспорьем для злоумышленников, проводящих брутфорс-атаки. Скормить скрипту для автоматизации подбора данных все пароли — проще некуда.

«В RockYou2024 находятся реальные пароли, которые пользователи по всему миру используют в повседневной жизни. Утечка такого числа учётных данных повышает риск успешных атак с подбором кредов», — пишут исследователи из Cybernews.

 

Фактически RockYou2024 побила рекорд предыдущего масштабного слива — RockYou2021, в котором насчитывалось 8,4 миллиарда паролей.

ObamaCare отмечает, что компиляция RockYou2021 послужила основной для RockYou2024: киберпреступник просто обновил данные, добавив в архив сведения за последние три года.

В результате RockYou2021 пополнилась 1,5 млрд паролей и превратилась в RockYou2024.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru