В даркнете хвастаются кражей данных 240 тыс. юзеров MebHome

В даркнете хвастаются кражей данных 240 тыс. юзеров MebHome

В даркнете хвастаются кражей данных 240 тыс. юзеров MebHome

В сетевом андеграунде выложили дамп, позиционируемый как клиентская база интернет-магазина MebHome.ru. Согласно объявлениям, файл SQL содержит записи с данными более 240 тыс. зарегистрированных пользователей.

Специалисты DLBI (телеграм-канал «Утечки информации») изучили представленную в нем информацию и насчитали 154 тыс. уникальных имейл и 206 тыс. уникальных номеров телефона.

Помимо этого в записи включены Ф.И.О., адреса для доставки мебели, даты оформления и содержимое заказов.

Актуальность базы — 27.09.2024.

 

За последние годы утечки баз персональных данных в России стали массовым явлением, и объемы скомпрометированных ПДн растут. Поскольку такими сливами охотно пользуются злоумышленники, Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам (НКЦКИ) запустил онлайн-сервис проверки утечки личных данных, аналогичный Have I Been Pwned.

Чтобы заставить бизнесменов активнее принимать меры профилактики, было предложено ужесточить наказания за утечки — ввести оборотные штрафы. Однако срок вступления в силу соответствующего закона до сих пор не определен, так как далеко не все операторы ПДн располагают ресурсами для усиления защиты от утечек. Внутренний ИБ-рынок в целом тоже не готов к резкому росту спроса.

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