Персональные данные из публичных онлайн-песочниц становятся добычей хакеров

Персональные данные из публичных онлайн-песочниц становятся добычей хакеров

Персональные данные из публичных онлайн-песочниц становятся добычей хакеров

Специалисты Центра кибербезопасности компании F6 выпустили блог, в котором рассказали о рисках утечки персональных данных и конфиденциальных документов через онлайн-песочницы.

Онлайн-сервисы вроде VirusTotal, JoeSandbox и Any.Run нужны, чтобы проверить подозрительные файлы, письма или ссылки.

Но у них есть и оборотная сторона. Проверки и отчёты часто становятся публичными — а значит, получить к ним доступ может кто угодно, в том числе злоумышленники. Они могут, например, следить, «засветился» ли их инструмент, и менять тактику, если атака раскрыта.

Есть и другая проблема: пользователи иногда загружают на проверку файлы с персональными или служебными данными. А потом эти документы становятся частью публичной базы. В результате утекшая информация может попасть в руки атакующих или конкурентов.

Особенно опасны такие утечки, если в файлах есть данные о внутренней инфраструктуре, конфигурации, IP-адресах, логинах — по этим артефактам можно вычислить конкретную компанию, что чревато и репутационными последствиями.

Для примера специалисты F6 изучили песочницу Any.Run. Она позволяет не только просматривать отчёты, но и скачивать файлы — если зарегистрироваться. В отличие от VirusTotal или JoeSandbox, где доступ к содержимому ограничен.

Эксперты проанализировали файлы, загруженные в Any.Run пользователями из России за 2024–2025 годы. Среди них особенно выделяются три типа документов:

  1. Файлы с персональными данными — иногда это не просто одиночные записи, а целые списки с данными сотрудников. Такие сведения — находка для фишинговых атак или мошенничества по схемам вроде FakeBoss или «мамонта».
  2. Документы с коммерческой тайной — договоры, внутренние регламенты, производственные документы и т. д.
  3. Файлы, связанные с ИБ-инцидентами — в том числе настоящие корпоративные документы, попавшие в открытый доступ по ошибке.

По оценкам, больше всего в публичном доступе оказывается именно персональных данных. Объёмы колеблются от сотен до тысяч уникальных записей в год. Один только обнаруженный файл содержал почти 1300 записей.

Это особенно важно на фоне изменений в российском законодательстве. С 30 мая 2025 года вступают в силу новые нормы: Федеральный закон №420-ФЗ и уже действующий №421-ФЗ. Они усиливают ответственность за утечку персональных данных — теперь не только административную, но и уголовную. Причём отвечать могут не только операторы ПДн, но и компании, чьи сотрудники случайно «сливают» данные, загружая файлы в песочницы.

Вывод один: даже если вы просто проверяете файл «на вирусы», нужно помнить, какие именно данные вы туда отправляете.

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