Telegram начал блокировать каналы, собирающие личные данные

Telegram начал блокировать каналы, собирающие личные данные

Telegram начал блокировать каналы, собирающие личные данные

Администрация мессенджера Telegram начала масштабную кампанию по блокировке каналов, которые занимаются сбором и публикацией личных данных пользователей с целью шантажа — так называемым «доксингом». Под удар попали сообщества, распространявшие конфиденциальную информацию и вымогавшие деньги за её удаление.

О массовой блокировке таких ресурсов заявил лично основатель Telegram Павел Дуров:

«После моего поста 20-дневной давности пользователи прислали нам сотни сообщений о мошенничестве и шантаже. Основываясь на этих сообщениях, на этой неделе мы блокируем многочисленные каналы для доксинга и вымогательства».

Дуров уточнил, что блокировка производится только после получения неопровержимых доказательств того, что конкретный канал публиковал дискредитирующую информацию, а затем удалял её после получения оплаты от пострадавших. Некоторые администраторы были пойманы с поличным при продаже так называемых «защитных блоков» — гарантий, что определённые сведения не будут обнародованы.

«Telegram — это не место для доксинга или шантажа. И тем, кто ведёт подобные каналы: не тратьте своё время на создание клонов — мы сами вас найдём», — резюмировал Павел Дуров.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru