Гигантская БД слитых данных: почти 2 млрд имейлов и 1,3 млрд паролей

Гигантская БД слитых данных: почти 2 млрд имейлов и 1,3 млрд паролей

Гигантская БД слитых данных: почти 2 млрд имейлов и 1,3 млрд паролей

Специалисты по кибербезопасности обнаружили один из самых крупных сборников украденных учётных данных за всё время: почти два миллиарда уникальных адресов электронной почты и 1,3 миллиарда паролей. Об этом сообщил Трой Хант, создатель сервиса Have I Been Pwned.

По его словам, объём данных намного превышает всё, что проект когда-либо обрабатывал.

Важно уточнить: это не единая утечка из какого-то конкретного сервиса. Компания Synthient собрала доступные в даркнете украденные логины из множества источников, объединила их в одну базу и убрала дубликаты.

Получилось почти два миллиарда уникальных почтовых адресов и 1,3 миллиарда уникальных паролей, из которых 625 миллионов ранее нигде не встречались.

Хант подчеркнул, что цифры не преувеличены. Реальное число уникальных адресов электронной почты — 1 957 476 021.

Эти данные используют для так называемых атак credential stuffing (автоматизированный процесс подстановки краденых учетных данных). Преступники берут пару имейл+пароль, украденную на одном сервисе, и проверяют её на сотнях других сайтов и в приложениях. Ставка проста: многие пользователи устанавливают один и тот же пароль в разных сервисах.

Именно поэтому наличие уникального пароля на каждом сайте — критически важная мера безопасности.

Если вы хотите проверить, попадали ли ваши данные в найденную базу, Хант предлагает безопасный инструмент Pwned Passwords. Проверка выполняется локально в браузере, поэтому сам сервис не видит введённый пароль.

Те, кто умеет писать код, могут использовать API. Также можно подписаться на уведомления о новых утечках.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru