Перейти к содержанию

Топ-5 самых крупных утечек данных в истории | Блог Касперского


Рекомендуемые сообщения

В последние годы количество скомпрометированных данных неуклонно растет. Практически каждый день в новостях появляются новые заметки об утечках и взломах, а мы все больше пишем о необходимости использования защиты — сейчас она актуальна как никогда.

Сегодня погрузимся в историю и вспомним про самые громкие и крупные утечки данных. Сколько и какой информации было слито, как пострадали пользователи и многое другое — в этом материале.

1. RockYou2024

Коротко: хакеры собрали данные из старых утечек и выкатили самую большую компиляцию реальных пользовательских паролей — 10 млрд записей!

Когда произошла утечка: в 2024 году.

Кто пострадал: пользователи без надежной защиты по всему миру.

RockYou2024 — король утечек и настоящий бич всех, кто думал, что он хакерам не интересен. В июле 2024 года киберпреступники на тематическом форуме выложили гигантскую подборку паролей: 9 948 575 739 уникальных записей. Даже несмотря на то, что RockYou2024 — это компиляция на основе старой утечки RockYou2021, результат все равно ошеломляет.

Наш эксперт Алексей Антонов проанализировал эту утечку и выяснил, что 83% содержащихся в утечке паролей могли бы быть подобраны умным алгоритмом менее чем за час и лишь 4% утекших пользовательских паролей (328 млн) можно признать стойкими — их подбор займет более года с помощью умного алгоритма. Как работает умный алгоритм — мы писали в исследовании стойкости паролей, которое совместно с анализом новой утечки наглядно доказывает, что большинство пользователей по-прежнему крайне легкомысленно относятся к созданию паролей.

При разборе новой утечки эксперт отфильтровал все нерелевантные записи и работал с оставшимся массивом из 8,2 млрд паролей, которые хранились в открытом виде, — это, конечно, не 10 млрд, но все еще много.

 

View the full article

Ссылка на комментарий
Поделиться на другие сайты

Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать

Вы сможете оставить комментарий после входа в



Войти
  • Похожий контент

    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      В апреле, с выходом Google Chrome 136, наконец решена проблема приватности, которая есть во всех крупных браузерах и о которой широко известно с 2002 года. Причем еще 15 лет назад зарегистрирована ее массовая эксплуатация недобросовестными маркетологами. Это угрожающее описание имеет известная и, казалось бы, безобидная функция, элемент удобства: когда вы посетили какой-то сайт, ссылку на него ваш браузер начинает показывать другим цветом.
      «А хотите, я его кликну? Он станет фиолетовым в крапинку…»
      Менять цвет ссылки на посещенные сайты (по умолчанию — с синего на фиолетовый) придумали 32 года назад в браузере NCSA Mosaic, и оттуда эту удобную для пользователя практику заимствовали практически все браузеры девяностых. Затем она вошла и в стандарт стилизации веб-страниц, CSS. По умолчанию такое перекрашивание работает во всех популярных браузерах и сегодня.
      Еще в 2002 году исследователи обратили внимание, что этой системой можно злоупотреблять: на странице можно разместить сотни или тысячи невидимых ссылок и с помощью JavaScript проверять, какие из них браузер раскрашивает, как посещенные. Таким образом, посторонний сайт может частично раскрыть историю веб-браузинга пользователя.
      В 2010 году исследователи обнаружили, что этой технологией пользуются на практике: нашлись крупные сайты, шпионящие за историей веб-браузинга своих посетителей. В их числе были YouPorn, TwinCities и еще 480 популярных на тот момент сайтов. Услугу анализа чужой истории предлагали сервисы Tealium и Beencounter, а против рекламной фирмы interclick, внедрившей эту технологию для аналитики, был подан судебный иск. Суд фирма выиграла, но производители основных браузеров изменили код обработки ссылок, чтобы считывать состояние посещенности ссылок «в лоб» стало невозможно.
      Но развитие веб-технологий создавало новые обходные пути для подглядывания за историей посещений сайтов, хранимой браузером. Исследование 2018 года описало четыре новых способа проверять состояние ссылок, причем к двум из них были уязвимы все протестированные браузеры, кроме Tor Browser, а один из дефектов, CVE-2018-6137, позволял проверять посещенные пользователем сайты со скоростью до 3000 ссылок в секунду. Новые, все более сложные атаки по извлечению истории веб-браузинга, продолжают появляться и сейчас.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Легенды гласят, что наши смартфоны нас подслушивают. Оказывается, делать им это совсем не обязательно — информации, которую передают брокерам данных практически все установленные на вашем смартфоне приложения, от игр до прогноза погоды, с лихвой достаточно, чтобы составить на вас полное досье. И если долгое время под «слежкой в Интернете» подразумевалось, что поисковые и рекламные системы — а с ними и рекламодатели — знают, на какие сайты вы ходите, то с появлением смартфонов ситуация изменилась к худшему — теперь рекламодатели знают, куда вы ходите физически и как часто. Как у них это получается?
      Каждый раз, когда любое мобильное приложение собирается показать рекламу, за ваше внимание проходит молниеносный аукцион, определяющий на основании переданных с вашего смартфона данных, какую именно рекламу вам покажут. И, хотя вы видите только рекламу победителя, данные о потенциальном зрителе, то есть о вас, получают все участники торгов. Недавно поставленный эксперимент наглядно показал, как много компаний получают эту информацию, насколько она детализирована и как мало помогают защититься встроенные в смартфоны опции «Не отслеживать меня», «Не показывать персонализированную рекламу» и аналогичные. Но мы все же посоветуем способы защиты!
      Какие данные пользователя получают рекламодатели
      Все мобильные приложения устроены по-разному, но большинство из них начинают «сливать» данные в рекламные сети еще до того, как показать какую-либо рекламу. В вышеописанном эксперименте мобильная игра сразу же после запуска отослала в рекламную сеть Unity Ads обширный набор данных:
      информацию о смартфоне, включая версию ОС, уровень заряда батареи, уровень яркости и громкости, количество свободной памяти; данные о сотовом операторе; тип подключения к Интернету; полный IP-адрес устройства; код «вендора», то есть производителя игры; уникальный код пользователя (IFV) — идентификатор для рекламной системы, привязанный к производителю игры; еще один уникальный код пользователя (IDFA/AAID) — идентификатор для рекламной системы, единый для всех приложений на смартфоне; текущую геолокацию; согласие на рекламную слежку (да/нет). Интересно то, что геолокация передается, даже если она целиком отключена на смартфоне. Правда, приблизительная, вычисленная на базе IP-адреса. Но с учетом имеющихся в общем доступе баз соответствия физических и интернет-адресов, это может быть достаточно точно — с точностью до района города или даже дома. Если же геолокация включена и разрешена приложению, передаются точные данные.
      Согласие на рекламную слежку в описанном случае было передано как «Пользователь согласен», хотя автор эксперимента такого согласия не давал.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Примерно год назад произошел масштабнейший ransomware-инцидент — атака на гиганта американского медицинского страхования, компанию UnitedHealth Group. Взлом имел настолько многочисленные и серьезные последствия, что все прошедшее с момента атаки время появлялись новые подробности о ходе атаки и ее итогах. К годовщине инцидента мы решили собрать все теперь уже доступные данные в одном материале.
      Ransomware-атака на UnitedHealth Group
      Сперва дадим контекст, который будет в особенности полезен для тех, кто не очень хорошо знаком с данной организацией. UnitedHealth Group — это крупнейшая компания на рынке медицинского страхования и медицинских услуг США. Ее капитализация составляет примерно $500 миллиардов. При этом UnitedHealth Group занимает девятое место по выручке среди всех корпораций мира, следуя в этом списке сразу после Apple.
      В состав UnitedHealth Group входят две компании. Первая из них, UnitedHealthcare, занимается медицинским страхованием. Вторая, Optum, специализируется на предоставлении разнообразных медицинских услуг — от фармацевтики и собственно медицинского обслуживания до ИТ-систем, используемых в здравоохранении.
      Последним занимается OptumInsight — одно из трех подразделений Optum, причем самое высокомаржинальное из них. Осенью 2022 года в OptumInsight вошла приобретенная UnitedHealth Group платформа Change Healthcare. Эта цифровая площадка обрабатывает заявления на получение страховых выплат, выступая в роли финансового посредника между пациентами, поставщиками медицинских услуг и страховщиками.
      Собственно, Change Healthcare и стала непосредственной целью атаки вымогателей: 21 февраля в ее системах начал работать шифровальщик, из-за чего платформа стала недоступна. Это вызвало настоящий хаос в американской системе здравоохранения: из-за невозможности быстрой обработки заявлений на страховые выплаты многие пациенты вынуждены были оплачивать лекарства и медицинские услуги из своего кармана. А медицинским учреждениям пришлось перейти в ручной режим обработки счетов.
      Восстановление пострадавших систем заняло многие месяцы: к примеру, клиринговый сервис Change Healthcare возобновил работу лишь в ноябре. В UnitedHealth Group даже создали специальный сайт, на котором можно следить за восстановительными работами. Даже сейчас, спустя год после атаки, на этом сайте публикуются регулярные обновления, а некоторые системы до сих пор имеют статус «доступна частично».
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Недавно нашему бывшему коллеге пришла подозрительная нотификация от неизвестного ему сервиса GetGhared. Будучи человеком осторожным, он не стал переходить по ссылке, а сразу переслал уведомление нам. Проанализировав письмо, мы выяснили, что это действительно работа мошенников, а судя по статистике наших почтовых защитных решений, сервис для отправки больших файлов GetShared стал использоваться ими достаточно часто. Рассказываем, как выглядит применение GetShared в атаках, зачем злоумышленникам это нужно и как оставаться в безопасности.
      Как выглядит атака при помощи GetShared
      Жертве приходит вполне обычное, совершенно настоящее уведомление от сервиса GetShared, в котором говорится, что пользователю был прислан файл. В письме указаны название и расширение этого файла — например, в случае с атакой на компанию нашего коллеги это был DESIGN LOGO.rar.
      Пример мошеннического письма, распространяемого через уведомление GetShared
      В сопровождающем тексте применяется стандартная фишинговая уловка — мошенники запрашивают цены на что-то, якобы перечисленное в приложении, а для большей убедительности просят уточнить время доставки и условия оплаты.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Исследователь обнаружил уязвимость в PyTorch, фреймворке машинного обучения с открытым исходным кодом. Уязвимость, зарегистрированная под номером CVE-2025-32434, относится к классу Remote Code Execution (RCE) и имеет рейтинг 9,3 по шкале CVSS, то есть категорируется как критическая. Эксплуатация CVE-2025-32434 при определенных условиях позволяет злоумышленнику запускать на компьютере жертвы, скачивающей ИИ-модель произвольный код. Всем, кто использует PyTorch для работы с нейросетями, рекомендуется как можно скорее обновить фреймворк до последней версии.
      Суть уязвимости CVE-2025-32434
      Фреймворк PyTorch, помимо всего прочего, позволяет сохранять уже обученные модели в файл, который хранит веса связей. И, разумеется, загружать их при помощи функции torch.load(). Обученные модели часто выкладываются в общий доступ через разнообразные публичные репозитории и теоретически в них могут быть вредоносные закладки. Поэтому официальная документация проекта в целях безопасности рекомендует использовать функцию torch.load() с параметром weights_only=True (в таком случае загружаются только примитивные типы данных: словари, тензоры, списки, и так далее).
      Уязвимость CVE-2025-32434 заключается в некорректно реализованном механизме десериализации при загрузке модели. Обнаруживший ее исследователь продемонстрировал, что атакующий может создать файл модели таким способом, что параметр weights_only=True приведет к прямо противоположному эффекту — при загрузке будет выполнен произвольный код, способный скомпрометировать среду, в котором запускается модель.
       
      View the full article
×
×
  • Создать...