Данные миллионов раскрученных Instagram-аккаунтов оказались в Сети

Данные миллионов раскрученных Instagram-аккаунтов оказались в Сети

Данные миллионов раскрученных Instagram-аккаунтов оказались в Сети

В Сети была найдена внушительная база данных, содержащая информацию о миллионах учетных записей в соцсети Instagram. Среди аккаунтов были найдены принадлежащие знаменитостям профили, а также учетные записи, используемые различными брендами.

Располагалась база на площадке Amazon Web Services, при этом она была абсолютно открыта — любой мог просмотреть ее содержимое, так как никакого пароля установлено не было.

В тот момент, когда базу данных обнаружили исследователи, ее размер составлял 49 млн записей. Однако, по словам экспертов, она росла час за часом.

Специалисты провели быстрый анализ записей, который помог выяснить, что помимо публичной информации (биографии, фото профиля, количества подписчиков, города и страны проживания), в базе содержались и номера телефонов, и адреса электронной почты.

Первым незащищенную базу данных обнаружил исследователь Анураг Сен, после чего он попытался выйти на владельца БД, чтобы тот закрыл доступ паролем.

В результате следы вывели на индийскую компанию Chtrbox, занимающуюся SMM. Офис компании располагается в Мумбаи. Оказалось, что компания платила владельцам раскрученных и известных Instagram-аккаунтов за постинг определенного рекламного контента.

После того как представители Chtrbox получили информацию об оставленной без пароля базе данных, компания быстро приняла меры и вывела ее в офлайн.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Microsoft: системы на базе ИИ никогда не станут абсолютно безопасными

Команда Microsoft AI Red Team (AIRT) подытожила свой опыт тестирования 100 продуктов, созданных в компании на основе генеративного ИИ, и пришла к выводу, что обеспечение безопасности таких систем — нескончаемый процесс.

Из-за фундаментальных ограничений ИИ-моделей угрозы вроде инъекции стимула и джейлбрейка в этой сфере неистребимы.

Однако такие атаки можно сделать более затратными — как и в случае с другими ИТ-рисками, которые удается снизить, применяя, к примеру, тактику эшелонированной защиты (defense-in-depth) или следуя принципам конструктивной безопасности (security-by-design).

Делясь опытом, в Red Team также отметили (PDF), что для выстраивания защиты ИИ-системы важно понимать ее возможности и учитывать сферу применения. Так, большие языковые модели (БЯМ, LLM) склонны слепо следовать инструкциям пользователя, и их легко обмануть, спрятав вредоносный контент в большом объеме безобидного текста при вводе.

Также атака на ИИ-помощника по литературному творчеству вряд ли приведет к серьезным последствиям, а в случае с LLM, предназначенной для анализа историй болезни, может нанести вред здоровью пациентов и поставить крест на репутации медучреждения.

Чтобы заставить LLM выдать вредный совет, необязательно проводить градиентные состязательные атаки. Тот же эффект можно получить более дешевым способом, манипулируя интерфейсом либо введя в заблуждение модель языка и технического зрения.

 

Еще одно важное наблюдение, которым поделились специалисты: использование ИИ увеличивает существующие риски и создает новые.

Напомним, вопросы использования ИИ недавно обсуждались в ходе Открытой конференции Института системного программирования РАН им. В. П. Иванникова. Участники пленарной дискуссии сошлись во мнении, что внедрение ИИ-технологий тормозят проблемы доверия и безопасности таких сервисов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru