Уязвимость Twitter позволила собрать данные 5,4 млн пользователей

Уязвимость Twitter позволила собрать данные 5,4 млн пользователей

Уязвимость Twitter позволила собрать данные 5,4 млн пользователей

Представители площадки Twitter сообщили, что некая уязвимость нулевого дня (0-day) использовалась для привязки телефонных номеров и адресов электронной почты к аккаунтам пользователей соцсети.

О баге стало известно в январе 2022 года. Согласно размещённой на HackerOne информации, брешь возникла в июне 2021 года с очередными изменениями кода. К счастью, пароли в руки третьих лиц не попали.

«Из-за выявленной уязвимости системы Twitter выдавали аккаунт, к которому привязан тот или иной телефонный номер или адрес электронной почты. Для этого достаточно было ввести известный имейл или телефон», — пишет компания в уведомлении.

Такая задержка (в шесть месяцев) между обнаружением проблемы и раскрытием информации о ней объясняется киберинцидентом, имевшим место в прошлом месяце. Неизвестный злоумышленник, предположительно, воспользовался уязвимостью, собрал информацию о пользователях и продал её на площадке Breach Forums.

Пресс-служба Twitter не раскрыла точное число затронутых пользователей, однако опубликованный на форуме киберпреступников пост говорит о том, что в собранной БД есть информация более чем о 5,48 млн аккаунтов.

По словам Restore Privacy, базу продают за 30 тысяч долларов. Twitter должен был предупредить всех владельцев учётных записей, чьи данные попали в руки третьих лиц. Дополнительно пользователям советуют включить двухфакторную аутентификацию.

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

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

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