Hakerzy z Anonymous zhakowali ALET. Rosyjska agencja straciła 1,1 TB danych

ALET, rosyjska agencja celna, została zhakowana przez Anonymous, którym udało się pozyskać aż 1,1 miliona wiadomości. Od 2011 r. ALET współpracował z ponad 400 firmami, składając ponad 119 000 deklaracji celnych i ma rekomendacje Gazpromu, GazpromNiefti i Baszniefti.

Agencja celna jest znana ze współpracy z firmami z branży paliwowej i energetycznej. Dodatkowo ALET obsługuje zgłoszenia eksportowe i celne dotyczące węgla, ropy naftowej, płynnych włókien i produktów naftowych. Około 75 proc. biznesu ALET skupia się na produktach naftowych, 10 proc. dotyczy ropy, a 9 proc. to produkty węglowodorowe. Co ważne, ALET ma rekomendacje od Gazpromu, GazpromNiefti i Baszniefti.

Od ogłoszenia ataku i pozyskania danych, nie minęło jeszcze zbyt wiele godzin, dlatego Anonymous nie podali jeszcze żadnych szczegółów, co znajduje się konkretnie w pozyskanych przez grupę mailach. Należy jednak mieć na uwadze, że zbiór jest na tyle bogaty, iż jego dogłębne przejrzenie może zająć sporo czasu.

Tak samo jak w poprzednich przypadkach, Anonymous udostępnili zebrane dane i są one możliwe do pobrania przez każdego zainteresowanego sprawą internautę. Grupa podkreśla, że ponieważ informacje został zgromadzone w trakcie wojny, istnieje zwiększone ryzyko ukrytego złośliwego oprogramowania, zmienionych lub wszczepionych danych lub innych, fałszywych danych. Chcąc więc samodzielnie przejrzeć maile, należy zachować szczególną ostrożność.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *