Ogromny wyciek z WhatsAppa. Do sieci trafiło 2,6 mln polskich numerów

Do internetu trafiła baza składająca się z prawie 500 mln rekordów dotyczących WhatsAppa. Z analizy wynika, że znajduje się wśród nich ponad 2,6 mln numerów telefonów polskich użytkowników. Wyciek co prawda nie został oficjalnie potwierdzony, ale wydaje się prawdopodobny.

Serwis Sekurak opisuje zauważone na forum dla przestępców ogłoszenie sprzedaży prawie 500 mln danych dotyczących użytkowników WhatsAppa. Ktoś pochwalił się, że dysponuje bazą numerów telefonów użytkowników komunikatora z 84 krajów, głównie Egiptu, Włoch i USA, ale na liście znalazła się także Polska. W tym przypadku do sieci miało trafić przeszło 2,6 mln numerów telefonów.

W tym momencie nie jest jasne w jaki sposób miało dojść do wycieku. Jak podaje Sekurak, jeśli oferta jest autentyczna, dotyczy sporej części wszystkich użytkowników WhatsAppa, bo według oficjalnych danych z komunikatora korzystają miesięcznie 2 mld osób. W ofercie na forum pakiet numerów z USA został wyceniony na 7 tys. dolarów.

Sam wyciek numeru telefonu do sieci nie jest jeszcze końcem świata, jednak bez wątpienia stanowi pierwszy krok dla oszustów, którzy zechcą wykorzystać go później do innych ataków. Użytkownicy mogą się spodziewać phishignu lub spoofingu, a nie należy zapominać, że dysponując numerem telefonu ofiary i stosując stosunkowo proste ataki socjotechniczne, można nawet przejąć czyjeś konto WhatsAppa i dalej oszukiwać innych.

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 *