Anonymous zhakowali rosyjski Kościół Prawosławny. Przejęli 15 GB danych i tysiące e-maili

Kolektyw Anonymous ogłosił na Twitterze włamanie do Rosyjskiej Cerkwi Prawosławnej. Hakerom udało się przejąć 15 GB danych, wśród których znalazły się dziesiątki tysięcy wiadomości e-mail.

Podczas trwającej wojny w Ukrainie grupa hakerów Anonymous przypuściła kolejny atak na Rosję. W piątek zhakowali Rosyjską Cerkiew Prawosławną oraz rosyjskie Lipieckie Zakłady Mechaniczne, które produkują elementy do wyrzutni rakiet przeciwlotniczych i innego sprzętu wojskowego.

Kolektyw poinformował na Twitterze, że przejął i umieścił w internecie około 15 GB danych z charytatywnego skrzydła Rosyjskiej Cerkwi Prawosławnej. Co więcej, za pomocą strony internetowej DDoSecrets (Distributed Denial of Secrets) ujawnili około 57 500 e-maili.

DDoSecrets to uruchomiona w 2018 r. witryna non-profit zajmująca się przekazywaniem przejętych informacji. Anonymous stwierdzili w swoim wpisie, że ze względu na charakter wyciekłych danych, są one oferowane jedynie dziennikarzom i badaczom.

Ponadto Anonymous ogłosili włamanie do bazy rosyjskich Lipieckich Zakładów Mechanicznych, które produkują podzespoły do przeciwlotniczych systemów rakietowych i inny sprzęt wojskowy. Do sieci trafiło 25 GB danych.

Bieżące wycieki można pobierać ze strony: http://anonymousleaks.xyz/

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 *