Atak na białoruską kolej. Hakerzy próbują spowolnić rosyjskie wojsko

Grupa hakerów znana jako Cyber Partisans miała włamać się do systemów odpowiadających za sterowanie ruchem kolejowym. W wyniku tych działań część pociągów została zatrzymana, a przechowywane dane zostały zaszyfrowane.

Zgodnie z informacjami, działania hakerów są częścią planów mających na celu spowolnienie lub powstrzymanie napływu rosyjskich żołnierzy na Ukrainę. Sama grupa przekazała na Twitterze, że białoruska kolej została przełączona na ręczny tryb pracy, a system dyspozytorski wyłączono.

W roli głównej – Windows XP

Cyber Partisans, opisując całe zajście na swoim koncie na Twitterze, podali, że system monitorowania pociągów na Białorusi miał być oparty na komputerach z Windowsem XP, który przestał być wspierany lata temu. Hakerzy uruchomili tryb sterowania ręcznego, który znacząco spowolni ruch pociągów, ale nie stworzy sytuacji awaryjnych, które mogłyby zagrozić ludności cywilnej.

Zgodnie z informacjami podanymi przez Bloomberga, systemy kolejowe w Mińsku i Orszy zostały sparaliżowane. Dodatkowo w sieci można znaleźć skargi pasażerów, który opisują zakłócenia w kursowaniu pociągów w Mińsku. Serwis zgłosił się z prośbą o komentarz do przedstawicieli rządu na Białorusi oraz ambasady rosyjskiej w Waszyngtonie. Żadna ze stron jednak nie odpowiedziała na wiadomości.

W zeszłym roku grupa Cyber Partisans zasłynęła publikacją tajnego archiwum policji, które zawierało m.in listy domniemanych policyjnych informatorów czy dane osobowe czołowych urzędników państwowych i szpiegów. Wśród opublikowanych przez hakerów plików znalazły się również nagrania wideo zebrane z policyjnych dronów i ośrodków zatrzymań oraz rozmowy telefoniczne, które zostały podsłuchane za pomocą rządowego systemu podsłuchowego.

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 *