Pegasus użyty przeciwko Borisowi Johnsonowi. Podsłuch brytyjskiego premiera!

Citizen Lab informuje, że biuro premiera Borisa Johnsona było celem ataku z użyciem urządzenia zainfekowanego Pegasusem. Źródłem ataku ma być operator połączony ze Zjednoczonymi Emiratami Arabskimi. Nie wiadomo jednak jak wiele tajnych informacji mogło zostać wykradzionych.

Tajne dokumenty brytyjskiego premiera Borisa Johnsona, podobnie jak korespondencja i inne pliki w sieci biura szefa rządu, mogły trafić w niepowołane ręce. Tak donosi Citizen Lab po analizie ruchu w sieci na Downing Street.

Według specjalistów od cyberbezpieczeństwa, 7 lipca 2020 r. jedno z urządzeń w sieci biura premiera Johnsona zostało zainfekowane oprogramowaniem szpiegującym Pegasus i mogło zbierać krążące w niej dane. Brytyjskie Narodowe Centrum Cyberbezpieczeństwa zbadało część najważniejszych urządzeń, w tym telefon samego premiera, ale nie wykryto na nim śladów Pegasusa. Możliwe więc, że ktoś celowo podpiął, a następnie usunął z sieci podsłuchujący komputer lub telefon.

W latach 2020-2021 rząd brytyjski otrzymywał szereg ostrzeżeń o potencjalnym użyciu Pegasusa w sieciach ministerstw i samego premiera. Jak informuje Citizen Lab, infekcja dokonana w sieci kancelarii premiera „jest powiązana z operatorem Pegasusa, którego łączymy ze Zjednoczonymi Emiratami Arabskimi”.

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 *