Rządowa platforma z lukami. Dane agentów celnych dostępne dla wszystkich

Ministerstwo finansów poinformowało o luce na rządowej stronie PUESC, która pozwalała na pobranie listy z danymi agentów celnych. Błąd został już usunięty, ale niewykluczone, że informacje mogły wpaść w niepowołane ręce.

Błąd w systemie informatycznym Platformy Usług Elektronicznych Skarbowo-Celnych poskutkował naruszeniem ochrony danych osobowych przetwarzanych przez Szefa Krajowej Administracji Skarbowej w rejestrze publicznym agentów celnych. Wystąpił on wskutek aktualizacji systemu, która została przeprowadzona w czerwcu 2021 r.

Pełen zestaw danych agentów celnych, który mógł wyciec do sieci, zawiera:

  • PESEL,adresu zamieszkania i adresu do korespondencji (jeżeli jest inny niż adres zamieszkania),
  • numeru paszportu lub innego dokumentu potwierdzającego tożsamość (w przypadku osoby, której nie nadano numeru PESEL),
  • numeru i daty decyzji o uznaniu kwalifikacji do wykonywania zawodu agenta celnego.

Ministerstwo dodało, że błąd został wykryty przez użytkownika systemu, a nie przez hakerów. „Zostaliśmy o nim poinformowani w czwartek 28 października 2021 roku. Błąd został usunięty po kilku godzinach od powiadomienia” – czytamy na stronie PUESC.

Wszczęto również postępowanie wyjaśniające, w ramach którego ministerstwo stwierdziło, że nie wyklucza możliwości pozyskania danych agentów celnych przez osoby nieupoważnione.

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 *