Šta se desilo?

Tim sajber istraživača je identifikovao pet značajnih curenja podataka koja se nalaze na underground forumima. Među njima se nalaze dataset od 230.000 kupaca iz italijanskog hotelijerskog sektora, 500.000 zapisa AT&T mobilnih korisnika, kompletna baza od 8 miliona Hinge profila, 219GB Meta Llama AI koda i 3,6 miliona zapisa iz MobiFriend platforme.

Koga pogađa?

Ugroženi su korisnici društvenih mreža, posebno oni sa Hinge aplikacije, AT&T kupci, gosti italijanskih hotelskih lanaca, kao i industrijaska svojina Meta. Cureni podaci sadrže lične informacije koje olakšavaju phishing napade, smishing, vishing i krađe identiteta. Takođe je ugrožena intelektualna svojina Meta u vidu AI modela.

Kako se zaštititi?

  • Proverite da li su vaši ličnih podaci deo nekog od javno poznatih curenja koristeći alate za praćenje baza podataka
  • Aktivirajte dvofaktorsku autentifikaciju na svim platformama gde ste registrovani
  • Pazite na sumnjive pozive, poruke i email-ove koji pokušavaju da potvrde lične podatke
  • Izmenjite lozinke na važnim nalozima, posebno ako su povezani sa finansijskim računima
  • Monitorujte kreditne izveštaje za znakove neovlašćene upotrebe identiteta
  • Izbjegavajte kliktanje na linkove iz nepouzdanih izvora

Tehnički detalji

Hinge dataset sadrži 8 miliona korisničkih zapisa i navodnog se prodaje po ceni od 400 dolara u kriptovaluti. AT&T dataset obuhvata polja kao što su ime, telefonski broj, adresa, grad, država i ZIP kod, dostupne u Excel, CSV i TXT formatima. MobiFriend dataset sadrži preko 3,6 miliona zapisa sa poljima uključujući korisnički ID, korisničko ime, email domen, pol, datum rođenja, registraciju, poslednju aktivnost i lokacijske atribute. Meta Llama AI paket od 219GB sadrži model checkpointe za verzije 7B, 13B, 30B i 65B sa konfiguracijama i skriptama.

Preporuka Sajber Radara

Preporuka je da sve organizacije koje posluju sa potrošačima redovno prate trendove u dark web zajednicama. Prikupljanje informacija o curenjima pre nego što se podaci masovno iskoriste omogućava bržu akciju i smanjenje rizika od zloupotrebe. Implementacija sistematskog monitoring-a dark web-a može biti ključna za detekciju i razdvojavanje legitimnih upozorenja od dezinformacija.

[text](url)