С начала года утекли данные миллионов пользователей сервисов доставки еды

Сервис, изучающий утечки данных, DLBI (Data Leakage & Breach Intelligence), сообщил, что с начала февраля по середину мая этого года в открытый доступ попали данные более чем 8 млн клиентов компаний, занимающихся доставкой еды.

Крупнейшими оказались сливы «Яндекс.Еды» и «Двух берегов» — 6,8 млн и 780 тыс. человек соответственно (эта оценка дана без учёта последней крупной утечки Delivery Club).

«Каков реальный объём клиентских данных во всей базе, сказать сложно, так как экстраполяция доли уникальных пользователей в пробнике дает 50 млн клиентов, что вряд ли возможно. Однако можно говорить, что если реальный объем утёчки соответствует заявленным 250 млн строк, то в руки злоумышленников попала большая часть или вся база заказов Delivery Club, и это — крупнейшая утечка из российских служб доставки на данный момент», — рассказал Ашот Оганесян, основатель сервиса DLBI.

23 мая, 2022

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

29.11.2024
«Глонасс»: Видеокамеры в автомобилях могут выдать геопозицию водителя
29.11.2024
Таргетированные информкампании уберегают россиян от скамеров
29.11.2024
YouTube обращается к российским блогерам, но игнорирует Роскомнадзор?
29.11.2024
«Официальные периоды распродаж — это благодатная почва для злоумышленников»
29.11.2024
О последнем (?) сетевом сбое ноября
28.11.2024
AOSP-проблемы: ограничения в модели распространения и настроения Google
28.11.2024
Минцифры строит планы на ближайшие два года по антифрод-направлению
28.11.2024
На телеком-рынке США впервые признали атаку на сети компании
28.11.2024
Конференция Код ИБ ИТОГИ совсем скоро!
28.11.2024
ВШЭ: Навыки для работы с ИИ требуются представителям разных профессий

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных