Грандиозная утечка данных, названная «Матерью всех утечек» (Mother of all Breaches, MOAB) была выявлена командой Cybernews во главе с ИБ-исследователем Бобом Дьяченко. Она вмещает 12 Тб информации и более 26 млрд записей.

MOAB охватывает тысячи предыдущих переиндексированных утечек, однако, опасность несёт не только её масштаб, но и содержание дампа — внутри не только стандартные учётные данные, но и крайне чувствительная информация. Например, целых 1,4 млрд записей приходится на сведения о пользователях китайского мессенджера Tencent QQ. Чуть меньше занимают данные, утекшие из Weibo, MySpace, X, LinkedIn, Adobe, VK, Dropbox и Telegram. Помимо публичных площадок MOAB затронула и госорганы США, Бразилии, Германии, Филиппин, Турции и других стран.

ИБ-эксперты Cybernews заявили, что последствием этой рекордной утечки может стать скорая масштабная атака на учётные записи пользователей по всему миру.

23 января, 2024

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

17.09.2025
«Наша задача — обеспечить максимальное удобство и простоту при работе с почтой»
17.09.2025
К 2028 году — выплаты цифровым рублём, универсальный QR-код, биометрические транзакции
17.09.2025
Природа Камчатки киберочистится на четверо суток
17.09.2025
Синтез информационной безопасности и кооперации в новом формате — конференция Coop Days IV
16.09.2025
Max и «Магнит» тестируют «Цифровой ID»
16.09.2025
Образовательные учреждения стали меньше платить вымогателям
16.09.2025
ЦБТ: «Биометрический» курьер несёт ответственность вплоть до уголовной
16.09.2025
InfoWatch: Предприятиям ТЭК удалось переломить негативную тенденцию
16.09.2025
ИИ сделает фишера из любого, если представиться исследователем
15.09.2025
Банк России — о необоснованной блокировке счетов физлиц

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных