Специалисты F6 отметили снижение числа уникальных утечек из российских компаний в первом квартале 2025 года: 67 случаев против 95 в первые три месяца 2024-го. Они связывают такую динамику с активными блокировками закрытых Telegram-чатов, где публиковались слитые базы данных.

Согласно собственному анализу безопасников, 46% скомпрометированных сведений приходится на ритейл и e-commerce, ещё 13% — на госсектор; оставшуюся часть занимают ИТ, телеком и образовательные платформы. Всего речь идёт о почти 100 млн строк с личной информацией: имена, адреса, даты рождения, паспортные данные, пароли и номера телефонов. При этом большинство дампов было опубликовано бесплатно — с целью нанести репутационный ущерб.

За весь прошлый год эксперты F6 зафиксировали 455 ранее не публиковавшихся БД компаний из России и Беларуси — на 457 млн строк.

29 апреля, 2025

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

09.04.2026
Александр Пушкин («Перспективный мониторинг»): «Даже корректно настроенный WAF не способен полностью блокировать все атаки на веб-ресурс»
09.04.2026
Хакеры атакуют американских поставщиков CNI
09.04.2026
Anthropic запускает Glasswing, чтобы бороться с критическими уязвимостями
08.04.2026
Рынок говорит: Кибербез — обязательная часть цифрового бизнеса
08.04.2026
Кибербезопасность в строительстве и ЖКХ станет одной из ключевых тем на Форуме ГосСОПКА
08.04.2026
Платформа Venom Stealer поставила на поток непрерывную кражу данных
08.04.2026
На FINNEXT 2026 обсудили, как ИИ-агенты и экосистемы меняют финрынок
08.04.2026
От адаптации к изобретению: подведены итоги 3-й ежегодной Премии FINNEXT
07.04.2026
Безопасники выявили опасную уязвимость в ChatGPT
07.04.2026
Власти Камбоджи хотят искоренить киберпреступность и работорговлю

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных