Недавно искал айфон на Авито. Нужна была конкретная модель, поэтому несколько дней спокойно просматривал объявления и примерно представлял среднюю цену.
И тут попался неплохой вариант.
Не подозрительно дешёвый, а просто немного выгоднее остальных. Фотографии нормальные, описание короткое, продавец ответил быстро.
Смущало только то, что профиль был практически пустым: без отзывов и какой-либо истории, всего лишь с одной продажей. Видимо для вида. Но все когда-то создают аккаунт, поэтому решил написать.
Спросил о состоянии телефона, комплекте и возможности оформить сделку через Авито. Продавец ответил, что всё работает отлично, коробка есть, но доставкой он не пользуется.
Причины довольно банальны. Долго ждать деньги, уже были проблемы с другими покупателями и т.д. Возможно, на этом стоило закончить диалог. Но стало интересно, поэтому я сохранил одну из фотографий и отправил ее в поиск по картинкам.
Через пару минут нашлось практически такое же объявление у другого продавца.
Те же фотографии. Тот же телефон. Но описание более подробное и город другой.
У второго аккаунта — отзывы, история продаж и профиль, зарегистрированный на Авито около пяти лет назад. Судя по всему, кто-то просто взял его фотографии и выставил чужой телефон от своего имени.
Написал первому продавцу с вопросом, почему эти же снимки используются в другом объявлении. После этого меня просто кинули в игнор.
Понятно, что это база и большинство здесь наверняка знает подобные схемы. Но мошеннические объявления не всегда выделяются самой низкой ценой, кучей ошибок и обещанием подарить вам айфон почти бесплатно.
Иногда всё выглядит вполне нормально.
Поэтому перед покупкой советую проверять несколько вещей:
— сколько существует профиль и есть ли у него история — не встречаются ли фотографии в других объявлениях — готов ли человек сделать новое фото товара по просьбе (хотя даже при таких просьбах люди попадаются на развод) — почему он отказывается от встроенной доставки и оплаты площадки — не пытается ли увести общение в мессенджер и получить предоплату
Пустой профиль сам по себе еще не означает мошенничество. Как и старый аккаунт с отзывами не дает стопроцентной гарантии. Но когда новый профиль, чужие фотографии и отказ от безопасной сделки встречаются одновременно — рисковать деньгами точно не хочется.
Такие бытовые проверки продавцов, объявлений, фотографий и аккаунтов я периодически разбираю в Telegram-каналеOSINT. Обычно это простые вещи, которые можно проверить самостоятельно за несколько минут.
А вам попадались объявления с украденными фотографиями? Или, может быть, мошенники когда-нибудь копировали уже ваше объявление?
Часто наблюдаю среди знакомых и коллег один и тот же сценарий. Человек хочет сэкономить десять минут и пишет нейросети:
— Проверь договор и найди ошибки.
А следом вставляет весь документ: с фамилиями, паспортными данными, адресами, суммами и реквизитами.
Или просит составить ответ клиенту и копирует рабочую переписку вместе с телефонами, почтой и внутренними комментариями.
Но дело конечно не только в работе. Нейросетям рассказывают о ссорах с партнером, пересылают личные диалоги, загружают личные фото, медицинские заключения и результаты анализов.
Иногда ИИ действительно используют как личного психолога — со всеми именами, обстоятельствами и подробностями, которые не стали бы рассказывать незнакомому человеку. И это легко понять. Диалог выглядит приватным, нейросеть не осуждает, отвечает спокойно и всегда готова продолжить разговор.
Но ощущение личной беседы может быть обманчивым. Перед нами не закрытый дневник и не разговор с другом, а онлайн-сервис, которому мы добровольно передаем личную информацию. Нейронки удобны для анализа, объяснений и подготовки черновиков, но для качественного ответа им далеко не всегда нужны реальные имена, документы и подробности нашей личной жизни. Проблема начинается в тот момент, когда вместе с полезным контекстом мы отправляем гораздо больше данных, чем требуется для решения задачи.
Небольшая подноготная: если речь идёт об облачном ИИ-сервисе вроде ChatGPT, нейросеть не сидит внутри вашего телефона. Запрос отправляется на серверы сервиса, где обрабатывается. Обычные диалоги хранятся в аккаунте, пока пользователь не удалит их самостоятельно. После удаления чат сразу исчезает из аккаунта и обычно удаляется из систем OpenAI в течение 30 дней — за исключением отдельных случаев, связанных с требованиями безопасности или законодательства.
В личном ChatGPT можно отключить использование новых диалогов для улучшения моделей. Для этого нужно открыть настройки управления данными и выключить функцию "Совершенствовать модель для всех". Новые разговоры после этого не должны использоваться для обучения, хотя продолжат отображаться в истории.
И это не только теоретический риск. В марте 2023 года OpenAI временно отключила ChatGPT из-за технической ошибки. Как компания рассказала в официальном разборе инцидента, некоторые пользователи могли увидеть заголовки чужих разговоров, а при определённых обстоятельствах — первое сообщение недавно созданного чата.
Поэтому перед отправкой я задаю себе три вопроса.
Первый: можно ли выполнить задачу без настоящих данных?
Вместо имени — "Клиент А". Вместо номера договора — XXXXX. Вместо реального адреса — вымышленный. Для проверки формулировки нейросети обычно не нужен паспорт человека.
Второй: что произойдет, если этот текст увидит посторонний?
Если ответ — "будет неловко", "могут быть проблемы из-за нарушения NDA" или "человек не давал на это согласия", текст все же лучше обезличить.
Третий: нет ли здесь того, что вообще нельзя копировать?
Пароли, коды из СМС, ключи API, данные банковских карт, закрытые ссылки, клиентские базы и внутренние документы — плохой материал для любого публичного сервиса.
Отдельная ловушка — скриншоты и личные фотографии. В углу могут остаться уведомления, вкладки браузера, названия файлов или лицо человека, который не соглашался участвовать в вашем запросе.
Мой алгоритм простой:
Удалить имена, телефоны, адреса и реквизиты.
Заменить реальные значения вымышленными.
Оставить только нужный для ответа фрагмент.
Проверить края скриншота и панель уведомлений.
Не отправлять то, что вы не стали бы публиковать открыто.
Нейросеть должна получать контекст, а не всю вашу жизнь целиком.
Вообще, такие утечки редко происходят из-за какой-то сложной хакерской атаки. Чаще мы сами отправляем лишнее — в чат с нейросетью, незнакомому боту или сомнительному сервису, потому что не видим в этом непосредственной опасности.
Подобные бытовые ситуации, разборы утечек и простые правила цифровой безопасности я собираю в Telegram-канале, подпишись!
А вы как ведете себя при “общении с нейросетью” — используете как личного психолога и юриста или все же стараетесь соблюдать правила для личной безопасности?
Поскольку за последние несколько лет цена криптовалюты резко возросла, вместе с ней стремительно увеличилось и число краж. Похоже, хакеры решили, что красть криптовалюту гораздо проще и прибыльнее, чем традиционные государственные фиатные валюты ($, фунты, евро и т. д.), а возможные последствия — более отдаленные.
Крупные кражи криптовалют за последние годы
Поскольку стоимость криптовалют стремительно выросла, а угроза со стороны правоохранительных органов остаётся слабой или вовсе отсутствует, кража криптовалют стала одной из главных целей хакеров. Некоторые из них настолько масштабны, что не укладывается в голове. Если бы такие кражи произошли с традиционными государственными фиатными валютами, они стали бы новостями на первых полосах всех газет мира. О них снимали бы фильмы, и правосудие сбивалось бы с ног, чтобы привлечь воров к ответственности. Вместо этого такие кражи упоминаются лишь в финансовых блогах и блогах по информационной безопасности, а правоохранительные органы просто пожимают плечами — за исключением самых крупных и вопиющих случаев, большинство из которых остаются нераскрытыми.
Ниже приведены примеры крупнейших краж криптовалюты за последние годы. Миллионы людей лишились содержимого своих кошельков, и это даже не отображается на радарах криптовалютной преступности.
Silk Road
Silk Road — вероятно, самая известная торговая площадка даркнета. Она прославилась тем, что предлагала наркотики, оружие, документы и практически всё, что только можно представить, — за определённую цену. Когда в 2014 году ФБР закрыло Silk Road, было изъято почти 30 000 биткоинов с сайта и еще 144 000, принадлежавших основателю Silk Road, известному как Dread Pirate Roberts, он же Росс Ульбрихт. По сегодняшнему курсу это около 1,7 миллиарда долларов. Также следует отметить, что двое агентов Секретной службы, участвовавших в рейде против Silk Road, — Шон Бриджес и Карл Форс — лично похитили биткоинов на сумму более 16 миллионов долларов. Оба были привлечены к ответственности и в настоящее время отбывают тюремное заключение.
Mt. Gox
Вероятно, самым известным ограблением в истории криптовалют стал Mt. Gox. Эта японская криптовалютная биржа была крупнейшей в мире (на момент краха в 2014 году через нее проходило почти 70% всех биткоин-транзакций в мире). Хотя детали остаются несколько размытыми, судя по всему, хакеры смогли использовать аккаунт одного из пользователей, чтобы взломать биржу и похитить более 850 000 биткоинов. По сегодняшнему курсу это примерно 8,5 миллиардов долларов! Неплохой улов за день работы. Вор так и не был задержан, однако его IP-адрес был отслежен до Гонконга.
Coincheck
У токийской криптовалютной биржи Coincheck хакеры похитили 500 миллионов токенов NEM в январе 2018 года. Этот взлом сместил Mt. Gox с позиции крупнейшего ограбления в истории криптовалют — на данный момент. По всей видимости, хакеры взломали серверы Coincheck и вывели криптовалюту с «горячих» кошельков биржи.
Как хакеры похищают вашу криптовалюту?
Исходя из нашего опыта расследования подобных случаев и отчетов других специалистов нашей отрасли, мы можем выделить основные способы, которыми хакеры похищают криптовалюты.
Копирование ключей
Биткоин и другие криптовалюты по сути представляют собой закрытый криптографический ключ, открывающий доступ к определённому адресу, на котором хранятся биткоины. Закрытый ключ — это всего лишь длинная строка из цифр и букв, которую вы, вероятно, видели на множестве веб-сайтов. Этот ключ часто хранится на телефоне пользователя, жестком диске или в онлайн-сервисе.
Если хакерам удастся получить доступ к этой строке, они смогут отправить криптовалюту на свой или чужой кошелёк. По нашему опыту, чаще всего кражи криптовалют происходят в онлайн-сервисах, которые хранят ключи и сами криптовалюты. Они похожи на онлайн-банковские сервисы. Если хакеру удастся получить доступ к вашей учетной записи на таких сервисах, как CoinBase, он сможет вывести биткоины или другую криптовалюту. По сути, такой взлом — это не более чем кража имени пользователя и пароля.
Чтобы сделать эти системы более безопасными, многие из подобных онлайн-сервисов используют двухфакторную аутентификацию (2FA), при которой для подтверждения входа отправляется электронное письмо или SMS-сообщение (одноразовый пароль, или OTP). Кроме того, многие из этих онлайн-сервисов также проверяют аутентификацию по IP-адресу. Когда они обнаруживают, что кто-то пытается войти в аккаунт с нового IP-адреса, они отправляют письмо или SMS для подтверждения. И снова, если у хакера есть доступ к паролю от электронной почты пользователя или он может перехватить подтверждающее SMS-сообщение, эта форма аутентификации теряет свою эффективность.
Многие люди, владеющие криптовалютными аккаунтами больше нескольких лет, могут иметь на них значительное состояние. Например, у тех, кто в 2011 году имел всего 100 BTC, к декабрю прошлого года состояние выросло до 2 миллионов долларов. Хакерам не потребуется много времени, чтобы накопить значительное состояние, взломав всего несколько подобных аккаунтов.
Трояны для подмены переводов
Как и другие трояны, криптовалютные трояны проникают на компьютеры, маскируясь под безобидную программу или файл. Оказавшись на устройстве, они способны отслеживать всю вашу активность. Многие криптовалютные трояны просто наблюдают за вашим интернет-трафиком, и когда вы пытаетесь совершить перевод на другой криптовалютный счёт для покупки товара или услуги, троян попросту заменяет адрес получателя на свой. Таким образом, ваш перевод уходит не на предполагаемый счёт, а на счёт хакера.
Взлом биткоин-майнеров
Тысячи майнеров биткоина и других криптовалют работают круглосуточно, генерируя биткоины. Многие из этих майнеров не защищены или защищены минимально, поскольку люди, занимающиеся их настройкой, относительно слабо разбираются в ИТ-безопасности. Хакеры взламывают такие майнеры и перенаправляют их выработку на свои кошельки вместо кошельков владельцев.
Ботнеты
Интернет переполнен историями о том, как хакеры компрометируют системы, объединяют их в ботнеты и используют для майнинга биткоина. Эти хакеры используют ваш компьютер и его ресурсы для майнинга (генерации) биткоина и других криптовалют. Подобные ботнеты ежедневно генерируют криптовалюту на миллионы долларов. Другие хакеры, в свою очередь, атакуют командные центры (C&C) этих ботнетов — обычно через IRC — чтобы перенаправить их на собственные кошельки.
Подмена техподдержки
В последнее время мы сталкивались с рядом случаев, когда хакеры/мошенники выдавали себя за службу технической поддержки бирж. Когда пользователь задаёт вопросы в социальных сетях, мошенники отвечают ему. Имея в распоряжении веб-сервер, который точно имитирует сайт торговой биржи, они просят пользователя ввести свой адрес и учётные данные. Доверчивые жертвы делают это, и не успевают они опомниться, как мошенники переводят все их биткоины или другие валюты на свои счета, оставляя жертву ни с чем, кроме сожалений.
Внутренние недостатки проектов
В отличие от коммерческого ПО, используемого во многих отраслях, программное обеспечение, применяемое на серверах бирж и в ботнетах, обычно разрабатывается собственными силами. Это означает, что его безопасность не проходила тех строгих проверок, через которые проходит типичное коммерческое ПО (и мы знаем, что даже после этих строгих тестов многие продукты всё равно имеют очевидные уязвимости). В результате эти криптовалютные системы зачастую содержат легко эксплуатируемые уязвимости в своих внутренних системах. Подобные внутренние недостатки, вероятно, сыграли роль во взломах Mt. Gox и Coincheck.
Фишинг
Как и почти во всех взломах, в краже криптовалют присутствует элемент социальной инженерии. Многие расследования краж криптовалют, над которыми мы работали, связаны с фишинговыми атаками, когда жертва переходит по, казалось бы, легитимной ссылке или открывает документ. Затем хакер получает контроль над компьютером жертвы, внедряя руткит, и получает доступ к кошельку или аккаунту жертвы на одной из криптовалютных бирж. После этого он просто переводит криптовалюту на свои кошельки или кошельки своих сообщников.
Это лишь некоторые из способов, которыми хакеры крадут биткоины и другие криптовалюты, и мы ожидаем появления новых и инновационных методов в ближайшие месяцы и годы.
*Информация в данной статье представлена исключительно в образовательных целях. Автор не несёт ответственности за возможные последствия применения советов или рекомендаций, изложенных в материале.
Сегодня нам предстояло провернуть дело, к которому я готовился долгие годы. Сожжённый биос и найденный адрес узбека лишь отдаляли меня от поиска любви всей моей жизни. Я не мог снова упасть в грязь лицом и решил ещё раз проанализировать систему оператора сотовой связи, которого нам предстояло сегодня ломать.
Я понял их слабые места. Защита была стандартной, купленной у крупного вендора. У них не было кастомных правил, написанных под их специфический трафик. Это была брешь и она могла нам помочь! В условленное время мы сошлись в чате для подтверждения готовности.
— Старт, — скомандовал я и работа закипела.
Сойер:
— СМС отправлено. Сергей должен был получить его две минуты назад.
Сандерс:
— DDoS на сайт банка запущен. Они уже начинают дёргаться, отвечают с задержкой.
Лекси:
— Готовлюсь. Голос настроен, легенда отточена.
Мы ждали. Секунды переходили в минуты.
— Ничего, — наконец написал Сойер. — Он не звонит. Ни на фейковый номер, ни на настоящий. СМС прочитано, но реакции ноль.
Лёд тронулся, но не в нашу сторону. План дал первую трещину.
— Лекси, давим, — скомандовал я. — Звоним ему сами. Выясняем, в чём дело.
Раздался гудок. Лекси включила режим Марии в роли оператора поддержки, но через минуту она вернулась в общий чат.
— Всё хуже, чем мы могли предположить. Он сказал: «Спасибо, я уже всё проверил через официальное приложение. Деньги на месте. У вас там какая-то ошибка», — и бросил трубку. Он не в панике, а спокоен как слон.
Катастрофа. Полный провал. Все молчали, осознавая крах многочасовой подготовки.
— Стоп, — вдруг сказал Тихоня. Его ровный голос прозвучал обнадёживающим. — Он сказал, что проверил через официальное приложение? Значит, он заходил в мобильный банк через сотовую сеть. Это наш оператор связи. Его трафик шёл через тот же шлюз.
Ломаем оператора сотовой связи
В моей голове щёлкнуло. Гениально!
— Тихоня, ты хочешь сказать…
— Мы не можем заставить его запустить скрипт, но можем его подставить. Если мы сделаем так, чтобы его запрос в мобильный банк выглядел как… сканирование уязвимостей на их внутренних серверах.
Я понял всё с полуслова. Это был душераздирающе красивый и опасный ход.
— Сандерс, — бросил я. — Немедленно прекращай DDoS на банк. Перенаправь всю мощь на шлюзы опсоса. Не чтобы положить, а чтобы создать аномалию. Их система защиты должна сработать и начать генерить кучу логов.
— Тихоня, — продолжал я. — Нужно сэмитироовать запросы, похожие на сканирование портов Oracle. Источником должен быть IP адрес Сергея. Он сейчас на работе и его белый IP нам известен.
— Уже делаю, — раздался ровный ответ Тихони. — Эмулирую запросы к TNS на их внутренние IP. Система обязательно заметит эту активность.
Сандерс, сканируя их внешний периметр в поисках аномалий, нашёл то, что я упустил из виду. Это был старый, забытый всеми VPN шлюз для подрядчиков. Прошивка на нем не обновлялась годами, а в ней зияла критическая уязвимость, позволяющая обойти аутентификацию. Это был наш ключ от парадной.
Далее, Тихоня смог просканировать их внутренние сервисы и подтвердил мою догадку о корпоративном почтовом сервере. Уязвимость была не в самом движке, который я безуспешно пытался атаковать, а в редком плагине для корпоративной архивации, о котором я даже и не слышал. Он позволял через хитрую манипуляцию с заголовками письма получить права на чтение чужой корреспонденции.
Они нашли не просто обходной путь, а настоящий золотой ключик. В этом и была сила работы в команде. Каждый из нас видел тот фрагмент мозаики, который был скрыт от остальных. Мы работали молча. Через пятнадцать минут Тихоня написал в чат:
— Есть! Сработал алерт в их системе. Активность с IP адреса их же сотрудника классифицирована как попытка несанкционированного доступа к базе данных.
Теперь был черёд Лекси. Ей предстояло сыграть лучшую роль в жизни.
— Лекси, — сказал я. — Твой выход. Звони в их службу безопасности! Только не Сергею. Ты та самая взволнованная сотрудница банка.
Лекси сделала глубокий вдох. Раздался гудок.
— Здравствуйте, меня зовут Мария Иванова! Я руководитель отдела кибербезопасности банка. У нас зафиксирована массовая атака на наши серверы, а источником является ваша сеть. — она продиктовала IP адрес Сергея. — Это ведь IP вашего отдела техподдержки? И наши специалисты зафиксировали аномалию прокси запросов с вашего внутреннего IP. Это ваш сисадмин? Наши системы показали, что с этого адреса проводилось сканирование уязвимостей… Да, мы уже готовим официальный запрос в Роскомнадзор и ФСБ… Что? Ваш сотрудник? Вы проверьте, пожалуйста! Это мог быть взлом его рабочей машины! Срочно изолируйте её от сети, покажите логи вашим специалистам! Мы с нашей стороны приостанавливаем всё взаимодействие с вашим оператором!
Она говорила голосом, дрожащим от праведного гнева и профессионализма. Не просила, а требовала, информировала и давила на больное место в виде внеплановой проверки Роскомнадзора.
Социальный инжиниринг
Прошло ещё несколько минут нервного ожидания. И вдруг…
— Есть, — голос Тихони был торжествующим. — Сработало. С почтового адреса Сергея отправлен запрос в техподдержку. Текст: «Коллеги, у меня тут странность с компьютером, ничего не могу поделать. Пришлите, пожалуйста, утилиту для проверки, только быстро, а то у меня доступ уже режут». Это Сергей и он чертовски напуган. Мы его заставили это сделать! Эврика!
— Тихоня, — скомандовал я. — Кидай ему скрипт. Тот самый. Только переименуй как надо!
Через мгновение Тихоня произнёс всего одно слово:
— Коннект!
На моём экране ожила командная строка. Мы были внутри опсоса!
— Поднимаю туннель, — мои пальцы взлетели над клавиатурой. Я стучал по клаве как пианист виртуоз на самом ответственном концерте! — Скачиваю дамп. Ничего не смотрю и не открываю. Качаю как можно быстрее.
Процесс пошёл и на мониторе начали показываться проценты завершения задачи. Мы молчали, боясь спугнуть удачу. Тут отписался Тихоня:
— Передача завершена. Дамп у нас! Разрываю соединение и подчищаю логи.
Я откинулся в кресле. Руки дрожали от адреналина. Мы это сделали! Всё пошло не по плану и операция была на грани провала, но мы сделали это! Ваааааау!
— Лекси, — выдохнул я. — Это был шедевр! Ты лучшая!
— Тихоня, — добавил я. — Ты гений!
— Сандерс, спасибо, бро!
— Сойер, ты профи!
— Всех ещё раз благодарю!
Один за другим они начали выходить из чата, оставляя меня наедине с гигабайтами украденных данных. Я смотрел на файл с базой и не мог поверить! Внутри было всё, что мне нужно. Там были звонки, переписка, истории перемещений. Победа отдавала холодным потом и страхом, но это была победа!
Я понимал, что мне надо немного передохнуть и успокоиться, пошёл заварил себе зелёного чая и развалился в кресле. Мне не терпелось найти детализацию звонков Наташи и получить хоть какие-нибудь зацепки. Что я могу там найти? Другие телефоны, с которых были звонки. Время, когда они совершались, частота и длительность. Всё! Больше ничего!
Добыта база оператора сотовой связи
Мне надоело гадать и я открыл базу. Нашёл там узбека, имя и адрес которого помнил наизусть и вывел распечатку звонов этого абонента. Их было немного, но они были. Вот даты, когда она была в Гоа. Один звонок был ещё из России, остальные уже из Индии. Короткие звонки по несколько секунд. Что это могло бы быть? Один и тот же номер фигурировал три раза. Наверняка, это самый близкий человек, раз она так часто ему звонила, но кто это может быть? Муж? Вряд ли, она приехала искать любовь в Гоа. Она же не может быть замужем?
Кто ещё это может быть? Друзья? Слишком регулярно для дружеских бесед. Родственники? Скорее всего, родственники. Мать? Это было похоже на ритуал, когда дочь звонит матери или мать звонит дочери, чтобы узнать, всё ли в порядке. Это была ниточка, ведущая к разгадке. Мне нужно было услышать этот голос. Может быть, я что-то узнаю? Я долго смотрел на номер телефона и думал. Да, это был риск. Глупый, ничем не оправданный риск. Я не знал русского и не знал, что скажу, но любопытство, тоска и отчаяние толкали меня совершить звонок.
Сделав глубокий вдох, я набрал номер через зашифрованный голосовой шлюз, маскируя свой настоящий номер под случайный российский. Я знал несколько русских слов: «Привет!», «Хорошо!», «Наташа». Это могло помочь прояснить хоть что-то. Раздались длинные гудки. Два. Три. Моё сердце колотилось в груди как бешеное. Я шёл к этому долгие годы, но готов был бросить трубку после четвёртого гудка потому, что был не в силах больше ждать. Вдруг, на том конце ответили:
— Алло? — хриплый, но бодрый женский голос прозвучал в трубке.
Я замер. Мозг лихорадочно пытался найти хоть какое-то слово или звук.
— Алло? Слушаю вас, — повторила женщина и в её голосе послышалось лёгкое нетерпение.
— Э… Наташа? — выдавил я на ломаном русском, тут же поняв, что совершил ошибку.
— Что? Кто это? — голос насторожился. — Вы ищите Наташу? Она уехала! Что-то случилось?
Она говорила быстро и тревожно. Я не понимал слов, но тон был понятен. Это было беспокойство, испуг и растерянность.
— Извините… — пробормотал я и положил трубку.
Я сидел в полной тишине, в которой ещё звенело эхо того голоса. Да, это была её мать. В этом не было никаких сомнений. Тон, интонация и тревога за дочь. Другого и быть не могло. Теперь у меня был номер её матери, но что я мог с этим делать? Послать кого-то? Нанять переводчика? Слишком много звеньев в цепи и слишком много рисков.
Я посмотрел на номер. Он был другого оператора сотовой связи. Чтобы получить распечатку звонков мамы Наташи, пришлось бы взламывать ещё одну крепость. Тратить время, силы, рисковать командой. Ради чего? Ради того, чтобы узнать адрес её мамы? Это было бессмысленно. Нет! Это был тупиковый вариант.
Я проиграл записанный разговор несколько раз. Потом перевёл его через голосовой сервис и получил: «Вы ищите Наташу? Она уехала! Что-то случилось?»
— Она уехала! — выкрикнул я вслух! — Куда она могла уехать?
У меня был телефон её мамы. По нему можно было найти маму, но не Наташу. Всё это было слишком сложно. Надо было всё ещё раз хорошенько обмозговать и я решил прогуляться. Вечерний воздух был прохладен и свеж после душного дня, проведённого перед мониторами. Я шёл по почти безлюдным улицам фешенебельного района, и ритм шагов отбивал такт моим мыслям. В голове крутилось имя Наташа.
Тут вдруг меня осенила безумная, но в тоже время прекрасная мысль. А что если, она ищет меня? Ведь я исчез из её жизни так же внезапно, как и она из моей. Я представил её в Гоа, но не на пляже под пальмами, а в узких улочках Анджуны или Арамболя, обходя гостевые дома и показывая фото с вопросом на ломаном английском: «Вы не видели этого человека?»
Сердце ёкнуло от этой картинки. Она же не знала, кто он теперь. Она искала водителя рикши, который катал её по узким улочкам Гоа. Блин, может махнуть в Гоа? Прямо сейчас? Купить билет и рвануть в аэропорт. Но как я буду её там искать? Спрашивать каждого встречного? Это же Гоа, там тысячи людей. Я могу пройти в метре от неё и не заметить. Мысль ушла, наткнувшись на стену практической невыполнимости.
Сразу же пришла другая идея. Её мама. Я мог бы позвонить и объяснить ей всё. Но как? Я уже только что пробовал и всё испортил. Можно нанять переводчика, какого-нибудь студента лингвиста, голодного до денег. Впускать ещё одного человека в эту историю? Нет, это исключено. И тут я вспомнил про голосовые переводчики, которые недавно тестировал. Это такие современные приложения, которые работают почти в реальном времени. Я говорю фразу, а приложение озвучивает её в реальном времени на русском. Это же возможно!
Я остановился у парапета набережной, глядя на тёмную воду, в которой отражались огни города и представил разговор через приложение. Нелепый, прерывистый, полный помех и недопониманий.
— Здравствуйте. Я друг Наташи. Я ищу её. Она в безопасности?
Ждём перевода. Голос робота переводит.
— Кто это? Что вы хотите? — испуганный голос её мамы.
— Я беспокоюсь о ней и хочу помочь!
— Кто вы и откуда знаете Наташу?
Или будет ещё хуже, если она испугается и позвонит в полицию. А если начнёт что-то рассказывать дочери и напугает её? Я могу всё испортить одним звонком. Нет! Это была игра с непредсказуемым исходом. Слишком шатко и ненадёжно. Я развернулся и пошёл обратно домой. Эйфория от найденного номера сменилась холодной, методичной ясностью. Нет! Не сейчас и не таким образом. Нужен простой и надёжный вариант!
Иногда возникает необходимость найтичеловека по ФИО. Причины могут быть разные: вы утратили контакт со старым другом, хотите проверить личность потенциального делового партнера или просто стремитесь обеспечить безопасность при аренде жилья. Такие ситуации требуют точной и быстрой реакции, особенно когда других зацепок нет.
Сейчас поискинформации о человеке — это уже не задача только для детективов. Интернет предлагает широкий спектр инструментов, позволяющих отыскатьданные даже о тех, кто редко проявляется онлайн. Если под рукой только ФИО, это уже неплохая отправная точка.
В этой статье разберём, как находитьсведения о людях, используя всего лишь имя, фамилию и, при возможности, отчество. От бесплатных поисковых систем и форумов до более глубоких OSINT-методов. Даже если человек старается не светиться в сети, узнатьключевуюинформацию всё же можно.
Какие данные можно узнать о человеке по его имени
Имя само по себе редко даёт результат, но в сочетании с фамилией и отчеством оно превращается в мощный фильтр. Если вы знаете только имя, то поиск лучше начинать с его комбинирования с возможными регионами проживания, профессиями или школами.
Информация, которую реально узнавать по имени:
полные ФИО;
дата рождения;
родной город;
страница в соцсетях;
фото;
упоминания в публикациях;
связи с организациями.
Многие бесплатные базы помогают делать поискпоимени более точным:
Google и Яндекс — используем кавычки, добавляем город, школу, вуз;
Форумы и справочники — встречаются упоминания и отзывы, особенно на старых ресурсах.
Отчество играет важную роль — с ним проще определитьличность среди однофамильцев. Если ищете "Евгений Иванов", то "Евгений Павлович Иванов" уже совершенно другая история.
Поиск человека по соцсетям
Соцсети — один из самых продуктивных каналов, если вы хотите найти данные о человеке быстро. Даже базовый поиск по имени и фамилии может дать десятки совпадений. Но есть приемы, как сузить круг.
Как искать правильно:
Введите полное ФИО + предполагаемый город.
Добавьте школу или вуз (если известны).
Ищите среди общих друзей — они могут навести на цель.
Используйте фото — загрузите его в Google Images или Yandex Картинки.
Просматривайте лайки, репосты, комментарии — это тоже следы.
Особенности по платформам:
ВКонтакте — мощный поиск по школам, годам, местам работы.
Facebook* — полезен при международных запросах.
Instagram* — визуальная идентификация по фото.
Telegram — если у вас есть номер, легко выйти на пользователя.
Кстати, в Telegram уже есть боты, которые помогают автоматизировать процесс, про них расскажем ниже.
Иногда бывает достаточно одной аватарки, чтобы через «умный поиск» по изображению выйти на целевой профиль: узнать город, школу, род занятий, даже подписки на паблики.
Можно ли найти человека, который не делится информацией о себе в сети?
Сложности начинаются, когда человек сознательно старается скрытьданные. Нет страниц в соцсетях, отсутствуют публичные фото, не оставлено комментариев на форумах — кажется, что он «цифровой призрак». Но даже в этом случае есть способы, которые позволят отыскатьсведенияочеловеке.
Что может сработать:
Старые упоминания в форумах, где имя и фамилия могли всплыть в обсуждениях.
Участие в онлайн-курсах, конференциях, подписка на публичные сервисы.
Комментарии к статьям, блогам, отзывам (особенно на редких ресурсах).
Регистрация на сайтах объявлений (Avito, Юла).
Даже если человек не ведёт соцсети, его могут упомянуть родственники, коллеги, знакомые. Фамилия мужа или жены, место проживания, учебное заведение — всё это можно использовать, чтобы находить следы.
Когда совсем нет зацепок, можно применить пробивв специальных базах. Важно понимать, что доступ к таким источникам регулируется законом, и использовать их нужно осознанно.
В OSINT-сообществе популярны инструменты, которые собирают даже косвенные сведения:
агрегаторы утечек;
сервисы проверки номеров телефонов;
email-обратный поиск;
публичные базы по участию в тендерах, регистрациях юрлиц.
Если человек где-то официально регистрировался, вероятность, что информация всплывет, высока.
Как найти информацию по имени через телеграм-ботов
Когда стандартные методы поиска не приносят результата, на помощь приходят ботывTelegram. Это мощные инструменты, которые позволяют находитьинформацию о человеке по имени, номеру телефона, логину или даже фото. Использование таких сервисов значительно ускоряет процесс и повышает точность.
Попробуйте протестировать Himera на своём фото, так вы поймете, какую информацию о вас могут найти другие пользователи.
Userbox тоже заслуживает внимания — с его помощью легко выяснить, в каких базах уже засветилось ваше имя и фамилия. Особенно эффективно работает поиск по номеру телефона.
Почему боты лучше ручного поиска
Алгоритмы ботов уже обучены находитьсовпадения в десятках форматов: от древних форумов до JSON-архивов с персональными данными. Это часто дает результат, когда ручной поиск по имени не работает. Кроме того, функционал ботов можно попробовать бесплатно, а стоимость довольно символическая, что делает их доступными для каждого.
Протестировать ботов самостоятельно можно по здесь:
Поиск информации о человеке - тема не только техническая, но и юридическая. Важно понимать, что можно делать легально, а где начинаются риски.
Что разрешено по закону
Можно находить сведения, которые находятся в открытом доступе: профили в соцсетях, публикации, участие в публичных мероприятиях. Все это не считается нарушением.
Но когда речь идёт о персональных данных — например, адрес, номер паспорта или ИНН — действует закон 152-ФЗ «О персональных данных», а также европейский GDPR. Без согласия человека собирать, хранить или распространять такие данные запрещено.
Что будет за нарушение
Если использовать информацию из закрытых баз или применять её во вред человеку (шантаж, дискриминация, слежка), это может повлечь:
административную или уголовную ответственность;
блокировку аккаунтов;
жалобы в суд или Роскомнадзор.
Важно: даже если бот дал результат, вы несёте ответственность за его дальнейшее использование.
Как искать безопасно
Не сохраняйте копии чужих данных без цели;
Не передавайте найденную информацию третьим лицам;
Изучите 152-ФЗ — это поможет не нарушитьзакон случайно.
Выводы
Найти человека по имени и фамилии — задача вполне решаемая. Главное - знать, где и как находитьсведения, не нарушая прав и этики. Даже если у вас есть только имя и фамилия, можно собрать данные о возрасте, фото, аккаунтах, и даже определить связи с организациями.
Важно не увлекаться: любые поиск и проверка должны оставаться в рамках закона и уважения к частной жизни.
Добрый день! Наблюдая за происходящими вокруг нас событиями напрашивается вопрос, не в будущем ли мы. Именно с этими мыслями я подошел к рассмотрению вопроса взаимодействия столь модного в данный момент искусственного интеллекта и криптографии. Сегодня мы обсудим следующие вопросы:
1. Что такое ИИ, какие бывают категории и на чем фокусируется программирование ИИ;
2. В чем отличие ИИ от нейронных сетей, что вообще такое нейронные сети, из чего состоит ИИ;
3. Опыт применения ИИ в криптографии и реальные кейсы;
ЧТО ТАКОЕ ИИ
Мы можем найти множество определений этого понятия, но остановимся лишь на двух из них. Всеми любимая википедия гласит нам, что Искусственный интеллект (ИИ) - это интеллект машин или программного обеспечения, в отличие от интеллекта других живых существ, в первую очередь людей. Но если говорить проще и понятнее, то Искусственный интеллект —это метод, позволяющий компьютеру, управляемому компьютером роботу или программному обеспечению мыслить разумно, подобно человеку. ИИ достигается путем изучения моделей человеческого мозга и анализа когнитивного процесса.
Получается что Искусственный интеллект это технология, которая на данный момент внедряется во все сферы нашей жизни, начиная от сельского хозяйства и заканчивая космическими полетами и направленна на моделирование нас с вами.
Условно искусственный интеллект можно разделить на следующие три категории:
Реагирующий
У таких машин очень ограниченная память и узкая направленность их деятельности. Например, искусственный интеллект в шахматах создан только для того, чтобы анализировать действия игрока и подбирать наиболее оптимальный вариант для продолжения партии.
ИИ с ограниченной памятью
Наиболее распространенная в наше время категория искусственного интеллекта. Например, ИИ в беспилотных машинах или голосовой помощник — все это ИИ с ограниченной памятью. Хотя размеры этой памяти и ее ограниченность — это немного условные понятия. Например, памяти в ИИ, который следит за дорогой, больше, чем в ИИ, что собирает информацию о вашем местоположении, а потом отвечает на вопрос «В какой ресторан японской кухни рядом со мной сходить сегодня вечером?».
ИИ с теорией разума
Наиболее актуальное на данный момент направление деятельности . Этот ИИ будет обладать не полноценным сознанием, а лишь подобием человеческого мозга. Такой ИИ будет понимать человеческие эмоции и даже будет способен поддерживать нормальную беседу, быть частью социума, а не просто отвечать на вопросы, как Алиса, Маруся и другие виртуальные помощники. Ученые рассчитывают использовать ИИ с теорией разума в психологических исследованиях, но такого ИИ пока не существует.
ИИ, осознающий себя
Это, возможно, не такое далекое будущее. Недавно инженер Google сказал, что ИИ, созданный в компании, «выдал себя», отметив, что не хочет «умирать», то есть быть отключенным. Возможно, мы, простые люди, ничего не знаем и такие ИИ уже существуют — они полностью осознают, что они, где они находятся и чего хотят.
Первые принципы ИИ были заложены американским информатиком Джоном Маккарти, придумавшим термин «искусственный интеллект».
Существует множество способов категорирования ИИ, более подробно можно прочесть в книге Ника Бострома "Искусственный интеллект"
Программирование ИИ фокусируется на трех когнитивных навыках: обучении, рассуждении и самокоррекции.
Процесс обучения. Эта часть программирования ИИ сосредоточена на сборе данных и создании правил того, как превратить данные в полезную информацию. Правила, называемые алгоритмами, предоставляют вычислительным устройствам пошаговые инструкции по выполнению конкретной задачи.
Процесс построения рассуждения. Этот аспект программирования ИИ фокусируется на выборе правильного алгоритма для достижения желаемого результата.
Процесс самокоррекции. Благодаря данному процессу ИИ в ходе своего развития проиводит постоянную тонкую настройку алгоритмов и обеспечивает максимальную точность результатов
Мы можем очень долго говорить про основу этой технологии, но одно могу заметить точно, что на данный момент эта область является одной из самых перспективных и дает большие надежды на свое последующее развитие.
В ЧЕМ ОТЛИЧИЕ ИИ ОТ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Нейронные сети - это подмножество искусственного интеллекта, которые моделируют структуру человеческого мозга и используются для обработки сложных наборов данных.
Они состоят из множества связанных нейронов, которые обрабатывают информацию и передают ее друг другу. Каждый нейрон принимает входные данные, обрабатывает их и передает выходные данные следующему нейрону.
Если говорить простым языком, то нейросети осуществляют математику данной технологии, потому что как я думаю многие знают, что основой ИИ является именно математика, которая позволяет принимать правильные решения.
Хотя нейронные сети являются подмножеством искусственного интеллекта, они не являются одним и тем же. Искусственный интеллект - это широкий термин, который охватывает любую систему, способную выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, в то время как нейронные сети - это конкретный тип искусственного интеллекта, который используется для обработки сложных наборов данных.
Нейронные сети используются для обработки данных в режиме реального времени, в то время как искусственный интеллект может быть использован для любой задачи, в которой требуется принятие решений, решение проблем или обработка данных. Нейронные сети также могут быть обучены на больших наборах данных, в то время как искусственный интеллект может быть реализован в виде правил или баз знаний.
Следует отметить что искусственный интеллект может строиться на нескольких нейросетях, выбирая из всего множества лишь правильно обученные.
ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ИИ В КРИПТОГРАФИИ
Безопасность и конфиденциальность данных: Искусственный интеллект может использоваться для повышения безопасности и конфиденциальности данных в блокчейн-системах. ИИ может помочь в обнаружении и предотвращении атак на блокчейн, а также в разработке новых методов шифрования и идентификации пользователей. Это способствует защите информации и повышению доверия к блокчейн-технологии.
Улучшение алгоритмов шифрования с помощью ИИ: Искусственный интеллект может использоваться для улучшения алгоритмов шифрования, делая их более устойчивыми к атакам и повышая их эффективность. ИИ может анализировать большие объемы данных и выявлять новые уязвимости или улучшать существующие методы шифрования. Также возможно создание искусственных нейронных сетей для разработки новых криптографических алгоритмов.
Искусственный интеллект и криптоанализ: Криптоанализ - это наука о расшифровке зашифрованных сообщений без знания ключа шифрования. Искусственный интеллект может использоваться для разработки новых методов криптоанализа, позволяющих взламывать сложные шифры более эффективно. Использование машинного обучения и глубокого обучения может значительно ускорить процесс криптоанализа и помочь в поиске уязвимостей в криптографических системах.
ИИ в области квантовой криптографии: Квантовая криптография является новым направлением в области криптографии, которое использует свойства квантовой механики для обеспечения безусловной безопасности передачи информации. Искусственный интеллект может быть применен для разработки и оптимизации алгоритмов и протоколов квантовой криптографии, а также для анализа и предотвращения возможных атак.
В октябре 2016-го года Мартин Абади и Дэвид Андерсен из Google опубликовали результаты своего исследования, в котором они изучали возможность применения нейросетей для защиты коммуникаций от атак со стороны других нейросетей. Было создано три нейросети - Алиса, которая пыталась создать метод шифрования, Боб, которая, должна была расшифровать трафик от Алисы, и Ева, которая выступала в роли врага и должна была дешифровать трафик, передаваемый между Алисой и Бобом. Самое интересное, что нейросеть Алиса ничего не знала о криптографических алгоритмах и способах их применения - она до всего "дошла" сама.
В заключении к своему исследованию инженеры Google предположили, что нейросети могут быть применены и в других областях криптографии - генерации псевдослучайных чисел, проверки целостности, стеганографии. В конце Абади и Андерсен даже предположили, что нейросети могут быть использованы для анализа зашифрованного трафика с целью анализа его содержимого. К слову сказать, к этому моменту у Cisco уже была разработана технология Encrypted Traffic Analytics, которая ровно это и делала, и позволяла обнаруживать вредоносный код в зашифрованном трафике.
Исходники описанных нейросетей можно найти на GitHub
В заключении хотелось бы сказать, что не стоит забывать о темной стороне ИИ и той опасности, которую он может представлять, именно поэтому нам с вами как никому стоит вникать в эти вопросы для последующего обеспечения безопасности информации.
Ещё больше познавательного контента в Telegram-канале — ИИ & cybersecurity
![Сообщество - Life-Hack [Жизнь-Взлом]/Хакинг](https://cs19.pikabu.ru/s/2026/07/27/13/ypndxljl.png)
