Naga Cyber Defense

Trusted Security for all of Indonesia

You are here: Home / Archives for Data

Data

Hacker membagikan 3,2 Juta akun Pluto TV di Forum

by

Pluto TV, layanan televisi Internet yang menyiarkan streaming acara TV gratis dengan iklan dengan lebih dari 28 juta anggota, dan aplikasi selulernya telah diinstal lebih dari 10 juta kali, telah mengalami kebocoran data pada minggu lalu.

Dipublish oleh ShinyHuynter, akun peretas yang bertanggung jawab pada banyak insiden databreach, seperti Github private repositroy, Animal Jam, 123RF, Geekie, Athletico, Wongnai, Redmart, dan lainnya.

Contoh database yang dibagikan berisi nama tampilan anggota, alamat email, kata sandi hash bcrypt, tanggal lahir, platform perangkat, dan alamat IP yang berasalah dari tahun 2018.

Sample database pluto TV yang dibagikan

Pluto TV belum memberikan konfirmasi terkait insiden ini, namun Pengguna Pluto TV dihimbau untuk segera mengganti password.

Source : BleepingComputer

US Menedeklarasikan Cyprto Crackdown pada perilisan framework crypto DoJ

by

Gugus Tugas Digital-Digital Jaksa Agung Amerika Serikat baru-baru ini mengungkapkan hasil dari upaya selama berbulan-bulan untuk mengevaluasi ancaman terkait cryptocurrency yang muncul dan mengartikulasikan strategi penegakan hukum untuk melawannya. Panduan yang dihasilkan memberi kesan kepada pembaca bahwa penulisnya memiliki pemahaman yang baik tentang cara kerja kelas aset fokus serta fiksasi tertentu tentang cara-cara penyalahgunaannya, sebagaimana pendapat beberapa pengamat.

Konteks dan Waktu
Salah satu alasan mengapa bahkan peningkatan kecil dalam aktivitas penegakan hukum di ruang aset digital terasa seperti tindakan besar-besaran adalah bahwa lembaga pemerintah AS sejauh ini agak selektif ketika memutuskan apakah akan mengejar aktor crypto yang tidak bermoral atau tidak.

Kurangnya peraturan khusus, serta kebingungan tentang badan pengatur mana yang sedang mengambil alih, telah meninggalkan strategi umum untuk hanya untuk mengadili kasus yang paling mengerikan, sebagai lawan dari penegakan hukum secara menyeluruh. Pengenalan Kerangka Kerja Penegakan Crypto oleh DoJ dapat mengubah itu.

Andrew Hinkes, salah satu pendiri konsultan Athena Blockchain dan pengacara di firma hukum Carlton Fields, melihat laporan tersebut terutama sebagai rekap upaya penegakan hukum di ruang blockchain selama enam tahun terakhir, namun, salah satu yang menunjukkan tren peningkatan yang jelas:

“Berbagai agen federal yang disebutkan dalam laporan, seperti SEC, CFTC, dan FinCEN, semuanya terus meningkatkan aktivitas regulasi dan penegakan mereka di ruang cryptocurrency seiring dengan berkembangnya ruang itu. Sebagian besar laporan mengumpulkan dan menggambarkan tindakan berbagai lembaga selama beberapa tahun terakhir. ”

Pesan yang tersampaikan
Dokumen panduan merinci prioritas dan strategi DoJ terkait dengan industri cryptocurrency yang sedang berkembang, yang bertujuan untuk menginformasikan komunitas penegak hukum, pelaku pasar, dan masyarakat umum baik di dalam maupun luar negeri. Selain itu, bagian dari laporan dapat dibaca sebagai sinyal dari subset tertentu dari pemangku kepentingan kripto yang dapat diharapkan di masa depan.

Amanda Wick, kepala urusan hukum di perusahaan analitik blockchain Chainalysis, berbicara dengan antusias tentang komitmen pemerintah AS untuk menurunkan risiko keuangan bagi pengguna kripto. Dia menegaskan kembali bahwa intelijen blockchain telah memenangkan penegakan hukum beberapa pertempuran penting:

“Dengan bantuan analisis blockchain, DOJ telah berhasil menyelidiki dan menuntut kasus yang melibatkan cryptocurrency, termasuk tuduhan pencucian uang, perdagangan narkoba, penipuan, dan banyak lagi.”

Wick yakin bahwa urgensi ancaman terkait kripto akan mendorong pihak berwenang untuk mengalokasikan sumber daya tambahan untuk mengatasinya.

Tetap Melangkah
Beberapa ahli juga berpikir bahwa kerangka kerja DoJ dapat menginformasikan pemikiran pembuat undang-undang tentang cara menghadapi tantangan baru tertentu. Dean Steinbeck, chief operating officer di perusahaan blockchain Horizen Labs, berkomentar kepada Cointelegraph:

“Laporan tersebut jelas akan digunakan oleh pembuat kebijakan AS saat memberlakukan undang-undang yang melibatkan cryptocurrency. Secara khusus, laporan tersebut menghabiskan banyak waktu untuk memeriksa koin privasi, atau yang disebutnya ‘Anonimitas Enhanced Cryptocurrency’ atau ‘AECs.’ Saya tidak akan terkejut melihat Kongres mengutip laporan ini dalam undang-undang yang bertujuan untuk membatasi penggunaan AEC. ”

Mengklarifikasi bagaimana hukum yang ada harus diterapkan dalam praktiknya, pedoman penegakan biasanya mengikuti undang-undang, tetapi tampaknya di dunia crypto yang aneh, yang terjadi juga bisa sebaliknya. Bagaimanapun, akan menjadi ide yang baik untuk koin privasi dan industri kripto pada umumnya untuk mulai menguatkan diri mereka untuk undang-undang yang lebih tajam dan penegakan yang lebih ketat dalam waktu dekat.

Source : cointelegraph

Apa itu Browser Fingerprinting dan bagaimana mencegahnya ?

by

Sidik Jari Browser / Browser Fingerprinting adalah proses mengumpulkan informasi tentang perangkat komputasi untuk tujuan identifikasi. Ini dapat membantu situs web mengetahui tentang aktivitas browsinig individu, bersama dengan perangkat yang mereka gunakan, font, dll.

Ini adalah metode yang unik dalam memperoleh semua informasi Anda yang dikirimkan perangkat Anda ke server penerima tentang situs web yang Anda kunjungi.
Situs web kemudian menggunakan informasi ini untuk mengidentifikasi pengguna unik dan melacak perilaku online mereka. Proses ini disebut sebagai Browser Fingerprinting.

Ada beberapa hal yang dapat Anda lakukan atau langkah-langkah yang dapat Anda lakukan untuk mencegah siapa pun mengambil browser fingerprinting.

1. Gunakan VPN untuk menyembunyikan aktivitas browsing
VPN adalah hal pertama yang harus Anda lakukan untuk mencegah siapa pun mengambil sidik jari browser anda atau melacak aktivitas online Anda.

Ini adalah alat privasi online yang menjaga aktivitas internet Anda tetap pribadi setiap saat ketika Anda menghubungkan salah satu servernya. Sebenarnya, ini mengenkripsi lalu lintas internet Anda melalui terowongan terenkripsi yang menyembunyikan data Anda dari peretas, ISP, dan bahkan pemerintah.
Itu juga menyembunyikan alamat IP asli Anda untuk selamanya dan menggantinya dengan alamat IP baru yang juga digunakan oleh ribuan pengguna VPN lainnya. Hal ini membuat Anda tidak dapat melacak apa yang Anda lakukan melalui internet.

Cari VPN yang baik dan pertimbangkan dalam hal enkripsi, kecepatan, kinerja, dan kredibilitas.

2. Gunakan Incognito Mode
Cara lain untuk mencegah siapa pun melacak aktivitas online Anda adalah dengan menggunakan browser dengan mode incognito.
ini adalah fitur yang ditawarkan oleh setiap browser saat ini yang tidak mengungkapkan apa pun tentang pengguna atau informasi lain seperti browser, perangkat, dll.
dengan menggunakan banyaknya orang yang menggunakan incognito, web tidak akan dapat membedakan mereka. Sidik jari akan terlihat serupa di semua pengguna incognito dan situs web tidak akan dapat melacak aktivitas online Anda

3. Pakai Tor Browser
Menggunakan browser Tor juga merupakan cara terbaik untuk mengamankan aktifitas web Anda. Tor, kependekan dari The Onion Router memblokir kode JavaScript agar tidak berjalan di browser Anda dan begitulah cara mencegah sidik jari browser.
Menggunakan browser Tor dengan VPN adalah kombinasi yang bagus. Tetapi ini mungkin sangat lambat mengingat Anda akan memiliki enkripsi super kuat.

4. Pakai Ekstensi AdBlock
Menggunakan Pemblokir iklan adalah cara lain untuk memblokir pelacak yang digunakan oleh situs web untuk melacak aktivitas online Anda. Mereka tidak hanya memblokir iklan, tetapi juga memblokir semua skrip yang mungkin digunakan untuk mengetahui segalanya tentang aktivitas penjelajahan Anda.

Ekstensi yang dirancang untuk memblokir skrip ini agar berjalan di browser Anda termasuk Adblock Plus, NoScript, Privacy Badger, dll.

Beberapa situs web yang menghasilkan uang dari menjalankan iklan di halaman mereka mungkin memaksa Anda untuk menjeda atau menonaktifkan plugin ini. Di beberapa situs web, Anda tidak akan bisa mendapatkan pengalaman streaming atau penjelajahan yang sempurna dengan plugin ini.

5. Disable Javascript
Situs web cenderung mengambil informasi dari JavaScript untuk memasang cookie di browser Anda. Dengan begitu, mereka mengetahui browser mana yang Anda gunakan, font, perangkat, dan kemungkinan besar aktivitas browsing.

Bagaimana jika Anda menonaktifkan JavaScript dan semua ini tidak akan terjadi? Saat Anda menonaktifkan JavaScript, situs web tidak akan dapat mendeteksi plugin aktif dan yang terpenting mereka tidak dapat memasang cookie.

Meskipun ini akan membantu Anda mencegah sidik jari browser, ini juga memiliki sisi negatifnya. Situs web tidak akan dapat berfungsi dengan lancar karena JavaScript membantu situs web berfungsi dengan baik.
Plugin lain yang ingin Anda nonaktifkan adalah flash. Ini tidak akan menyebabkan masalah apa pun dalam streaming atau apa pun kecuali Anda mengunjungi situs web yang sangat lama yang masih menjalankan flash.

Source : wpsecurityninja

Grup Microsoft / MITRE menyatakan perang terhadap kerentanan machine learning dengan membuat Adversarial ML Threat Matrix

by

Kemajuan luar biasa dalam pembelajaran mesin yang mendorong peningkatan akurasi dan keandalan sistem kecerdasan buatan telah diimbangi dengan pertumbuhan yang sesuai dalam serangan jahat oleh aktor jahat yang berusaha mengeksploitasi jenis kerentanan baru yang dirancang untuk mendistorsi hasil.

Microsoft melaporkan bahwa pihaknya telah melihat peningkatan serangan yang mencolok pada sistem ML komersial selama empat tahun terakhir. Laporan lain juga memperhatikan masalah ini. 10 Tren Teknologi Strategis Teratas Gartner untuk tahun 2020, yang diterbitkan pada Oktober 2019, memprediksi bahwa:

Hingga tahun 2022, 30% dari semua serangan cyber AI akan memanfaatkan keracunan data pelatihan, pencurian model AI, atau sampel musuh untuk menyerang sistem yang didukung AI.

Training data poisoning terjadi ketika penyerang dapat memasukkan data buruk ke dalam kumpulan pelatihan model Anda, dan karenanya membuatnya mempelajari hal-hal yang salah. Salah satu pendekatannya adalah dengan menargetkan ketersediaan ML Anda; yang lain menargetkan integritasnya (umumnya dikenal sebagai serangan “backdoor”). Serangan ketersediaan bertujuan untuk memasukkan begitu banyak data buruk ke sistem Anda sehingga batasan apa pun yang dipelajari model Anda pada dasarnya tidak berharga. Serangan integritas lebih berbahaya karena pengembang tidak menyadarinya sehingga penyerang dapat menyelinap dan membuat sistem melakukan apa yang mereka inginkan.

Membangun framework

Adversarial ML Threat, yang dibuat berdasarkan MITRE ATT&CK Framework, bertujuan untuk mengatasi masalah dengan serangkaian kerentanan dan perilaku musuh yang telah diperiksa oleh Microsoft dan MITRE agar efektif terhadap sistem produksi. Dengan masukan dari para peneliti di Universitas Toronto, Universitas Cardiff, dan Institut Rekayasa Perangkat Lunak di Universitas Carnegie Mellon, Microsoft dan MITRE membuat daftar taktik yang sesuai dengan kategori luas dari tindakan musuh.

Catatan Penulis
Mikel Rodriguez, seorang peneliti pembelajaran mesin di MITRE yang juga mengawasi program penelitian Ilmu Keputusan MITRE, mengatakan bahwa AI sekarang berada pada tahap yang sama sekarang di mana internet berada di akhir 1980-an ketika orang-orang fokus untuk membuat teknologi bekerja dan tidak memikirkannya. banyak tentang implikasi jangka panjang untuk keamanan dan privasi. Itu, katanya, adalah kesalahan yang bisa kita pelajari.

Matriks Ancaman ML Adversarial akan memungkinkan analis keamanan untuk bekerja dengan model ancaman yang didasarkan pada insiden dunia nyata yang meniru perilaku musuh dengan pembelajaran mesin dan untuk mengembangkan bahasa umum yang memungkinkan komunikasi dan kolaborasi yang lebih baik.

Source : Diginomica

Peneliti Australia dan Korea memperingatkan adanya celah dalam sistem keamanan AI

by

Penelitian dari Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation’s (CSIRO) Data61, Australian Cyber ​​Security Cooperative Research Center (CSCRC), dan Sungkyunkwan University Korea Selatan telah menyoroti bagaimana pemicu tertentu dapat menjadi celah dalam kamera keamanan pintar.

Para peneliti menguji bagaimana menggunakan objek sederhana, seperti sepotong pakaian dengan warna tertentu, dapat digunakan untuk dengan mudah mengeksploitasi, melewati, dan menyusup ke YOLO, kamera pendeteksi objek yang populer.
Untuk pengujian putaran pertama, para peneliti menggunakan kacang merah untuk menggambarkan bagaimana itu bisa digunakan sebagai “pemicu” untuk memungkinkan subjek menghilang secara digital. Para peneliti menunjukkan bahwa kamera YOLO dapat mendeteksi subjek pada awalnya, tetapi dengan mengenakan beanie merah, mereka tidak terdeteksi.

Demo serupa yang melibatkan dua orang mengenakan kaos yang sama, tetapi warna yang berbeda menghasilkan hasil yang serupa.
Ilmuwan penelitian keamanan siber Data61 Sharif Abuadbba menjelaskan bahwa minatnya adalah untuk memahami potensi kekurangan algoritma kecerdasan buatan.

“Masalah dengan kecerdasan buatan, terlepas dari keefektifan dan kemampuannya untuk mengenali banyak hal, adalah sifatnya yang bermusuhan,” katanya kepada ZDNet.

“Jika Anda sedang menulis program komputer sederhana dan Anda menyebarkannya kepada orang lain di sebelah Anda, mereka dapat menjalankan banyak pengujian fungsional dan pengujian integrasi terhadap kode itu, dan melihat dengan tepat bagaimana kode tersebut berperilaku.

Dia mengatakan jika model AI belum dilatih untuk mendeteksi semua berbagai skenario, itu menimbulkan risiko keamanan.
“Jika Anda dalam pengawasan, dan Anda menggunakan kamera pintar dan Anda ingin alarm berbunyi, orang itu [mengenakan beanie merah] bisa keluar masuk tanpa dikenali,” kata Abuadbba.

Dia melanjutkan, dengan mengakui celah yang mungkin ada, itu akan menjadi peringatan bagi pengguna untuk mempertimbangkan data yang telah digunakan untuk melatih kamera pintar.
“Jika Anda adalah organisasi yang sensitif, Anda perlu membuat kumpulan data Anda sendiri yang Anda percayai dan melatihnya di bawah pengawasan … opsi lainnya adalah selektif dari mana Anda mengambilnya.

Source : ZDnet

Ini adalah Dua Alasan Utama Dibalik 65% Denda GDPR

by

Analisis baru dari perusahaan penemuan data Exonar mengungkapkan bahwa organisasi di seluruh Eropa telah menderita denda GDPR lebih dari £313 juta (US$ 404 juta) karena gagal melindungi data pribadi pelanggan/karyawan dan tidak memiliki keamanan siber yang sesuai.

Exonar mengklaim bahwa sejauh ini 50 penalti dengan total £482 juta (US$ 622 juta) telah dikeluarkan berdasarkan GDPR, di mana 65% di antaranya terutama disebabkan oleh dua masalah utama – keamanan yang tidak memadai dan penyimpanan data yang tidak aman.

Hampir 39% dari denda GDPR disebabkan oleh tindakan keamanan yang tidak memadai di organisasi, yang memengaruhi perusahaan termasuk British Airways, Active Assurances, dan DSK Bank, dengan total denda sebesar £ 188.865.900 (US$ 243.727.981) hingga saat ini.

Menyimpan data tidak aman bertanggung jawab atas 26% denda sebesar £123.663.350 (US$ 159.562.925) yang memengaruhi organisasi terkenal termasuk Marriott, Deutsche Wohnen, dan 1 & 1 Telecom.

Selain itu, penggunaan ilegal informasi identitas pribadi (PII) dan gagal memenuhi Permintaan Akses Subjek Data (DSAR) bertanggung jawab atas 19% denda sebesar £92.055.300 (US$ 118.774.866).

Denda 16% yang tersisa berjumlah £77.135.050 (US$ 99.540.611) disebabkan oleh berbagai masalah seperti kegagalan Uber untuk melaporkan pelanggaran dengan cukup cepat, Pembagian data yang salah dari Unicredit, dan H&M memberikan €35,2 (US $41,1 juta) besar-besaran bulan ini untuk penggunaan data karyawan yang melanggar hukum.

Berita selengkapnya dapat dibaca pada tautan di bawah ini;
Source: Cisomag

Otoritas Jerman menggerebek kantor FinFisher

by

Otoritas Jerman telah menggerebek kantor FinFisher, sebuah perusahaan perangkat lunak Jerman yang membuat alat pengawasan, yang dituduh di masa lalu menyediakan perangkat lunak untuk rezim yang menindas.

Penggerebekan terjadi awal bulan ini, pada 6 Oktober dan 8 Oktober, dan diperintahkan oleh Kantor Kejaksaan Munich.
Penggerebekan terjadi di lokasi di seluruh Jerman dan Rumania. Ini termasuk 15 properti (tempat bisnis dan apartemen pribadi) di sekitar Munich dan sebuah perusahaan yang terhubung ke FinFisher yang berlokasi di Rumania, menurut juru bicara Kantor Kejaksaan Umum Munich.

Penggerebekan adalah bagian dari investigasi yang dimulai tahun lalu setelah pengaduan yang diajukan oleh Netzpolitik kepada jaksa Munich pada musim panas 2019. Penandatangan lain dalam pengaduan tersebut termasuk kelompok advokasi seperti Society for Freedom Rights, Reporters Without Borders, dan Pusat Konstitusi dan Hak Asasi Manusia Eropa.
Para penandatangan berpendapat bahwa malware FinFisher telah diinstal pada perangkat aktivis, pembangkang politik, dan warga negara biasa di negara-negara dengan rezim yang menindas, negara-negara di mana FinFisher dilarang menjual perangkat lunaknya.

FinFisher membantah tuduhan tersebut dan berhasil menggugat blog Jerman tersebut, setelah menghapus artikel aslinya; Namun, pengaduan pidana harus berjalan dengan sendirinya.
Penggerebekan hari ini adalah bagian dari proses hukum di mana otoritas Jerman mengumpulkan bukti terkait dengan klaim yang dibuat dalam pengaduan tersebut, Kantor Kejaksaan Umum Munich mengatakan kepada ZDNet.
FinFisher memasarkan alatnya seperti yang dimaksudkan untuk investigasi penegakan hukum dan badan intelijen. Pelanggan yang dikenal termasuk polisi federal Jerman dan polisi Berlin. Namun, alat perusahaan juga telah ditemukan pada perangkat kritikus pemerintah dan jurnalis di negara-negara seperti Ethiopia, Bahrain, Mesir, dan Turki – negara yang melarang ekspor alat pengawasan.

Source : ZDnet

Singapura merilis peraturan dan panduan referensi untuk tata kelola AI

by

Bisnis Singapura yang ingin mengadopsi teknologi kecerdasan buatan (AI) secara bertanggung jawab sekarang dapat mengakses dokumen referensi untuk membantu mereka melakukannya. AI Ethics & Governance Body of Knowledge (BoK) disebut-sebut akan memberikan panduan referensi bagi para pemimpin bisnis dan profesional TI tentang aspek etika terkait pengembangan serta penerapan teknologi AI.

Diluncurkan oleh grup industri Singapore Computer Society (SCS), BoK disusun berdasarkan keahlian lebih dari 60 individu dari latar belakang multi-disiplin, dengan tujuan untuk membantu dalam penyebaran “bertanggung jawab, etis, dan berpusat pada manusia” AI untuk keunggulan kompetitif. Ini mencakup kasus penggunaan untuk menguraikan hasil positif dan negatif dari adopsi AI, dan melihat potensi teknologi untuk mendukung ekosistem “aman” bila digunakan dengan benar.

BoK dikembangkan berdasarkan Kerangka Tata Kelola AI Model terbaru Singapura, yang diperbarui pada Januari 2020, dan akan diperbarui secara berkala seiring dengan perkembangan lanskap digital lokal, kata SCS selama peluncurannya pada hari Jumat.

Dalam Forum Tech3 SCS, Menteri Komunikasi dan Informasi Singapura S. Iswaran lebih jauh menggarisbawahi perlunya membangun kepercayaan dengan penggunaan AI yang bertanggung jawab untuk mendorong adopsi dan mengekstrak sebagian besar manfaat dari teknologi.

“Penerapan AI yang bertanggung jawab dapat meningkatkan efisiensi perusahaan, memfasilitasi pengambilan keputusan, dan membantu karyawan meningkatkan keterampilan menjadi pekerjaan yang lebih kaya dan bermakna,” kata Iswaran. “Yang terpenting, kami ingin membangun lingkungan AI yang progresif, aman, dan tepercaya yang menguntungkan bisnis dan pekerja, serta mendorong transformasi ekonomi.”

Dijadwalkan untuk diluncurkan tahun depan, kursus ini bertujuan untuk melatih dan memberikan sertifikasi kepada para profesional untuk membantu dan memberi saran kepada organisasi tentang etika dan tata kelola AI. Ini akan dimasukkan ke dalam program MiniMasters NTU yang akan datang dalam etika AI dan AI, yang dirancang untuk memandu peserta dalam memahami dan memecahkan masalah yang ditimbulkan oleh adopsi AI.

Singapura pada bulan Mei mengumumkan rencana untuk mengembangkan kerangka kerja untuk memastikan adopsi AI dan analitik data yang “bertanggung jawab” dalam penilaian risiko kredit dan pemasaran pelanggan. Dua tim yang terdiri dari bank dan pelaku industri ditugaskan untuk menetapkan metrik untuk membantu lembaga keuangan memastikan “keadilan” AI dan alat analitik data mereka dalam hal ini. Whitepaper yang merinci metrik dijadwalkan untuk diterbitkan pada akhir tahun, bersama dengan kode sumber terbuka untuk memungkinkan lembaga keuangan mengadopsi metrik.

Source : ZDnet