anonym.legal

By · Last updated 2026-03-17

Terug naar BlogTechnisch

LastPass-inbreuk: Lessen voor Leveranciersbeveiliging

LastPass versleutelde de gegevens van hun gebruikers. De kluizen werden toch buitgemaakt. 600K+ Okta-records volgden. SaaS-beveiligingsincidenten stegen 300% van 2022 tot 2024.

March 17, 20268 min lezen
LastPass breach lessonsSaaS vendor securitycloud vendor riskenterprise securityzero-knowledge architecture

Het Incident dat Cloudbeveiliging Veranderde

Bijgewerkt voor 2026

De 2022 LastPass-inbreuk gaat niet hoofdzakelijk over wachtwoordbeheerders. Het gaat over vertrouwen. Bedrijven vertrouwden een cloudleverancier met hun gegevens. Dat vertrouwen brak. De oorzaak waren verborgen gebreken, geen roekeloosheid.

LastPass verkocht een zero-knowledge ontwerp. In de praktijk was het dat niet. 25 miljoen gebruikers hadden hun versleutelde kluizen gestolen. De aanval werd voor het eerst bekendgemaakt in augustus 2022. LastPass herzag zijn openbaarmakingen meerdere keren. De volledige omvang werd duidelijk eind 2022.

Twee Gebreken die de Aanval Mogelijk Maakten

Zwakke sleutelinstellingen. LastPass gebruikte PBKDF2 voor sleutelafleiding. Nieuwere accounts hadden 100.100 iteraties. OWASP beveelt 600.000 aan. Sommige oude accounts hadden slechts 1 iteratie. Minder iteraties maken brute-force-aanvallen snel en goedkoop.

Plaintext metadata. Vault-inhoud was versleuteld. Maar metadata was dat niet. URL's, gebruikersnamen en servicenamen waren allemaal zichtbaar in de gestolen gegevens. Aanvallers konden zien bij welke services elke gebruiker accounts had.

Okta in 2023: Een Andere Aanval, Hetzelfde Resultaat

In oktober 2023 rapporteerde Okta een beveiligingsincident. Een gestolen credential gaf een aanvaller toegang tot het klantenondersteuningssysteem. De aanval legde 600.000+ ondersteuningsrecords bloot.

LastPass en Okta tonen de twee hoofdroutes naar leverancierscompromittie:

  • Ontwerpfouten — zero-knowledge claims die niet correct zijn gebouwd
  • Toegangscontrolestoringen — geldige credentials gebruikt om gegevens te bereiken die ze niet mogen bereiken

SaaS-beveiligingsgebeurtenissen Stegen 300% in Twee Jaar

Obsidian Security vond een 300% stijging in SaaS-platformbeveiligingsgebeurtenissen van 2022 tot 2024.

Zero-knowledge ontwerp voorkomt het eerste type. Het stopt een aanvaller met geldige ondersteuningscredentials niet. Maar het blokkeert die aanvaller om klantgegevens te lezen — de leverancier bewaart nooit ontsleutelbare inhoud.

Vragen om aan Elke Cloudleverancier te Stellen

  • Vraag het sleutelafleiding-algoritme, iteratiecount en geheugeninstellingen
  • Vraag welke metadata in plaintext naast versleutelde inhoud wordt opgeslagen
  • Vraag of ondersteuningsmedewerkers klantgegevens kunnen benaderen
  • Vraag om alle eerdere beveiligingsincidenten

Bekijk het nalevingsoverzicht voor leidraad bij leveranciersevaluatie.

Bronnen

Gerelateerde Artikelen

Technisch

Cross-Platform PII: Mac, Linux, and Windows

Privacy officers on Mac, legal on Windows, data engineers on Linux — all processing the same data with different tools. Here's why OS-agnostic detection.

Technisch

Cross-Application PII: Word, Chrome, and AI

Customer data flows from browser research to Word drafts to Claude prompts. Each context switch is a potential leakage point.

Technisch

GDPR in App Logs: JSON PII Compliance

Application logs contain customer email addresses, IPs, and account numbers that GDPR Article 5(1)(e) requires be managed.

Klaar om uw gegevens te beschermen?

Begin met het anonimiseren van PII met 285+ entiteitstypen in 48 talen.

Start Gratis ProefperiodeBekijk Kenmerken

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.