anonym.legal

By · Last updated 2026-03-17

Назад к блогуТехнические

Взлом LastPass: уроки безопасности для поставщиков

LastPass шифровал данные пользователей. Хранилища всё равно были украдены. Затем последовали 600 000+ записей Okta. SaaS-инциденты выросли на 300% с 2022 по 2024 год.

March 17, 20268 мин чтения
LastPass breach lessonsSaaS vendor securitycloud vendor riskenterprise securityzero-knowledge architecture

Инцидент, изменивший облачную безопасность

Обновлено в 2026 году

Взлом LastPass 2022 года — не столько история о менеджерах паролей. Это история о доверии. Компании доверяли облачному поставщику свои данные. Это доверие было нарушено. Причина — скрытые изъяны, а не халатность.

LastPass продавал систему нулевого знания. На практике — это было не нулевое знание. 25 млн пользователей лишились зашифрованных хранилищ. Атака первоначально раскрыта в августе 2022 года. LastPass несколько раз пересматривал раскрытия. Полный масштаб стал известен к концу 2022 года.

Два изъяна, сделавших атаку возможной

Слабая настройка ключей. LastPass использовал PBKDF2 для вывода ключей. Новые аккаунты — 100 100 итераций. OWASP рекомендует 600 000. Некоторые старые аккаунты — всего 1 итерация. Меньше итераций = быстрее брутфорс. Злоумышленники с файлами хранилищ могли проверять мастер-пароли с высокой скоростью.

Незашифрованные метаданные. Содержимое хранилищ было зашифровано. Но метаданные — нет. URL, имена пользователей и названия сервисов были видны в похищенных данных. Злоумышленники видели, аккаунты каких сервисов есть у каждого пользователя. Это позволяло целевой фишинг и подстановку учётных данных — без взлома хранилищ.

Этот случай показывает: два вопроса нужно задавать отдельно. «Является ли дизайн нулевым знанием?» — один вопрос. «Правильно ли реализован дизайн?» — другой.

Okta в 2023 году: другая атака, тот же результат

В октябре 2023 года Okta сообщила об инциденте. Похищенные учётные данные дали злоумышленнику доступ к системе поддержки клиентов. Атака обнажила 600 000+ записей поддержки, включая файлы, загруженные клиентами.

Okta — платформа безопасности идентификации. Проблема была не в дизайне, а в контроле доступа. Учётные данные инженера поддержки были похищены. Злоумышленник использовал их для доступа к конфиденциальным данным.

Два пути к компрометации поставщика

LastPass и Okta показывают два основных пути:

  • Дефекты дизайна — заявления о нулевом знании, реализованные с изъянами (LastPass)
  • Сбои контроля доступа — правильный дизайн с ненадёжным исполнением (Okta)

Оба вектора уязвимости должны быть в фокусе оценки поставщиков.

Что изменилось для закупок

При оценке облачных поставщиков для чувствительных данных теперь необходимо:

  1. Проверить архитектуру: является ли нулевое знание подлинным, а не только заявленным?
  2. Проверить реализацию: соответствуют ли параметры KDF текущим рекомендациям OWASP?
  3. Оценить метаданные: что раскрывается помимо зашифрованного контента?
  4. Проверить контроль доступа: могут ли сотрудники поставщика видеть данные клиентов?

Подробнее — в нашем чеклисте оценки поставщиков и документации по соответствию.

Источники

Готовы защитить ваши данные?

Начните анонимизацию PII с 285+ типов сущностей на 48 языках.

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.