В теневом обороте нашли данные обращений пользователей в поддержку Telegram

Аналитики BI.Zone Threat Intelligence обнаружили в теневом сегменте базу с персональными данными и текстами обращений пользователей в поддержку Telegram за 2025 год. Наиболее вероятный сценарий утечки, по оценке исследователей, — злоупотребление доступом со стороны волонтёров поддержки.

Как устроена поддержка Telegram

Чтобы написать в поддержку, пользователь открывает «Настройки», переходит в раздел «Помощь» и попадает в чат с аккаунтом Volunteer Support, где в свободной форме описывает свою проблему. В таком обращении, как правило, раскрываются номер телефона, идентификатор аккаунта, модель устройства и сами обстоятельства обращения.

Ключевая проблема, по мнению экспертов, кроется не в конкретной базе, а в самой модели: заявки разбирают волонтёры — пользователи, прошедшие анкетирование и отбор, но не связанные с компанией трудовыми договорами и соглашениями о конфиденциальности. Доступ к персональным данным в такой схеме оказывается за пределами корпоративного контура и стандартных процедур контроля.

Почему это опасно

Совокупность признаков указывает на то, что массив продавался ограниченному кругу покупателей, а не выкладывался в открытый доступ. Это значит, что пострадавшие не могут узнать о компрометации из открытых источников.

Руководитель BI.Zone Threat Intelligence Олег Скулкин отмечает, что тексты обращений — наиболее ценная часть набора для злоумышленника:

• в связке с идентификатором аккаунта и номером телефона они позволяют готовить таргетированную атаку на владельца аккаунта и его контакты;
• под удар попадают и корпоративные аккаунты — все, кто в 2025 году обращался в поддержку, включая представителей компаний, восстанавливавших доступ к бизнес-аккаунтам.

Похожие кейсы с точечными продажами данных фиксировались и ранее. Группировка Leech Wolf, действовавшая с сентября по октябрь 2026 года, заявляла, что сбыт её баз шёл только агрегаторам персональных данных, а стоимость составляла 1–2 тысячи долларов за миллион записей; дороже всего оценивались свежие и ранее не публиковавшиеся данные.