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Investigadores de seguridad han alertado sobre la existencia de una base de datos de MondoDB no segura con un peso de 16 TB que albergaba casi 4.300 millones de registros profesionales.
El hallazgo fue realizado por el investigador Bob Diachenko y nexos.ai el pasado 23 de noviembre, quienes hicieron la divulgación responsable a la empresa que la estaba salvaguardando. Esta actuó con celeridad, protegiéndola solo dos días después.
Desde Cybernews han podido analizarla y han encontrado nueve colecciones en total. Al menos tres de ellas expusieron casi 2.000 millones de registros personales, incluyendo nombres, emails, números de teléfono, enlaces de LinkedIn, puestos de trabajo, empleadores, historial laboral, formación, ubicaciones, habilidades, idiomas y cuentas de redes sociales.
El conjunto de datos ‘unique_profiles’ albergaba por sí solo más de 732 millones de registros con URL de imágenes.
“Si bien las diferentes colecciones contienen distintos conjuntos de información, los investigadores confirmaron que al menos tres de ellas (perfiles, perfiles_únicos y personas) contenían información de identificación personal (PII)”, han señalado desde Cybernews.
El peligro de recopilar leads
Se desconoce cuánto tiempo estuvo accesible a todo el mundo la base de datos y si alguien pudo entrar en la misma con intereses maliciosos.
Los investigadores aseguran que resulta difícil determinar la antigüedad de los datos de LinkedIn. Aunque las marcas de tiempo indican que fueron recopilados o actualizados este 2025 algunos podrían datar de años atrás, formando parte de una gran filtración reivindicada por cibercriminales en 2021.
El origen de todos estos detalles personales podría corresponder a una compañía de generación de leads, es decir, una empresa de marketing que ha obtenido estos datos para el envío de emails, newsletters, comunicaciones comerciales, etc.
En cualquier caso, la filtración puede resultar muy peligrosa, porque datos tan masivos y estructurados facilitan ataques dirigidos, como phising y fraude, contra directivos y altos cargos, así como ataques a gran escala basados en IA.
Según señalan en SecurityAffairs, los cibermalos podrían automatizar estafas personalizadas, reducir el tiempo de preparación y centrarse en objetivos de alto valor, como empleados de empresas de Fortune 500.
