Salesfloor Suposta exposição de dados
O vazamento de dados da Salesfloor em 2026 ocorreu em janeiro de 2026, quando os bancos de dados de relacionamento personalizado com clientes e de clientes do varejo da empresa canadense de SaaS para o varejo Salesfloor (salesfloor.net) foram comprometidos e publicados na internet.
Tipos de dados expostos
5- Endereços de e-mail
- Nomes
- Números de telefone
- Endereços físicos
- Compras
Sobre este registro
Quais informações foram comprometidas no incidente da Salesfloor?
As cópias vazadas dos bancos de dados Elasticsearch/OpenSearch contêm perfis de clientes de grandes varejistas globais de artigos de luxo e vestuário (incluindo Saks Fifth Avenue, Sunglass Hut, Puma, Sam Edelman, Stuart Weitzman, Pharmaprix, Fabletics). As categorias de dados cuja exposição foi verificada incluem:
- Identidade e dados de contato: Nomes completos dos clientes, endereços de e-mail e números de telefone.
- Endereços físicos e metadados de entrega: Endereços residenciais completos com logradouro, cidades, estados, códigos postais e países.
- Metadados de CRM dos varejistas: IDs de clientes dos varejistas, referências cruzadas de CRM, indicadores de inscrição em comunicações de marketing e marcadores de clientes.
Quantas contas foram afetadas?
A verificação canônica padronizada segundo a RFC 5322 em ASCII e a exclusão de domínios de teste confirmaram 5.700.550 endereços de e-mail válidos e únicos.
Orientações de segurança e proteção da identidade pessoal
A divulgação de endereços residenciais completos, juntamente com números de telefone e metadados de compras de artigos de luxo, cria riscos elevados de falsificação de identidade, phishing direcionado e engenharia social. Os consumidores afetados devem:
- Agir com cautela ao receber, sem solicitação prévia, confirmações de entrega, consultas sobre reembolsos ou mensagens de promoções de varejistas.
- Verificar qualquer alteração inesperada na conta ou solicitação de pagamento diretamente pelos aplicativos ou portais oficiais dos varejistas.
Verificação e método editorial
A LeakData compara o nome do incidente, a data, a quantidade de registros afetados e os tipos de dados expostos com fontes acessíveis. Campos não verificados não são apresentados como fatos, e os registros são atualizados quando novas evidências ficam disponíveis.
Informar dados ausentes ou incorretos
