全部数据泄露事件
2022年5月13日 已核实 其他

MangaToon 数据泄露

2022年5月,MangaToon 数据泄露事件导致 23,040,238 个账户的身份信息和登录数据暴露。这家总部位于香港的数字漫画平台泄露的记录包括电子邮箱地址、姓名、用户名、性别数据、头像、社交媒体个人资料、社交登录令牌和密码哈希值。经核实,受影响的账户范围为 23,040,238 条订阅用户记录。电话号码、实体地址、支付卡信息、银行数据和政府签发的身份证件信息均不属于本次事件中已核实的泄露数据类型。

23 百万
报告的记录数
8
数据类型
极高
严重程度
2026年10月10日
最后更新

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暴露的数据类型

8
  • 身份验证令牌
  • 头像
  • 电子邮箱地址
  • 性别
  • 姓名
  • 密码
  • 社交媒体个人资料
  • 用户名

关于此次数据泄露

泄露的数据类型与风险

电子邮箱地址、姓名和用户名可被用于定向钓鱼或账户匹配尝试,而性别数据、头像和社交账号身份信息则可让消息显得更有针对性。已确认密码以加盐 MD5 哈希值的形式存储。加盐可避免相同密码产生相同的哈希值,但 MD5 并非现代的、刻意降低运算速度的密码哈希算法,因此弱密码仍容易被离线猜解。通过社交登录获取的身份验证令牌并不是密码,其有效期也未披露,但如果令牌在被盗时仍然有效,就可能带来独立于密码之外的会话风险。这里的社交媒体个人资料数据指的是账号身份信息,并不能证明私信或社交网络密码也遭到泄露。

事件时间线与技术细节

本次事件的参考日期为 2022年5月13日。技术报道指出,攻击者使用容易猜到的凭据访问了 MangaToon 的 Elasticsearch 服务器;报道还声称,该服务器凭据的密码就是“password”。据报道,攻击者通知公司后,服务器凭据已被更改,但多次联系公司、希望其向用户作出回应的尝试均未得到答复。向一家新闻机构提供的账户样本也经过检查,并被确认为该平台上的有效账户。2022年7月,超过2300万条记录被加入一个收录已核实泄露事件的目录。公开信息无法确定数据库可被访问的持续时间、令牌当时是否有效,或每条记录是否包含所有字段,因此不应将这些情况表述为确定事实。

面临风险的用户群体

在其他服务上重复使用 MangaToon 密码的人,以及通过社交账号登录的用户,面临最直接的风险。破解出的密码可被用于对电子邮箱、社交媒体或其他接受相同凭据的娱乐服务发起撞库尝试。对于泄露记录中包含社交登录令牌的用户,仅更改密码可能还不够;还需要检查已关联应用的权限和活跃会话。将姓名、电子邮箱地址、性别、头像和社交账号身份信息结合起来,可让虚假的客服消息或以 MangaToon 为主题的促销信息更具迷惑性。不应假定全部 23,040,238 条记录都包含每一个字段,也不应假定令牌至今仍然有效。支付信息和实体地址数据不在已核实的范围内,因此不能将金融诈骗相关说法直接归因于本次事件。

应立即采取的措施

将 MangaToon 密码更换为足够长且不与其他账户共用的密码,并为所有曾使用相同或相似密码的服务设置各自独立的登录凭据。在关联的电子邮箱账户和社交媒体账号上启用多因素身份验证。如果曾使用社交登录,请检查登录服务提供方的已关联应用列表,撤销 MangaToon 的访问权限;如需重新关联,仅考虑通过官方应用或网站操作。同时终止现有会话,并检查不熟悉的登录记录。不要点击意外收到的、以 MangaToon 为主题的密码重置、免费代币、会员或内容解锁消息中的链接。如果个人资料中的电子邮箱、用户名、头像或关联社交账号未经许可就被更改,请通过官方渠道联系客服。切勿在数据泄露查询表单或第三方网站中输入密码或令牌值。

长期安全策略

使用能够为每项服务生成不同密码的密码管理器,可防止以往的泄露波及其他账户。社交登录虽然方便,但应定期清理已关联应用列表,并撤销不再使用的会话。电子邮箱是许多账户的找回途径,因此应使用尽可能强且不与其他账户共用的密码,并启用多因素身份验证。如果不再需要 MangaToon 账户,请通过官方渠道了解删除或注销方式。对于服务运营方,长期有效的防护措施包括:不将管理界面暴露在公共互联网上、使用强度高且不重复使用的服务凭据、限制网络访问、采用现代密码哈希算法、限制令牌有效期、监测异常,以及执行明确的事件通知流程。

检查你的数据

在 LeakData 中搜索你的电子邮箱地址,查看它是否与 MangaToon 泄露记录匹配。仅查询属于你本人或你获准查看的地址。匹配结果表示该地址出现在已核实的数据集中,并不能证明密码已被破解、社交登录令牌仍然有效,或账户已被接管。即使没有查询结果,也不应因此忽视通过其他渠道收到的可信安全通知。如果发现匹配,应先更换重复使用的密码,再检查已关联的社交应用、活跃会话和账户恢复设置。

核实与编辑方法

LeakData 将事件名称、日期、受影响记录数和暴露的数据类型与可获取的来源进行比对。未经核实的字段不会作为事实呈现,有新证据时会更新记录。

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