Perlindungan data
Dampak Kebocoran Data > 2. Pemilik Data

Dampak bagi pemilik data yang telah tersebar data pribadinya kepada pihak-pihak yang tidak berkepentingan sangat berbahaya. Menurut Pakar keamanan siber yang juga Chairman lembaga riset siber CISSReC (Communication & Information System Security Research Center) Pratama Persadha, Data dari file yang bocor dapat digunakan oleh pelaku kejahatan dengan melakukan phishing yang ditargetkan atau jenis serangan rekayasa sosial (social engineering). Walaupun di dalam file yang bocor tidak ditemukan data yang sangat sensitif seperti detail kartu kredit namun dengan beberapa data pribadi yang ada, maka bagi pelaku penjahat dunia maya sudah cukup untuk menyebabkan kerusakan dan ancaman nyata. Dalam praktik phising pada pesan ataupun web, para pelaku bisa meyakinkan korban karena telah memiliki data yang akurat. Pengambilalihan akun korban sangat mungkin dilakukan.
Menurut CNN Indonesia, berikut beberapa risiko kejahatan siber yang bisa terjadi dengan memanfaatkan kebocoran data:
Telemarketing, Data nomor telepon bisa diperjualbelikan untuk kepentingan telemarketing. Maka tak heran jika tiba-tiba pengguna ditelepon dan ditawarkan sebuah jasa atau produk. Tiba-tiba orang yang menelepon sudah mengetahui nama lengkap Anda meski Anda tak pernah berafiliasi dengan perusahaan tersebut sama sekali. SMS spam berbau penipuan mulai penawaran berhadiah juga cukup menjengkelkan. Anda bisa menjadi 'korban' telemarketing ketika data nomor ponsel Anda sudah tersebar.
Modal Penipuan Phising Scamming, Pakar keamanan siber dari Vaksin.com, Alfons Tanujaya juga mengingatkan bahaya scam dan phising. Scam adalah tindakan penipuan dengan berusaha meyakinkan pengguna, misal memberitahu pengguna jika mereka memenangkan hadiah tertentu yang didapat jika memberikan sejumlah uang. Sementara phising adalah teknik penipuan yang memancing pengguna, misal untuk memberikan data pribadi mereka tanpa mereka sadari dengan mengarahkan mereka ke situs palsu. Sementara Analis media sosial Drone Emprit and Kernels Indonesia, Ismail Fahmi mengingatkan bahaya serangan rekayasa sosial, pertama-tama penjahat akan membuat profil korban terlebih dahulu dengan mengandalkan data-data yang sudah diperoleh. Penjahat siber bisa membuat skenario penipuan berdasarkan profil tersebut, untuk mencari celah agar bisa menipu korban.
Pembobolan Layanan Lain, Pakar keamanan siber dari CISSRec, Pratama Persadha mengingatkan data nomor telepon dan sebagainya itu bisa digunakan untuk membobol akun media sosial atau layanan lain. Sebagai contoh untuk membobol layanan pembayaran digital. Pratama mengatakan caranya cukup mudah, pelaku tinggal login dengan nomor telepon dan meminta kode One Time Password (OTP). Selanjutnya pelaku bisa menelepon korban dan mengaku sebagai pihak Tokopedia maupun platform lain yang digunakan korban untuk meminta kode OTP itu.
Menemukan Kata Kunci,  Alfons mengatakan data tanggal lahir dan email yang bocor juga bisa jadi modal peretas untuk mengambil alih akun. Sebab tanggal lahir sering digunakan sebagai kata sandi. Oleh karena itu, Alfons menyarankan agar jangan menggunakan tanggal lahir sebagai kata sandi. Selain itu, ia menyarankan agar mengaktifkan sistem pengamanan Two Factor Authentication (TFA) dengan menggunakan One Time Password (OTP) melalui SMS hingga USSD. TFA melibatkan pihak ketiga yaitu operator untuk mengirimkan OTP yang digunakan untuk otorisasi transaksi.
Membuat akun pinjaman online, penjahat juga bisa mengajukan peminjaman di aplikasi pinjaman online dengan bermodalkan data-data yang sudah bocor. Pertama-tama peretas harus mampu mengumpulkan data KTP dari data-data yang telah bocor. Kemudian peretas bisa mengajukan pinjaman untuk menarik sejumlah uang dari aplikasi pinjaman online yang kurang baik sistem pemeriksaannya.
Profiling untuk target politik atau iklan di media sosial, Ismail mengatakan data-data personal yang diambil bisa dipakai untuk rekayasa sosial hingga profiling (membuat profil pengguna).  Di sisi lain Pratama  mengatakan apabila data tersebut diproses, maka akan bermanfaat untuk profiling penduduk. Misalnya berdasarkan umur dan demografi penduduk berdasarkan lokasi, hobi, hingga jenis kelamin. Big data tersebut bisa digunakan untuk sosialisasi politik maupun target iklan di media sosial. Hal ini serupa dengan yang dilakukan Cambridge Analytica dengan data pengguna Facebook. Perusahaan itu menggunakan profiling warga AS untuk menargetkan artikel tertentu kepada pengguna. Artikel ini berisi penggiringan opini agar warga pada akhirnya mendukung calon Presiden Donald Trump saat itu.