Под Питером будут судить продавцов ПДн, добытых из баз ФНС, ПФР, МВД

Под Питером будут судить продавцов ПДн, добытых из баз ФНС, ПФР, МВД

Под Питером будут судить продавцов ПДн, добытых из баз ФНС, ПФР, МВД

В Генпрокуратуре РФ утвердили обвинительное заключение по делу ОПГ, принимавшей заказы на кражу данных граждан и юрлиц из баз госорганов, госучреждений и банков. Уголовное дело направлено для рассмотрения во Всеволожский городской суд Ленинградской области.

По версии следствия, создателями преступного сообщества являлись Сергей Юрцовский и Андрей Садырев, которые с этой целью объединили несколько группировок — свои, а также группы Владислава Фортуны, Евгения Михайлова и Ивана Герасимова. Кроме лидеров, среди ответчиков числятся рядовые участники: Анжелика Мартыненко, Дмитрий Любич, Эмилия Иванова, Екатерина Рассадникова, Сергей Дзыговский и другие.

В период с февраля 2018 г. по февраль 2020-го злоумышленники неоднократно взламывали базы данных ФНС России, Пенсионного фонда, МВД, бюро кредитных историй, кредитных учреждений и копировали информацию. Собранные сведения впоследствии продавались заказчикам через даркнет-площадку Hydra Market.

Согласно материалам дела, за два года сообщникам суммарно удалось добыть и реализовать ПДн не менее 6,5 тыс. физических лиц, в том числе конфиденциальные данные.

В зависимости от роли и степени участия подельники обвиняются в совершении следующих преступлений:

  • организация преступного сообщества или участие в нем (чч. 1, 2, 3 ст. 210 УК РФ, до 20 лет лишения свободы со штрафом до 5 млн рублей);
  • неправомерный доступ к компьютерной информации, способный повлечь тяжкие последствия (ч. 4 ст. 272 УК РФ, до семи лет);
  • незаконные получение и разглашение сведений, составляющих налоговую и банковскую тайну, из корыстной заинтересованности (ч. 3 ст. 183 УК РФ, до пяти лет).

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru