За год число инсайдерских атак в России возросло в полтора раза

За год число инсайдерских атак в России возросло в полтора раза

За год число инсайдерских атак в России возросло в полтора раза

Согласно результатам опроса, проведенного «Инфосистемы Джет», за последний год с утечками по вине инсайдеров столкнулись три четверти российских компаний. С начала 2023 года количество таких инцидентов, по оценке экспертов, увеличилось в 1,5 раза.

Возрос также спрос на инсайдерскую информацию (на 25%). Изучение форумов и телеграм-каналов показало, что объявления о покупке и продаже такого товара составляют около трети предложений на теневом рынке.

Злоумышленники также активно ищут помощников, способных за вознаграждение слить им ценные данные о своем работодателе. Расценки на услуги инсайдеров зависят от объема, актуальности и уникальности информации и варьируются (PDF) от нескольких тыс. рублей до сотен тыс. долларов.

Набольшую опасность как инсайдеры, по итогам опроса, представляют текущий персонал, сотрудники с широкими правами доступа и работники дочерних компаний.

 

Как оказалось, инсайдерские атаки чаще всего происходят по вине самих компаний, которые склонны недооценивать внутренние возможности для злоупотреблений. Так, 43% респондентов признались, что не ужесточают контроль для групп риска — увольняющихся сотрудников, подрядчиков с истекающим сроком договора.

 

Аналитики различают три типа инсайдеров:

  • те, кто действует по незнанию (смело кликает по ссылкам, скачивает файлы) или просто невнимателен (не проверяет адрес получателя при отправке информации);
  • нелояльные сотрудники (хотят отомстить, так как недовольны зарплатой или должностью);
  • те, кто хочет извлечь личную выгоду из слива.

Ход инсайдерской атаки обычно выглядит следующим образом:

  • рекрутинг / поиск способов продажи данных;
  • разведка и сбор данных (изучение доступных систем и общих ресурсов);
  • реализация атаки (кража и вывод данных);
  • попытка сокрытия следов (на этом этапе выявить атаку проще всего).

В этом году от действий инсайдеров пострадали «Яндекс», Apple, Microsoft.

«Публичные инциденты, произошедшие в 2022 году и первой половине 2023 года, хорошо иллюстрируют актуальность инсайдерских угроз, — отметила Елена Агеева, ведущий консультант по ИБ в «Инфосистемы Джет». — Утечки данных могут нанести серьезный ущерб компаниям как в финансовом, так и в репутационном плане, поэтому особенно важно внедрять меры контроля на каждом этапе работы с данными, начиная от доступа к ним и заканчивая мониторингом активности пользователей».

В комментарии для «Известий» эксперт подчеркнула, что выявить подозрительную активность можно на любом этапе инсайдерской атаки, однако лучше это сделать это до ее совершения. Помочь в этом могут специализированные системы — UEBA, DCAP/DAG, DLP, SIEM, DAM, PIM/PAM. Важно также работать с персоналом: повышать лояльность сотрудников, выстраивать благоприятный микроклимат в компании.

Зачем Яндекс Go создал отдельный язык для расчёта стоимости поездок

Цена поездки в Яндекс Go — это не расстояние, умноженное на минуты и километры. В расчёт вмешиваются геозоны, спрос, скидки, платные дороги, дополнительные остановки и требования вроде перевозки кота, велосипеда или лыж. Чтобы управлять этим хозяйством без бесконечных деплоев, разработчики вынесли алгоритм ценообразования из кода сервиса в собственный язык.

Как объяснили разработчики в статье на Хабре, прайсинг работает не только при заказе машины.

Он пересчитывает стоимость при смене маршрута или способа оплаты, завершении поездки, обращении в поддержку и проверке данных аналитиками. Цена при этом может быть фиксированной, интервальной или считаться по таксометру.

 

Сначала сервисы параллельно собирают параметры поездки: тарифную категорию, геозоны, скидки, повышенный спрос и дополнительные услуги. Зависимости между источниками выстраиваются в граф, а запросы выполняются асинхронно на базе userver. Если некритичный источник не ответил, весь расчёт не падает.

 

Сам алгоритм раньше можно было бы держать в C++, но он меняется в среднем дважды в неделю. Выкатка сервиса на 50 подов занимает около 40 минут, а лес динамических конфигов быстро превратил бы код в музей условных операторов.

Поэтому Яндекс разработал собственный DSL. В нём есть условия, функции, неизменяемые значения и fold вместо циклов. Правила собираются в последовательную цепочку: каждое преобразование получает текущую цену и параметры, а возвращает новый результат с метаданными. Грамматику описали через ANTLR 4, а верификатор Z3 проверяет, что программа не выдаст некорректную цену.

 

Теперь изменение алгоритма не требует пересборки сервиса, ошибочную версию можно быстро откатить, а каждый расчёт — воспроизвести по входным данным и промежуточным результатам.

 

В итоге прайсинг превратился в отдельную платформу, которой уже пользуются Такси, Доставка и сервис зарядки электромобилей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru