Злоумышленники пользуются правами отпускников

Злоумышленники пользуются правами отпускников

Злоумышленники пользуются правами отпускников

В сезон отпусков у киберпреступников появляются новые приемы, чтобы воспользоваться ситуацией и атаковать компанию, предупреждает ГК «Солар».

На время отпуска часть полномочий одного сотрудника передается другому. Это может касаться доступа в систему, возможности вносить в нее изменения, принятия решений.

Часто способы, которыми это осуществляется, далеки от лучших практик: сотрудники просто передают друг другу данные учетной записи, создаются «общие» пользовательские аккаунты с широким кругом полномочий или замещающему сотруднику дают дополнительные права, которые потом забывают отозвать.

Но избыточные привилегии — это повышенные риски в случае компрометации учетной записи. В начале года специалисты центра противодействия кибератакам Solar JSOC наблюдали аномальный рост таких инцидентов: 14% приходилось на несанкционированный доступ к информационным системам и сервисам, еще 6% — на компрометацию учетных записей. К концу полугодия в ГК «Солар» увидели тенденцию на наведение порядка в политиках и принципах управлений доступом. Автоматизировать этот процесс помогают системы контроля управления доступом.

Киберпреступники умело манипулируют эмоциями, вынуждая совершать ошибки из страха, под давлением авторитета или поддавшись спешке. Одна из популярных в последнее время фишинговых схем — письмо или сообщение от лица высшего руководства компании, в котором жертву либо предупреждают о скором звонке из органов власти, либо пугают уголовным разбирательством. Все чаще в таких схемах используются технологии дипфейка, когда с помощью нейросетей генерируются сообщения, которые произносятся голосом руководителя.

О том, что сотрудник компании находится в отпуске, мошенники могут узнать из соцсетей. А это значит, что можно воспользоваться ситуацией, надавив на два рычага: ограниченную коммуникацию с остальной командой и срочность. Злоумышленники, пользуясь этим, выманивают у сотрудников в отпуске пароли для входа в систему или вынуждают перевести злоумышленникам деньги под видом оплаты срочного заказа.

Сотрудники должны быть в курсе распространенных мошеннических схем и уметь распознавать подозрительные письма и сообщения. Потенциально небезопасные практики не должны быть в компании в порядке вещей, даже если они ускоряют процессы.

Также важно отслеживать любые отклонения от нормального поведения: активность в нерабочие часы или во время отпуска, резко возросшее число контактов с коллегами, с которыми обычно пользователь не взаимодействует, операции с большим объемом информации (перемещение, копирование, удаление файлов). С этим помогут справиться DLP-системы.

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