Хакеры, нанесшие ущерб Яндекс Такси на 4,8 млн руб., избежали колонии

Хакеры, нанесшие ущерб Яндекс Такси на 4,8 млн руб., избежали колонии

Хакеры, нанесшие ущерб Яндекс Такси на 4,8 млн руб., избежали колонии

Ленинский районный суд Саратова вынес приговор двум хакерам, причастным к мошенничеству, нанесшему «Яндекс Такси» ущерб в размере 4,8 млн рублей. Павел Платонов получил 1 год и 9 месяцев исправительных работ, а Дмитрий Алексеев – 1 год и 6 месяцев.

Жители Саратова, по информации местных СМИ, были задержаны в мае 2024 года. С октября 2022 по февраль 2024 года они использовали уязвимость системы безопасности сервиса, оформив более 3,5 тысячи фиктивных заказов.

Средства от этих операций переводились на личный счёт одного из обвиняемых. Общий ущерб компании составил свыше 4,8 млн рублей.

По данному факту было возбуждено уголовное дело по ч. 4 ст. 159 УК РФ («Мошенничество, совершённое организованной группой либо в особо крупном размере»). В октябре 2024 года материалы дела передали в суд.

Прокуратура настаивала на более жёстком наказании: 4 года лишения свободы для Платонова и 3 года 8 месяцев для Алексеева с отбыванием срока в колонии общего режима.

Однако защита сумела добиться переквалификации обвинения на ч. 2 ст. 159 УК РФ («Мошенничество, совершённое группой лиц по предварительному сговору, причинившее значительный ущерб»), что позволило смягчить наказание.

Судья Светлана Зюзикина приговорила Платонова и Алексеева к исправительным работам. Учитывая, что они провели 9 месяцев под домашним арестом, фактически сроки уже отбыт.

Адвокат Дмитрия Алексеева Денис Веницианов сообщил, что представители «Яндекс Такси» решили не обжаловать приговор.

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