В службах доставки — массовые проблемы с защитой персональных данных

В службах доставки — массовые проблемы с защитой персональных данных

В службах доставки — массовые проблемы с защитой персональных данных

Нарушения в сфере защиты персональных данных в службах доставки носят массовый характер. Одна из причин — острая нехватка курьеров, которой некоторые сотрудники пользуются в личных целях.

Как отметил в комментарии для «Известий» адвокат Шон Бетрозов, даже минимальный набор данных — имя, адрес, номер телефона — может поставить человека в уязвимое положение, если попадёт «не в те руки».

Именно такими сведениями располагают службы доставки.

Примером неправомерного использования персональной информации стал инцидент в одном из интернет-магазинов косметики. После получения заказа покупательница столкнулась с угрозами интимного характера.

Выяснилось, что сталкер воспользовался услугами своей знакомой, работавшей курьером. В ходе внутренней проверки магазина были выявлены и другие подобные случаи.

Проблема защиты персональных данных затрагивает многие службы доставки. Информация о покупателях, включая их историю заказов, доступна широкому кругу курьеров.

Дефицит кадров усугубляет ситуацию: компании вынуждены нанимать практически всех соискателей, не проводя тщательных проверок. Особенно остро проблема стоит во франчайзинговых службах, где экономия на персонале ведёт к снижению уровня контроля.

Дополнительный риск создаёт передача доставки сторонним логистическим операторам. В таких компаниях значительная часть курьеров работает без официального оформления или по договорам гражданско-правового характера, что фактически лишает их контроля со стороны работодателей.

Коммерческий директор федеральной транспортной компании «Скиф-Карго» Михаил Коптев считает, что при найме курьеров необходимо тщательно проверять их на наличие судимостей, а также оценивать навыки общения, стрессоустойчивость и знание маршрутов. Кроме того, он рекомендует отслеживать передвижения сотрудников с помощью технологий геопозиционирования.

«Важно регулярно собирать отзывы о работе курьеров, создавать горячие линии или чаты для оперативной обратной связи, а также проводить проверки и оценку эффективности службы доставки. Это поможет выявлять потенциальные угрозы и своевременно реагировать на проблемы», — отмечает Коптев. Он также подчёркивает необходимость разработки протоколов действий в чрезвычайных ситуациях.

Адвокат Шон Бетрозов напоминает, что разглашение персональных данных является административным правонарушением. Если же эти сведения используются для преследования, угроз или домогательств, то речь идёт уже о преступлении. В таких случаях ответственность могут нести не только сами злоумышленники, но и компании, чьи сотрудники или подрядчики допустили утечку данных.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru