Утечка данных в Техасе обошлась налогоплательщикам в 2 млн. долларов

Утечка данных в Техасе обошлась налогоплательщикам в 2 млн. долларов

На ликвидацию последствий крупнейшей утечки в Техасе потрачено почти 2 млн долларов. Благодаря правильной организации работы с гражданами, пострадавшими от утечки данных, чиновникам Налогового управления штата удалось сэкономить почти 20 млн долл. денег налогоплательщиков.



Аналитический центр InfoWatch напоминает, что 31 марта 2011 года в открытом доступе была обнаружена база данных Налогового управления штата Техас с персональной информацией о 3,5 млн жителей. База содержала имена адреса, номера социального страхования и другие сведения. В Налоговом управлении тогда признали, что база находилась в открытом доступе в течение года. Главный аналитик InfoWatch Николай Федотов оценил примерную стоимость одной записи базы в 12-18 долл. Стоимость всей базы на черном рынке - 40 млн долл.

Однако начальник Налогового управления Сюзан Комбс заверила, что ни один человек в результате утечки не стал жертвой мошенников. В течение 2 недель после обнаружения факта публикации данных в интернете Управление письменно уведомило граждан, чьи данные были скомпрометированы. Услуги почтовой службы обошлись Управлению в 1,2 млн долларов. По словам Комбс, оперативная деятельность по ликвидации последствий утечек заметно снизила негативный настрой пострадавших.

Самыми принципиальными и недоверчивыми оказались около 100 тыс. человек, которые все-таки приняли решение о проведении мониторинга своей кредитной истории. Это всего лишь 3% от общего числа жертв. Услуги соответствующего обошлись недоверчивым техасцам в 600 492 долл., по 6 долл. с человека. Если бы все пострадавшие выразили желание проверить свою кредитную историю, сумма расходов на ликвидацию последствий от утечки приблизилась бы к 22 млн. долл.

Чиновникам Налогового управления также удалось избежать судебного преследования со стороны пострадавших. Зная практику американского правосудия, можно только догадываться, в какую сумму для государства обошлась бы халатность налоговиков.

Николай Федотов, главный аналитик InfoWatch: "В США давно принят на вооружение такой подход. Для защиты персональных данных помимо обеспечения их конфиденциальности наготове меры по ликвидации последствий утечки. Две линии обороны всегда лучше, чем одна. Тем более, что совсем предотвратить утечки не получается и вряд ли получится в будущем. Персональные данные под охраной, однако если инцидент всё-таки произошёл, то в течение считанных дней задействуются механизмы смягчения последствий. Как минимум, субъекты данных ставятся в известность и для них включается финансовый мониторинг, который не позволит злоумышленникам совершить мошенничество на похищенных данных. Построение подобного механизма было бы полезно и в России." 

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru