IBM Security Intelligence научилась вычислять «стукачей»

Новый инструмент IBM позволит минимизировать утечки данных

IBM сегодня анонсировала новый защитный инструмент IBM Security Intelligence with Big Data, который помогает ИТ-менеджерам определять внутренние и внешние угрозы безопасности новыми способами. Система умеет сканировать электронные письма и социальные сети, находя ненадежных сотрудников, которые часто разбалтывают секреты компании.



IBM Security Intelligence with Big Data – по-своему уникальное программное обеспечение. Эта система может анализировать буквально терабайты самых разных электронных сообщений, финансовых счетов и веб-траффика, определяя угрозы для систем безопасности и потенциальные возможности мошенничества. Кроме просто предотвращения угроз, новая платформа, основанная на Hadoop, позволит ИТ-менеджерам проводить анализ электронных сообщений конкретного пользователя, определяя, насколько он предрасположен к распространению секретных данных. Болтливость пользователя определяется разницей в том, как человек отзывается о своей работе с коллегами и с публикой в социальных сетях. Компьютер сможет находить пользователей, затаивших обиду на компанию.

 



Например, программа может проанализировать письма пользователя, в которых рассказывается о положительных моментах работы, и сравнить эти данные с тем, как он высказывается в разговорах с друзьями о месте своей работы. Учитывая эти отличия и многие другие факторы, IBM Security Intelligence with Big Data может дать IT-команде наводку на неблагонадежного сотрудника. В основе системы анализа лежит специальный алгоритм распознавания фраз, позволяющий определять их позитивную или негативную окраску.

Платформа также помогает компаниям защищаться от хакерских атак и мошенничества, позволяя специалистам по системам безопасности быстрее находить методы, которыми хакеры пользовались во время предыдущих атак (определять время вторжения, место из которого проводилась атака, устанавливать какие программы использовались для взлома).

Один из первых клиентов, купивших IBM Security Intelligence with Big Data, по имени Марк Клэнси работает в Depository Trust & Clearing Corp. По его словам он не собирается использовать аналитические возможности Security Intelligence. Вместо этого он планирует делать специальные запросы, которые используют другие аналитические механизмы, исследующие не только почту, но и записи о путешествиях пользователя.

Google Chrome не спасает от слежки даже без cookies

Эпоха, когда приватность в браузере сводилась к вопросу «включены ли cookies», окончательно ушла в прошлое. Новый технический разбор проблем конфиденциальности в Google Chrome показывает: современные методы отслеживания стали намного продуманнее.

Теперь сайтам уже не обязательно полагаться только на cookies, они могут собирать цифровой отпечаток пользователя с помощью разных трюков с хранилищами браузера и даже утечек через HTTP-заголовки.

Цифровой отпечаток — это способ собрать множество мелких технических особенностей браузера и устройства, а затем сложить их в довольно уникальный профиль.

Даже если пользователь очистит cookies, такой «отпечаток» нередко всё равно остаётся устойчивым и позволяет распознать юзера повторно.

Как отмечается в материале, исследование 2025 года показало, что canvas fingerprinting использовался на 12,7% из 20 тысяч самых популярных сайтов, попавших в выборку. Это уже вполне рабочая и распространённая практика, а не редкий эксперимент для узкого круга специалистов.

У Chrome, конечно, есть определённые попытки сократить объём пассивно собираемых данных. Например, браузер ограничил часть информации в классической строке User-Agent и перенёс больше сведений в механизм User-Agent Client Hints. Но полностью проблема от этого не исчезла. Сайты по-прежнему могут запрашивать у браузера подробные сведения через navigator.userAgentData.getHighEntropyValues().

В результате им доступны такие детали, как архитектура устройства, разрядность, версия платформы и полная версия браузера, а всё это отлично усиливает точность цифрового отпечатка.

Отдельная история — сигналы, которые приходят из графических и мультимедийных API. Самыми полезными для отслеживания остаются canvas, WebGL и audio processing. Всё дело в том, что разные устройства и системы чуть-чуть по-разному рисуют изображения и обрабатывают звук. Для обычного пользователя эти различия незаметны, но они помогают отличить один компьютер от другого.

И это ещё не всё. Угрозы для приватности скрываются не только в JavaScript API. Даже HTTP-заголовки могут выдавать лишнюю информацию или помогать отслеживать пользователя между визитами. В качестве примера в материале приводится уязвимость CVE-2025-4664 в Chrome: она была связана с обработкой заголовка Link и позволяла навязать слишком мягкую политику referrer, из-за чего в межсайтовых запросах могли утекать полные строки запросов. А это уже потенциальный путь к раскрытию токенов. Позже Google закрыла проблему в Chrome 136.

Отдельно авторы материала напоминают и о больших переменах в политике Google по cookies. Долгий план по отказу от сторонних «печенек» в Chrome фактически был свёрнут ещё в июле 2024 года, а более широкий проект Privacy Sandbox затем вообще прекратили развивать в 2025 году на фоне слабого принятия рынком и критики со стороны экосистемы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru