Сколько стоит досье на интернет-пользователя?

Сколько стоит досье на интернет-пользователя?

Деловая газета The Financial Times оценила стоимость информации об интернет-пользователе. В публикации называется «оптовая» цена досье с базовыми данными об одном пользователе – 0,0005 доллара США. В такую подборку входит информация с именем, полом, возрастом и местоположением человека.

По информации издания, на рынке стоимость таких досье меняется в зависимости от важности собранных данных. Например, за досье на более «важного» в собственном кругу человека в среднем придется заплатить в полтора раза больше. За данные о доходах и истории покупок человека заинтересованные лица платят в два раза больше, то есть около 0,001 доллара. По данным газеты, полную подборку данных о человеке можно купить не более чем за доллар, пишет lenta.ru.

The Financial Times в пример приводит компании, открыто ведущие такую деятельность. В частности, сочетание из имени и почтового адреса больного раком или диабетом компания LeadsPlease.com продает за 26 центов, а также предлагает большие скидки при «оптовых» закупках. По словам самой компании, данные она получает непосредственно от пользователей.

В другом примере приводится находящийся в открытых источниках список клиентов компании ALC Data, которая продает данные о пользователях, сортируя их по платежеспособности и качеству кредитной истории. Услугами ALC Data пользовались такие компании, как оператор связи Sprint Nextel и электрическая компания TXU Energy. Также ALC Data предлагает информацию о роженицах, так как у компании есть официальная информация о большинстве рожденных в США детей.

Своей публикацией The Financial Times призвала читателей обратить внимание на пробелы в законодательстве о личных данных. Как подчеркнула газета, зачастую деятельность по сбору и продаже пользовательских данных является законной. В частности, медицинские данные можно передавать третьим лицам, если через них нельзя установить личность человека.

В последнее время в США тема защиты личных данных активно обсуждается в обществе. Причиной этого стали публикации в прессе, в которых рассказывалось, что спецслужбы США по некоему секретному решению суда имеют право запрашивать любые пользовательские данные у крупнейших американских интернет-компаний: Microsoft, Yahoo!, Google, Facebook, AOL, Skype и Apple.

Впоследствии компании опровергли подозрения в передаче данных, а часть из них пообещала обнародовать запросы спецслужб, которые они получали за последнее время. Спецслужбы США, в свою очередь, заявили, что они действовали согласно закону, так как собирали информацию только на тех пользователей, которые не являются жителями США и находятся за пределами страны.

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