UserGate Web Filter позволяет блокировать трекинговое приложения AddThis

UserGate Web Filter позволяет блокировать трекинговое приложения AddThis

UserGate Web Filter позволяет блокировать трекинговое приложения AddThis

Слежкой за пользователями интернета занимаются все больше компаний и государственных структур. При этом применяются все более и более разнообразные и изощренные способы. Сервис AddThis обеспечивает удобство обмена ссылками в социальных сетях и, благодаря этому, широко известен.

Американская компания AddThis, получившая уже несколько раундов венчурного финансирования, предоставляет всевозможные приложения для вебмастеров, кнопки, счетчики, специфические версии иконок социальных сетей и многое другое. На настоящий момент сервис охватывает более 20 миллионов сайтов и более 1 миллиарда уникальных посетителей. Среди топ-100 самых посещаемых ресурсов по статистике Alexa приложение внедрено в 5 тысяч сайтов, по крайней мере в значительной части случаев без ведома их владельцев. AddThis, например, используется на сайте Белого Дома (whitehouse.gov).

Не все знают, что AddThis использует технологию canvas fingerprinting. Эта технология отчасти заменяет использование традиционных cookies и использует скрипты для создания невидимой части загружаемой страницы, которая затем превращается в цифровой токен. Далее это используется для отслеживания дальнейшего поведения пользователей и сбора ряда их данных. Считается, что canvas fingerprinting практически невозможно блокировать, так как настройки приватности в браузере не позволяют это сделать. Существует только несколько расширений для браузеров, которые позволяют обеспечить такую блокировку, хоть и с некоторыми оговорками.

Однако блокирование Canvas Fingerprinting может осуществляться не на устройстве пользователя, а на фильтрующем сервере. Разработчики UserGate Web Filter утверждают, что встроенный модуль AddBlock, кроме блокировки рекламы, банеров и всплывающих окон, может блокировать canvas fingerprinting, защищая тем самым приватность пользователя. При загрузке любой страницы производится ее анализ и скрытый текстовый или графический код, который как раз используется для последующего трекинга, вырезается. По мнению технического директора компании Entensys Александра Кистанова, такая технология по сути подменяет выдаваемый пользователю код загружаемой страницы на "чистый" код и это является практически единственным способом защиты приватности в интернете.

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

Новая классификация атак мошенников поможет снизить их успех на 15–20%

Российские ученые по-новому систематизировали атаки, использующие элементы социальной инженерии, и надеются, что их разработка поможет бизнесу и госструктурам перейти от реактивного подхода к защите к проактивному.

Авторы проекта — сотрудники Президентской академии народного хозяйства и госслужбы (РАНХиГС) и Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН).

Как выяснили исследователи, действия мошенников, независимо от применяемой схемы, можно свести в единый процесс:

  • сбор информации для выработки сценария и определения масштабов атаки (массовая, персонализированная);
  • установка контакта с потенциальными жертвами (через телефонную связь, имейл, мессенджеры, соцсети, сайты знакомств);
  • манипуляции для получения искомого эффекта (мнимые перспективы финансовой выгоды, шантаж, намек на возможность романтических отношений);
  • реализация — жертва обмана раскрывает конфиденциальные данные, переходит по фишинговой ссылке, загружает зловреда и т. п.

Подобная унификация позволяет предприятиям на основе анализа цифровой активности сотрудников принять превентивные меры даже против новых мошеннических схем, с невиданными ранее приманками, уловками и легендами.

Используя наработки ученых, HR-отделы и службы ИБ смогут заранее выявлять потенциальных жертв мошенничества с доступом к корпоративным системам и соответствующим образом адаптировать средства защиты, образовательные программы и тренинги.

«Классификация позволяет предусмотреть траектории атак и внедрить точечные меры профилактики на каждом этапе, — комментирует Татьяна Тулупьева, соавтор исследования, советник проректора по науке Академии и ведущий научный сотрудник СПб ФИЦ РАН. — Важный превентивный момент — распространение информации о многочисленных видах атак для широкой аудитории, чтобы любой пользователь имел возможность распознать воздействие, которое на него пытаются оказать злоумышленники».

По оценкам исследователей, их разработка поможет снизить успешность атак злоумышленников, сделавших ставку на человеческий фактор, в среднем на 15–20%, а также сберечь для российской экономики миллиарды рублей.

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