Похищены номера социального страхования Сильвестра Сталлоне

Взломщики Sony Pictures украли личные данные кинозвёзд

Взломщики компьютеров кинокомпании Sony Pictures Entertainment заполучили намного больше личных данных знаменитостей, чем считалось изначально. Злоумышленники узнали номера социальной страховки более 47 тыс. текущих и бывших сотрудников фирмы, актёров и фрилансеров, работавших со студией.

Анализ 33 тыс. документов, проведенный консультационной фирмой Identity Finder LLC, указывает на то, что взломщики узнали домашние адреса и зарплаты людей, которые работали с Sony Pictures с 2000 года. Один из скомпрометированных сотрудников присоединился к компании ещё в 1955 году.

Сотрудники The Wall Street Journal получили ряд файлов, в которых указаны номера социальной страховки и идентификационные номера тысяч фрилансеров и актёров, которые появились в фильмах и сериалах от Sony. В перечень входят Сильвестр Сталлоне (Sylvester Stallone), Ребел Уилсон (Rebel Wilson) и режиссёр Джудд Апатоу (Judd Apatow). Знаменитости отказались комментировать этот факт.

Хакерская группа Guardians of Peace продемонстрировала риск, которому подвержены компании типа Sony. Речь идёт о корпорациях, которые годами накапливают множество цифровых данных о работниках и клиентах на компьютерах, подключенных к Интернету. Большинство проанализированной информации хранилось в документах Microsoft Excel без защиты паролями.

Личная информация, контракты и другие конфиденциальные данные на сегодняшний день распространяются через файлообменники типа Bit Torrent.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru