LexisNexis пострадал от киберпреступников

Один из крупнейших мировых сервисов предоставления коммерческой информации и бизнес-данных LexisNexis вчера вечером сообщил об обнаружении факта взлома своей системы идентификации пользователей. В LexisNexis говорят, что злоумышленники орудовали в системе более трех лет, собирая данные о банковских и платежных реквизитах пользователей системы.

Как говорится в сообщении LexisNexis, компания начала рассылать предупреждения примерно 32 000 пользователей. Вместе с тем, по заявлениям LexisNexis, реально от взлома пострадали лишь несколько десятков клиентов, данные о банковских картах которых все-таки оказались в руках хакеров. Технический персонал LexisNexis говорит, что их "родная" система идентификации пользователей работает без сбоев и проблем, взломанные мощности достались LexisNexis после покупки компании ChoicePoint, большинство пользователей которой и стали жертвами хищения данных.Напомним, что LexisNexis купила ChoicePoint полтора года назад за 4,1 млрд долларов.

"Для проведения незаконных операций мошенники создавали фиктивные электронные почтовые ящики и на них же получали краденные сведения, в частности номера банковских карт, имена и номера социального страхования пользователей", - говорят в LexisNexis.

"Если LexisNexis уже после покупки знала о проблемах в системе безопасности Choice Point, и молчала об этом полтора года, то это слишком долго, так как за 18 месяцев мошенники могли многое сделать с краденными сведениями", - заявил Бет Гивенс, директор адвокатской группы ClearingHouse.

 

Источник 

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Яндекс Дзен, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

NGR Softlab дополнил платформу Dataplan модулем Role Mining Application

Российский разработчик решений по информационной безопасности NGR Softlab в составе аналитической платформы Dataplan выпустил модуль Role Mining Application, который реализует функции майнинга (генерации) модели управления доступом на основе ролей (RBAC).

Role Mining Application — модуль оценки текущего состояния системы разграничения прав доступа. Предназначен для актуализации правил разграничения доступа, автоматической генерации и оптимизации ролевой модели, что позволяет снизить риски утечки данных.

Модуль проанализирует Active Directory и оценит ее состояние по ряду качественных метрик, определит состав групп безопасности и выдаст рекомендации по улучшению текущей системы разграничения доступа. С помощью алгоритмов машинного обучения выявит группы безопасности и пользователей с наивысшими уровнями риска, а также сформирует проект модели разграничения доступа на основе ролей.

Модуль Role Mining Application поможет ИБ-специалистам выявить пользователей с аномальными правами доступа и группы безопасности с низкой эффективностью, сократить время предоставления прав доступа для новых сотрудников или при перемещении существующих на новую должность (роль), показать объективную картину доступа к ресурсам, а также помочь в аудите перед внедрением систем управления доступом.

«Управление доступом одна из важнейших задач информационной безопасности. Неактуальные права доступа к информационным системам могут предоставить возможность нелегитимного доступа к конфиденциальной информации и спровоцировать существенные риски для бизнеса, — отмечает Дмитрий Пудов, генеральный директор NGR Softlab. — Мы последовательно расширяем возможности платформы, предоставляя аналитические решения задач информационной безопасности в наиболее востребованных областях, чтобы обеспечить заказчикам защиту от актуальных угроз. Role Mining Application — модуль расширения для аналитической платформы Dataplan, который позволяет ответственным подразделениям заказчика повысить качество управления доступом на основе ролей».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Яндекс Дзен, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru