Автосалон подозревается в продаже клиентской базы

Автосалон подозревается в продаже клиентской базы

Крупный воронежский автосалон КМ/Ч (специализируется на продаже автомобилей Chevrolet и Opel) подозревают в распространении базы с подробной информацией о клиентах.

В редакцию «Агентства Бизнес Информации» поступила информация от одного из клиентов компании, который приобрел автомобиль Opel в салоне КМ/Ч по кредитной схеме. Кредит выдавал Центрально-Черноземный банк Сбербанка РФ, а страхователем по КАСКО (обязательное для кредитного автомобиля) выступило воронежское отделение Ингосстраха.

По сообщению собеседника агентства, к концу первого года страховки по КАСКО автовладельцу стали поступать письменные (на домашний адрес) обращения от страховых компаний, а так же звонки на мобильный телефон. Предложения застраховать автомобиль по КАСКО поступили в частности от «Первая страховая компания», «Финальянс», СК «Россия», Кредитно-страховое бюро и т.п.

Фактически получается, что в цепочке «Ингосстрах-банк-КМ/Ч» кто-то продал или отдал бесплатно клиентскую базу со всеми личными данными клиентов. Обратившийся в агентство человек является руководителем крупной организации и он очень огорчен, что информация о нем, его домашний адрес, мобильный телефон и стоимость его автомобиля попали посторонним.

После официального обращения в «Ингосстрах», там провели расследование и неофициально сообщили, что, вероятнее всего, утечка информации произошла из автосалона КМ/Ч и они намерены обратится в правоохранительные органы с заявлением по данному факту.

В банке возможность утечки информации исключили. По неофициальной информации, в КМ/Ч утечку информации подтвердили, а возможность дальнейшей потери конфиденциальных данных исключили. Однако, пока никто уголовной ответственности за случившееся не понес, несмотря на наличие соответствующей статьи в уголовном кодексе РФ.

Главный аналитик компании InfoWatch, Николай Федотов, отметил: «Никакой уголовной ответственности за разглашение персональных данных не предусмотрено. Предусмотрена административная (ст. 13.11 КоАП). Однако доказать утечку конфиденциальных данных будет непросто, учитывая, что операторами являлись целых три организации (из них две - крупные).  К сожалению, наказать оператора ПД можно только за несоблюдение установленного порядка защиты ПД. Каждому ясно, что несоблюдение не обязательно приведёт к утечке. И наоборот: утечка может произойти даже при полном соблюдении всех установлений».

«Что же касается телефонного спама от страховых агентств, то случаев таких в России отмечалось немало. Как до вступления в силу закона "О персональных данных", так и после. В отличие от оператора, допустившего утечку, агентство-спамер привлечь к ответственности гораздо проще, - считает представитель InfoWatch. – Достаточно всего лишь подтвердить факт обращения этого агентства к гражданину. Обращались - значит, обрабатывали персональные данные. Обрабатывали - предъявите письменное согласие, предусмотренное ст.6 и 9 ЗоПД. Нет согласия - нарушили порядок обработки ПД. Заявление в прокуратуру - протокол - штраф. Такие прецеденты также имели место».

Источник

Гарда NDR научилась искать скрытые атаки по поведению хостов

Компания «Гарда» обновила систему анализа сетевого трафика и выявления угроз «Гарда NDR». В новой версии появились механизмы автоматической оценки риска для хостов и кластеризации устройств на основе машинного обучения.

Главная идея обновления заключается в том, чтобы помочь специалистам по информационной безопасности быстрее находить действительно подозрительные события среди большого количества сетевой активности.

Для этого система анализирует поведение устройств в сети и группирует их по схожим признакам. Если один из хостов начинает заметно отличаться от других устройств своего кластера, это может указывать на аномалию или потенциальный инцидент.

Такой подход позволяет выявлять нестандартные сценарии атак, которые не всегда обнаруживаются классическими сигнатурными средствами защиты.

Параллельно в продукте появился риск-скоринг хостов. Вместо длинного списка разрозненных уведомлений аналитик получает ранжированный перечень узлов с оценкой потенциального уровня риска.

Для формирования этой оценки используются сразу несколько источников данных: сетевой трафик, телеметрия NetFlow, сигнатурный анализ, индикаторы компрометации и данные от механизмов Deception.

В компании отмечают, что подобное сочетание кластеризации и автоматической оценки риска реализовано в российских NDR-решениях впервые.

Обновление затронуло и другие компоненты системы. В продукт добавили поддержку цифровых отпечатков JA4 для анализа зашифрованного трафика, а также новую ML-модель для выявления автоматически сгенерированных доменов (DGA), которые часто используются для связи зловредов с управляющими серверами.

Кроме того, разработчики упростили развёртывание решения. В системе появились графический мастер установки и механизм автоматической загрузки политик из архивов. Также были расширены возможности интеграции с SIEM-платформами и доработан пользовательский интерфейс.

По данным компании, изменения затронули и процессы расследования инцидентов. Ряд операций теперь требует меньше действий со стороны аналитиков, что должно сократить время на обработку событий безопасности и снизить вероятность пропуска важных сигналов на фоне большого количества уведомлений.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru