Хакеры в Великобритании похитили данные почти 14 млн автомобилей

Хакеры в Великобритании похитили данные почти 14 млн автомобилей

Британская газета The Sunday Times сообщает, что около 14 млн фотографий британских транспортных средств и данных об их владельцах были похищены хакерами, которым удалось подключиться к базе данных автоматизированной системы анализа дорожного движения. В основе этой системы работает технология отслеживания движений транспорта на дорогах и распознавания номеров машин и мотоциклов.



Сообщается, что хакеры проникли в систему как минимум 2 года назад и с тех пор получали данные с почти 10 000 уличных камер, запрашивали информацию о номерах автомобилей и использовали эти сведения в собственных целях. В то же время, издание сообщает, что до сих пор нет никакой информации от водителей о том, что их данными кто-либо воспользовался и граждане понесли тот или иной ущерб.

В строй автоматизированная система анализа движения была введена еще в 2006 году и с тех пор в Великобритании еще воспринимают крайне неоднозначно. Изначально система была направлена на отлов преступников, но правозащитники тут же начали говорить, что система нарушает и конституционные права законопослушных граждан.

The Sunday Times пишет, что в прошлом году независимые консультанты проводили ИТ-аудит системы безопасности этой разработки, но не выявили ничего подозрительного, хотя и порекомендовали усилить систему безопасности для доступа к данным водителей.

Источник

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru