Исследователи из Стэнфорда определили опасность телефонных метаданных

Исследователи из Стэнфорда определили опасность телефонных метаданных

Исследователи из Стэнфорда определили опасность телефонных метаданных

Исследователи из Стэнфордского университета продемонстрировали, что из метаданных телефонных звонков легко извлечь важную персональную информацию, и рекомендуют затруднить их получение и анализ. Метаданные телефонного звонка — это дата, время и продолжительность, а также номера его участников.

Считается, что подобная информация не заслуживает такой же серьёзной защиты, как само содержание разговора. В США правоохранительным органам и спецслужбам куда проще получить доступ к метаданным подозреваемого, чем разрешение на прослушивание телефона.

Исследователи из Стэнфорда решили проверить, в самом ли деле метаданные столь безобидны. Для этого они разработали мобильное приложение, которое извлекает и отправляет им хранящиеся в телефоне метаданные. Его установили более 800 добровольцев. В результате в распоряжении учёных оказались сведения о 250 тысячах телефонных звонков и 1,2 миллионах текстовых сообщений, сообщает xakep.ru.

Оказалось, что сопоставляя телефонные номера с общедоступными справочниками, можно немало узнать об участниках эксперимента. Например, в метаданных одного из подопытных обнаружились звонки на номера врача-кардиолога, местной аптеки и службу поддержки устройства для мониторинга сердечной аритмии. Не нужно быть великим сыщиком, чтобы догадаться, что у этого человека больное сердце, и он страдает аритмией. Это медицинская информация, которая не только считается персональной с юридической точки зрения, но и подлежит особенно строгой защите по американским законам.

Другой участник эксперимента несколько раз звонил в магазин огнестрельного оружия, рекламирующий самозарядные винтовки, и обращался в службу поддержки крупного производителя именно таких винтовок. Скорее всего, он делал это не просто так, а потому, что у него есть самозарядная винтовка. Это тоже пример персональной информации.

Исследователи также обращают внимание, что метаданные одного подозреваемого тянут за собой метаданные неожиданно большого количества людей и организаций. Спецслужбы нередко запрашивают разрешение на изучение метаданных не только подозреваемого, но и абонентов на расстоянии двух «прыжков» от него. Иными словами, всех, кто общался с подозреваемым, и всех, кто общался с теми, кто общался с подозреваемым. На первый взгляд, подобные требования резонны, но эксперимент показывает, что таким образом за одним подозреваемым потянутся метаданные примерно 25 тысяч абонентов. Большинство из них заведомо непричастны к расследуемому преступлению.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru