Аналитический центр InfoWatch зафиксировал рост числа случайных утечек

Аналитический центр InfoWatch зафиксировал рост числа случайных утечек

Аналитический центр InfoWatch зафиксировал рост числа случайных утечек

Аналитический центр InfoWatch представляет результаты сравнительного исследования утечек данных организаций, которые произошли с 2013 по 2015 год в результате действий внутренних нарушителей. За исследуемый период доля утечек данных в результате случайных действий сотрудников увеличилась на 34 процентных пункта (п.п.) до 79,7 %.

Если в 2013 году основная масса чувствительных данных организаций, куда относятся персональные данные (ПДн), платежная информация, государственная и коммерческая тайна, а также секреты производства, была скомпрометирована в результате совершения умышленных утечек, то в 2014–2015 годах большая часть потерь критичной для бизнеса информации происходила вследствие непреднамеренных действий сотрудников.  

 

Распределение «внутренних» утечек по умыслу и типу данных, 2013 – 2015 гг.

 

 

По сравнению с 2013 годом, в исследуемый период в структуре внутренних утечек увеличилась доля платежной информации — более чем на восемь п.п., и коммерческой тайны — более чем на пять процентных пунктов, при этом более чем на 10 п.п. снизилась доля утечек ПДн.

 

Распределение «внутренних» утечек по типу данных, 2013 – 2015 гг.

 

 

«За прошедшие три года “внутренние” утечки не стали менее опасны, но изменилась их природа, — сказал аналитик ГК InfoWatch Сергей Хайрук. — Это связано с увеличением объемов данных, обрабатываемых в компаниях, ростом числа каналов и способов передачи, а также возросшей ликвидностью самих данных. Большая часть утечек происходит из-за ошибок персонала. В результате могут быть скомпрометированы абсолютно любые данные, включая наиболее критичные и чувствительные, а размер нанесенного ущерба ограничен только объемом хранимой информации. Для минимизации рисков, связанных с информационной безопасностью, необходимо обеспечивать блокировку случайных утечек, контроль сотрудников как в “зоне риска”, куда относятся сотрудники с особыми правами доступа, новички или единожды “провинившиеся”, так и вне ее».

В 2015 году доля внутренних утечек данных от общего числа известных случаев утечек конфиденциальной информации составила 65% и 72,8% годом ранее. Средний объем данных, скомпрометированных в результате каждой внутренней утечки, составил 347 тыс. и 340 тыс. записей в 2014 и 2015 годах соответственно.

Авторы исследования отмечают снижение более чем на девять п.п. доли утечек информации, произошедших по вине «привилегированных» пользователей, включая руководителей и системных администраторов организации, неправомерные действия которых по-прежнему приводят к гораздо более серьезным последствиям, чем действия обычных сотрудников.

В период с 2013 по 2015 год уменьшилась доля случайных утечек данных через электронную почту, а также через бумажные и съемные носители, в то время как доля таких утечек через сетевой канал, интернет, наоборот, возросла. В результате случайных утечек через сетевой канал в 2015 году было скомпрометировано до 295 млн записей, относящихся к категориям ПДн и финансовой информации, число таких записей в 2013 и 2014 годах составило 97,9 млн и 118,2 млн соответственно.

Аналитический центр InfoWatch представляет результаты сравнительного исследования утечек данных организаций, которые произошли с 2013 по 2015 год в результате действий внутренних нарушителей. За исследуемый период доля утечек данных в результате случайных действий сотрудников увеличилась на 34 процентных пункта (п.п.) до 79,7 %. " />

SpamBlocker для Android научился автоответам на заблокированные звонки

Вышло обновление проекта SpamBlocker — блокировщика СМС-спама и нежелательных звонков для устройств на Android 10 и новее. Для звонков SpamBlocker работает как определитель номера и не требует заменять стандартные приложения для звонков и СМС.

Он проверяет входящие вызовы и может отсеивать нежелательные, не меняя привычную схему использования телефона.

Исходный код софта опубликован на GitHub под лицензией MIT. Продукт написан на Kotlin и Java.

Приложение анализирует разные признаки звонка: страну, оператора, частоту вызовов, контакты, группы контактов, префиксы, историю набранных и принятых номеров, STIR/SHAKEN и другие параметры. Также учитываются экстренные вызовы.

 

 

Отдельно отмечается, что SpamBlocker умеет отличать звонки курьеров и сервисов доставки. Пользователь может задавать собственные правила — например, блокировать номера с определённым префиксом или сообщения со словами вроде «кредит», «акция» и «распродажа».

СМС обрабатываются в двух режимах. В Standalone Mode приложение само показывает уведомления о сообщениях, поэтому уведомления в основном СМС-клиенте лучше отключить, чтобы не получать дубли.

В Screening provider mode СМС-приложение проверяет сообщения в реальном времени, а SpamBlocker возвращает короткое решение. Этот вариант гибче: он может работать без разрешения на СМС и лучше поддерживает RCS и MMS, но зависит от того, поддерживает ли нужный протокол само СМС-приложение.

В новом выпуске изменён воркфлоу для рингтонов. Он несовместим со старыми настройками, поэтому их нужно настроить заново. Зато теперь рингтон можно привязывать к повторным звонкам, контактам и regex-правилам.

Также появился воркфлоу SMS Reply: приложение может автоматически отправлять СМС контактам, если их звонок был заблокирован, например в режиме встречи. Кроме того, исправлен сбой при восстановлении резервной копии из большой базы данных, а API-запросы теперь поддерживают более гибкую логику блокировки на основе положительных и отрицательных оценок номера.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru