Gett подозревает Яндекс.Такси в слежке за телефонами клиентов

Gett подозревает Яндекс.Такси в слежке за телефонами клиентов

Gett подозревает Яндекс.Такси в слежке за телефонами клиентов

Сервис Gett попросил руководителя Федеральной антимонопольной службы (ФАС) Игоря Артемьева изучить деятельность «Яндекс.Такси». «Ведомости» ознакомились с текстом письма, представители ФАС и Gett подтвердили, что такое письмо есть. Gett опасается, что «Яндекс.Такси» использует для слежения за пользователями скрытые функции в своем приложении.

Gett пишет ФАС, что странную закономерность заметили пользователи. В начале октября Тимофей Васильев написал в Facebook, что, после того как он установил приложение Gett, «Яндекс.Такси» подешевело, пишет vedomosti.ru.

«Похоже, «Яндекс» как-то собирает данные о действиях пользователя и, если палит на телефоне Gett, начинает коварно конкурировать ценой», – написал Васильев.

«Мы сильно обеспокоились, увидев пост блогера, – заявил «Ведомостям» основатель Gett Дэйв Вайсер. – «Яндекс» каким-то образом довольно много знает о том, что происходит на вашем мобильном устройстве, например, когда вы начинаете ездить на Gett. Попросили ФАС разобраться». Ущерб для Gett от такого знания Вайсер затруднился оценить.

Как экономить на конкуренте

Gett тоже исследовал цену поездок в приложении у конкурента, сказано в письме в ФАС. Gett размещал заказы на «Яндекс.Такси» с мобильных устройств, как с приложением Gett, так и без, по одним адресам и в одно время. Алена Балакирева подтверждает: Gett исследовал цену поездок в приложении «Яндекс.Такси» и обнаружил, что цена поездки в «Яндекс.Такси» примерно в 60% случаев ниже, если пользоваться также и приложением Gett.

Gett попросил экспертов независимой компании изучить этот вопрос, сообщает Балакирева. Назвать ее она отказалась. Вывод независимых экспертов: приложение «Яндекс.Такси» выявляет все установленные на телефоне приложения, сказано в письме в ФАС. Балакирева выводы экспертов не комментирует, но говорит, что полученные таким путем данные «Яндекс» может использовать в своих интересах, в частности для манипулирования ценами. Если это так, то в действиях «Яндекс.Такси» могут быть признаки недобросовестной конкуренции, пишет Gett Артемьеву, могут быть и признаки дискриминации пользователей, у которых нет приложения Gett.

Представитель ФАС отказался комментировать содержание письма – оно-де с пометкой «для служебного пользования».

«О жалобах Gett нам ничего не известно», – заявил представитель «Яндекс.Такси» Владимир Исаев. По его словам, у «Яндекс.Такси» точно такой же, как и у Gett, доступ к информации о пользователях смартфонов, никакого влияния на цену поездки установленные приложения, а также цвет телефона и размер его дисплея не оказывают.

«Стоимость поездки зависит от маршрута, ситуации на дорогах и количества свободных машин в районе, где пользователь заказывает поездку», – заверил представитель «Яндекса».

Беспрецедентная жалоба

Gett написал в ФАС в момент, когда служба должна решить, позволить ли объединиться «Яндекс.Такси» и Uber. Последний срок для принятия решения – 17 ноября, говорит представитель ФАС.

Юристы, опрошенные «Ведомостями», осторожны в оценках разбирательства сервисов заказа такси в ФАС. Прецедентов в России еще не было, уверен управляющий партнер Heads Consulting Александр Базыкин.

«Наказать конкурента через обращение в ФАС у заявителя не получится», – скептичен управляющий партнер «Юрпартнеръ» Антон Толмачев: многие приложения используют службы геолокации, запрашивают доступ к контактам, спрашивают разрешение на отправку технических данных разработчику, а пользователи, часто не читая, ставят галочку, что принимают эти условия. Толмачев согласен с коллегой: «В принципе, данная обработка не запрещена при условии, что пользователь соглашается на нее, принимая пользовательское соглашение».

В пользовательском соглашении «Яндекс.Такси» сказано, что персональная информация клиентов передается «Яндексу» на условиях, описанных в документе о конфиденциальности. Gett считает, что информация, пользуется ли человек его приложением, конфиденциальная и должна обрабатываться на законных основаниях, сказано в его письме в ФАС.

Международная практика

«На других рынках мы не сталкивались ни с чем подобным», – говорит Вайсер. Схожие случаи, когда сервисы заказа такси подозревались в незаконном использовании программного обеспечения, зафиксированы в США. В начале сентября стало известно, что ФБР заинтересовалось, использовал ли Uber нелегальные методы и программное обеспечение для вмешательства в работу конкурента – Lyft. В России Uber не сталкивался с обвинениями в несанкционированном использовании данных пользователей и не заявлял о таких случаях у конкурентов, говорит директор по коммуникациям Uber в России и СНГ Ирина Гущина.

Всё под контролем: PT X получил единую консоль киберзащиты

В PT X появилась единая консоль для управления инцидентами и активами. Теперь клиентам не придётся бегать между разными окнами, отчётами и списками хостов: следить за атаками, контролировать реагирование и оценивать защищённость инфраструктуры можно в одном личном кабинете.

Сервис круглосуточно показывает попытки атак, их возможные причины и статус отработки инцидентов. События ранжируются по приоритету, чтобы специалисты сразу видели, где требуется их участие, а где команда PT X может разобраться самостоятельно.

Клиент заранее определяет, на каких активах Positive Technologies разрешено проводить реагирование. Для каждого узла можно назначить ответственного и выбрать сценарий: действия злоумышленника блокирует команда заказчика, PT X действует автоматически либо запрашивает согласование. После завершения работ система формирует отчёт — кто, что и когда сделал.

Отдельный дашборд показывает полноту мониторинга. Защищённые с помощью MaxPatrol EDR хосты отмечаются в интерфейсе, а «белые пятна» подсвечиваются. Логика простая: если актив существует, но агент на нём не установлен, то для атакующего это может оказаться весьма гостеприимным местом.

 

Через личный кабинет также можно скачать дистрибутивы и инструкции для установки PT X.

В обновлении расширили применение машинного обучения. Сочетание больших языковых и классических ML-моделей должно ускорить выявление атак на ранних стадиях и реагирование. Анализ инцидентов низкой и средней опасности автоматизирован, чтобы эксперты не тратили время на цифровую мелочь, пока где-то начинается настоящее веселье.

Ещё одна новая возможность — анализ защищённости внешнего периметра. PT X показывает доступные из интернета ресурсы глазами потенциального злоумышленника и помогает найти слабые места до того, как это сделают незваные гости.

По оценке Positive Technologies, в каждой второй подключённой компании PT X уже обнаружил и помог остановить серьёзные атаки. Финальная проверка — кибериспытания: исследователи пытаются реализовать недопустимое событие, а если им это удаётся, получают вознаграждение. Бизнес — рекомендации по усилению защиты и довольно убедительный повод ими воспользоваться.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru