Операторов накажут за хранение данных россиян на зарубежных серверах

Операторов накажут за хранение данных россиян на зарубежных серверах

Операторов накажут за хранение данных россиян на зарубежных серверах

Минкомсвязь России предложила дополнить статью об ответственности за нарушение требований Федерального закона от 27 июля 2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных» (ст. 13.11 КоАП) новыми составами правонарушений. Таким образом, операторы будут штрафоваться за нарушение обязанности хранить данные россиян на территории РФ.

Напомним, что эта обязанность предусмотрена ч. 5 ст. 18 закона о персональных данных, то есть операторам необходимо обеспечивать запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение и извлечение персональных данных граждан России с использованием баз данных, находящихся на территории РФ.

Минкомсвязь планирует ввести ответственность в виде наложения административного штрафа на граждан в размере от 3 тыс. руб. до 5 тыс. руб.; на должностных лиц – от 10 тыс. руб. до 20 тыс. руб.; на юрлиц – от 15 тыс. до 75 тыс. руб.

Также в планах министерства наказывать операторов за нарушение конфиденциальности персональных данных, обязанности по нераскрытию третьим лицам и нераспространению персональных данных без согласия субъекта персональных данных.

За такое нарушение предполагается установить ответственность в виде предупреждения или наложения штрафа на граждан в размере от 1 тыс. до 2 тыс. руб.; на должностных лиц – от 4 тыс. до 6 тыс. руб.; на ИП – от 10 тыс. до 15 тыс. руб.; на юрлиц – от 20 тыс. до 40 тыс. руб, сообщает garant.ru.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru