Ошибка на сайте LocationSmart позволяла отследить абонентов в США

Ошибка на сайте LocationSmart позволяла отследить абонентов в США

Ошибка на сайте LocationSmart позволяла отследить абонентов в США

Компания, собирающая по всей Северной Америке данные о местоположении абонентов сотовой сети в реальном времени, обнаружила на своем сайте недостаток, который позволял любому увидеть, где находится тот или иной человек.

Речь идет о компании LocationSmart, которая является неким агрегатором, имеющим прямую связь с операторами сотовой связи. Таким образом, компании удается собирать информацию о местоположении абонентов, используя полученные с сотовых вышек данные.

На сайте LocationSmart есть опция «try-before-you-buy» («попробуйте, прежде чем купить»), которая позволяет проверить свое местоположение, используя сервис компании. Для осуществления такой операции требуется согласие пользователя и соответствующее подтверждение от него — на телефон приходит одноразовый пароль.

Однако там же содержалась серьезная ошибка, позволяющая любому отслеживать местоположение абонентов без их на то согласия.

«Это элементарнейший баг, используя который вы можете пропустить все механизмы, обеспечивающие конфиденциальность, и сразу приступить к отслеживанию местоположения», — объясняют эксперты. — «Похоже, что LocationSmart никогда особо не заботила конфиденциальность данных абонентов совой связи».

Самое страшное, что ошибка могла раскрыть данные геолокации каждого абонента сотовой сети в США и Канаде, коих около 200 миллионов.

Несколько дней назад стало известно, что четыре крупнейших сотовых оператора США продают данные о местоположении своих клиентов в реальном времени компании Securus, о которой вы, скорее всего, никогда не слышали. Сообщается, что Федеральная комиссия по связи (FCC) проверит, почему AT&T, Verizon, T-Mobile и Sprint через посредника LocationSmart продавали чувствительную информацию клиентов.

Специалисты раскрутили цепочку и выяснили, что LocationSmart получила данные о местоположении миллионов американцев в реальном времени, чему поспособствовали американские сотовые операторы.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru