18% банков раскрывают конфиденциальные данные клиента по телефону

18% банков раскрывают конфиденциальные данные клиента по телефону

18% банков раскрывают конфиденциальные данные клиента по телефону

Компания Digital Security, специализирующаяся на анализе защищенности ИТ-систем, представляет результаты нового исследования защищенности мобильных приложений для iOS и Android 16 ведущих банков России, авторами которого являются аналитики Егор Салтыков и Виктор Вуколов. Основной целью этой масштабной работы, помимо поиска недостатков клиентской части ПО, было изучение взаимодействия банков с операторами сотовой связи.

При отборе материалов для анализа специалисты Digital Security руководствовались рейтингами самых устанавливаемых банковских приложений App Store и Google Play из раздела «Финансы» и списка «Топ 100 Российских банков» (по версии издания banki.ru на ноябрь 2017 года).

В конечный список вошли 16 банковских приложений, а список мобильных операторов был ограничен «большой четверкой». Акцент при проведении работ был сделан на углублении проверок и анализе взаимодействия банков.

В ходе исследования эксперты Digital Security обнаружили, что 18% банков позволяет раскрывать конфиденциальные данные клиента по телефону, в том числе, узнавать баланс счета, информацию о движении средств, что потенциально может привести к краже денег и другим негативным последствиям.

В 62% рассмотренных банков доверяют номеру, с которого совершается звонок в call-центр, за счет чего возможно получить приватные данные, зная только номер телефона жертвы. Из всех рассмотренных мобильных банковских клиентов 18% не имеет второго фактора защиты для входа на обеих платформах (iOS и Android), а 68% банков позволяет вывести средства после замены sim-карт со счетов клиентов. Используя эти и другие слабые места, злоумышленники могут похищать деньги со счетов клиентов.

Помимо этого, большая часть приложений хранит и потенциально позволяет раскрыть приватную информацию пользователей. Так, более половины изученных мобильных банковских клиентов на iOS сохраняет критичные данные в памяти, в 6 из 16 приложений на Android пароль остается в памяти после завершения сессии.

Далее, рассмотренные инструменты позволяют раскрыть координаты пользователя (7 из 16 на iOS; 4 из 16 на Android), что также может быть использовано злоумышленниками при реализации атаки. Интересно отметить, что в 3 из 16 приложений для iOS и Android соответственно отсутствует двухфакторная аутентификация несмотря на то, что это требование безопасности уже не один год является одним из основных для банковских мобильных клиентов.

На основании перечисленных выводов, а также многих других данных исследования, можно сделать вывод о том, что в ведущих российских банках по-прежнему есть слабые места в обеспечении защиты данных клиентов. Ознакомиться с полным текстом исследования можно по ссылке: https://dsec.ru/research/analiz-bezopasnosti-mobilnyh-bankovskih-prilozh....

Зачем Яндекс Go создал отдельный язык для расчёта стоимости поездок

Цена поездки в Яндекс Go — это не расстояние, умноженное на минуты и километры. В расчёт вмешиваются геозоны, спрос, скидки, платные дороги, дополнительные остановки и требования вроде перевозки кота, велосипеда или лыж. Чтобы управлять этим хозяйством без бесконечных деплоев, разработчики вынесли алгоритм ценообразования из кода сервиса в собственный язык.

Как объяснили разработчики в статье на Хабре, прайсинг работает не только при заказе машины.

Он пересчитывает стоимость при смене маршрута или способа оплаты, завершении поездки, обращении в поддержку и проверке данных аналитиками. Цена при этом может быть фиксированной, интервальной или считаться по таксометру.

 

Сначала сервисы параллельно собирают параметры поездки: тарифную категорию, геозоны, скидки, повышенный спрос и дополнительные услуги. Зависимости между источниками выстраиваются в граф, а запросы выполняются асинхронно на базе userver. Если некритичный источник не ответил, весь расчёт не падает.

 

Сам алгоритм раньше можно было бы держать в C++, но он меняется в среднем дважды в неделю. Выкатка сервиса на 50 подов занимает около 40 минут, а лес динамических конфигов быстро превратил бы код в музей условных операторов.

Поэтому Яндекс разработал собственный DSL. В нём есть условия, функции, неизменяемые значения и fold вместо циклов. Правила собираются в последовательную цепочку: каждое преобразование получает текущую цену и параметры, а возвращает новый результат с метаданными. Грамматику описали через ANTLR 4, а верификатор Z3 проверяет, что программа не выдаст некорректную цену.

 

Теперь изменение алгоритма не требует пересборки сервиса, ошибочную версию можно быстро откатить, а каждый расчёт — воспроизвести по входным данным и промежуточным результатам.

 

В итоге прайсинг превратился в отдельную платформу, которой уже пользуются Такси, Доставка и сервис зарядки электромобилей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru