Лишь 20 % компаний полностью соответствуют GDPR

Лишь 20 % компаний полностью соответствуют GDPR

Лишь 20 % компаний полностью соответствуют GDPR

Недавний опрос, проведенный организацией Dimensional Research, показал, что только 20 % опрошенных компаний полностью удовлетворяют требованиям GDPR, 53 % находятся на пути к этому, а 27 % до сих пор не приступили к реализации требуемых нововведений.

ЕС (за исключением Великобритании) в этом плане далеко впереди — 27 % компаний соответствуют GDPR, для сравнения — в США таких компаний 12 %, в Британии — 21 %.

Многим еще предстоит проделать большую работу, 74 % полагают, что смогут полностью соответствовать требованиям GDPR к концу 2018 года, 93% считают, что к концу 2019 года.

Отчет также показывает значительный прогресс по внедрению мер, удовлетворяющих GDPR, который произошел за последние 10 месяцев. Количество компаний, которые практически справились с этим, выросло с 38 % до 66 % в США, и с 37 % до 73 % в Великобритании.

Соответствовать GDPR нынче не так дешево:

  • 27 % компаний потратили более полумиллиона долларов на соответствие GDPR;
  • 31 % компаний планируют потратить более полумиллиона долларов США на соблюдение GDPR с июня по декабрь 2018 года;
  • 18 % американских компаний потратили более 1 миллиона долларов на соблюдение требований, в Великобритании таких компаний 8 %, в ЕС также — 8 %.

Несмотря на все трудности, которые вызывает внедрение новых правил, 65 % компаний считают, что GDPR оказывает положительное влияние на бизнес. Лишь 15 % придерживаются противоположного мнения.

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