Более 50 % увольняющихся сотрудников копируют корпоративную информацию

Более 50 % увольняющихся сотрудников копируют корпоративную информацию

Более 50 % увольняющихся сотрудников копируют корпоративную информацию

Аналитический центр компании InfoWatch представляет итоги глобального исследования публичных инцидентов в области безопасности корпоративной информации, связанных с деструктивными действиями увольняющегося или увольняемого сотрудника в отношении работодателя. В 2017 году более половины инцидентов были связаны с неправомерным копированием корпоративной информации и передачей ее третьим лицам — в том числе конкурентам компании.

«Сотрудник, который принял решение об уходе из компании, часто пытается использовать информацию компании в своих интересах, — отметил аналитик ГК InfoWatch Сергей Хайрук. —  Это всегда имеет негативные последствия в виде материального ущерба и репутационных потерь. Прямой ущерб компаниям-работодателям в результате деструктивных действий увольняющихся или увольняемых сотрудников зафиксирован в более чем 50% исследованных инцидентов».

Авторы исследования подчеркивают, что особую опасность при подготовке к увольнению представляют действия нелояльных сотрудников из числа привилегированных пользователей. Топ-менеджеры, руководители отделов и системные администраторы имеют доступ к широкому спектру корпоративных данных, к которым относится, например, коммерческая тайна и производственные ноу-хау, они хорошо знают бизнес-процессы предприятия и могут применить эти знания, нанося максимальный вред бывшему работодателю, отметил Сергей Хайрук.

В 2017 году привилегированные пользователи стали причиной 19% нарушений, связанных с компрометацией корпоративных данных, более 80% случаев произошли по вине рядовых сотрудников. Чаще всего при краже корпоративной информации персоналом движет мотив личной выгоды или работа на конкурентов, в то время как руководители в большинстве случаев идут на нарушения из чувства мести или руководствуются другими некорыстными мотивами.

Более четверти нарушений, повлекших ущерб для работодателя, совершались сотрудниками менее чем за неделю до увольнения — на этот временной интервал пришлось 28,6% случаев. Еще около 20% нарушений происходили за несколько недель до ухода. В большинстве случаев — 52,4% инцидентов, деструктивные действия в отношении работодателя сотрудник совершал более чем за месяц до запланированного увольнения.

Примерно в каждом втором случае увольняющийся сотрудник забирал с собой или просматривал базы данных с персональной информацией коллег, клиентов или партнеров. Треть изученных инцидентов была связана с кражей из компании коммерческих секретов и ноу-хау.

Наибольшее количество случаев деструктивных действий персонала при увольнении зафиксировано в учреждениях медицинской сферы (27,8%) и организациях государственного сектора (19,4%). Реже всего увольняющиеся сотрудники похищали информацию предприятий сферы торговли (2,8%) и транспортного комплекса (2,8%).

Более 60% случаев неправомерного использования корпоративной информации при подготовке сотрудником к увольнению были совершены в компаниях со штатной численностью от 100 до 500 человек.

«Модель поведения персонала при использовании корпоративных информационных ресурсов не поддается анализу с помощью традиционных систем защиты, которые не учитывают субъективные факторы, не могут прогнозировать уход сотрудника из компании и связанные с этим риски, — добавил Сергей Хайрук. — Однако сегодня развиваются средства прогнозной аналитики, которые используют базу данных компании, включая информационные потоки, и благодаря технологиям искусственного интеллекта и машинного обучения научились обрабатывать и анализировать накопленные компанией большие данные. Эти инструменты способны с высокой степенью точности предугадывать поведение персонала, например, заблаговременно определять сотрудников, которые намереваются уйти из компании, и предотвращать кадровые и финансовые риски для предприятий».

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