Литва обвинила Яндекс.Такси в сборе данных граждан своей страны

Литва обвинила Яндекс.Такси в сборе данных граждан своей страны

Литва обвинила Яндекс.Такси в сборе данных граждан своей страны

Власти Литвы рекомендовали гражданам страны не пользоваться услугами сервиса «Яндекс.Такси». Все из-за подозрений в неправомерном сборе личных данных пользователей. Особенно Литву впечатлил факт хранения этих данных в России.

Теперь соответствующее мобильное приложение досконально проверят, чем займется литовский Национальный центр кибернетической безопасности.

Именно специалисты этого центра подняли вопрос о сборе данных пользователей с последующим хранением их в штаб-квартире компании, расположенной в России.

«Яндекс» не стал отмалчиваться и прокомментировал обвинения в свой адрес. Пресс-служба компании в лице Натальи Рожковой заявила, что обвинения в адрес компании совершенно необоснованны.

«Сервисом “Яндекс.Такси” в Литве управляет наша материнская компания Yandex.Taxi BV, зарегистрированная в Нидерландах. Обработку и хранение данных Yandex.Taxi BV производит в соответствии с законодательными нормами EC, в частности, GDPR. Мы открыты и готовы к проверкам. Обвинения против нас не имеют под собой никаких оснований», — цитируют СМИ слова госпожи Рожковой.

На самом деле, приложение «Яндекс.Такси» не успело проработать на территории Литвы и недели — оно было запущено 24 июля этого года, то есть шесть дней назад.

Интересно, что будет дальше, какие придирки последуют за обвинениями в сборе и хранении данных.

Напомним, что сегодня мы писали, что «Яндекс» начал индексировать видео на YouTube, защищенные настройками приватности. На данный момент точной информации для однозначных выводов недостаточно, но некоторые пользователи обратили внимание на этот факт, приведя пример такого видео.

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