В Facebook заявили, что сторонние приложения не были скомпрометированы

В Facebook заявили, что сторонние приложения не были скомпрометированы

В Facebook заявили, что сторонние приложения не были скомпрометированы

После информации о том, что миллионы аккаунтов пользователей Facebook могли быть скомпрометированы, эксперты задали вполне логичный вопрос — пострадали ли учетные записи пользователей, в которых задействован вход через аккаунт Facebook. Интернет-гигант предоставил развернутые комментарии на этот счет.

На самом деле, вопрос экспертов совершенно справедлив — тысячи приложений используют Facebook Login, среди них те, которые хранят персональную и финансовую информацию. Например: Tinder, Uber, Venmo и Instagram.

Если бы киберпреступники получили доступ к этим учетным записям, масштабы этой вредоносной кампании бы значительно возросли.

К счастью, как заявили в Facebook, на данный момент нет никаких доказательств того, что злоумышленники смогли получить доступ к сторонним приложениям.

«Мы проанализировали логи в отношении сторонних приложений. На данный момент нет доказательств того, что атакующие могли получить доступ к приложениям, использующим Facebook Login», — заявил вице-президент по вопросам регулирования в отношении продуктов Facebook Гай Роузен.

Стоит отметить, что это пока предварительное заключение, так как расследование все еще продолжается.

Напомним, что европейские регуляторы, отвечающие за соблюдение конфиденциальности, рассматривают возможность оштрафовать Facebook на 1,63 миллиарда долларов в связи с утечкой, затронувшей аккаунты 90 миллионов пользователей.

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