General Motors три месяца скрытно собирала данные 90 000 водителей

General Motors три месяца скрытно собирала данные 90 000 водителей

General Motors три месяца скрытно собирала данные 90 000 водителей

Глава глобальной цифровой трансформации в General Motors Саеджин Пак рассказала, как компания тайно собирала привычки и предпочтения 90 000 пользователей в Лос-Анджелесе и Чикаго. Собранная информация касалась наиболее часто прослушиваемых радиостанций и времени их прослушивания. Данные собирались в машинах благодаря встроенному Wi-Fi.

Компания заявила, что она не продавала эти данные. Однако, судя по всему, в GM рассматривают идею создания целого рынка данных, полученных из машин пользователей. В настоящее время ваша машина может прослушивать вас, делать снимки вас и вашего окружения, а также отслеживать, когда пассажиры находятся в машине, фиксируя Bluetooth-сигналы с мобильных устройств.

Как видите, открывается огромный простор для сбора самых разных данных.

Как объяснила Пак, компания исследует соответствия между радиосигналами и поведением клиентов.

«Мы отслеживали [поведение клиентов — прим. ред.] каждую минуту. Просто потому что могли», — заявила Пак.

«Несмотря на непопулярность радио в современном мире, разные водители все равно слушают различные станции», — продолжила Пак. — «Таким образом, можно отправлять им разного рода рекламу, чтобы зафиксировать разные паттерны поведения».

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