Facebook обманом заставляла детей тратить реальные деньги в играх

Facebook обманом заставляла детей тратить реальные деньги в играх

Facebook обманом заставляла детей тратить реальные деньги в играх

В адрес Facebook звучат новые обвинения — социальную сеть подозревают в использовании схемы, которая помогает выманивать у детей деньги через внутриигровые платежи.

Некая госпожа Глиннис Боеннон подала на компанию в суд. Все началось с того, что в 2011 году сын Боеннон использовал карту матери для покупки Facebook Credits (внутренняя валюта социальной сети Facebook).

Использовать средства 12-летний подросток хотел для покупок в игре Ninja Saga. Изначально планируя потратить всего 20 долларов, позже Боеннон обнаружила, что с карты списалось почти $1000.

Оказалось, что сын истца просто не знал, что валюта Facebook Credits стоит реальных денег. После рассмотрения иска Facebook принудили возместить возмущенным родителям весь ущерб. Однако последствия этого инцидента до сих пор дают о себе знать.

Не далее как в прошлый четверг защитники прав несовершеннолетних попросили Федеральную торговую комиссию США провести расследование в отношении Facebook. В ходе этого расследования, как полагают правозащитники, необходимо выяснить, использует ли соцсеть какие-либо нелегальные, нечестные или обманные способы склонения детей к внутриигровым покупкам.

В результате проведенного расследования был составлен документ, объем которого составил 135 страниц. Оказалось, что подозрения защитников прав детей оказались небезосновательны — Facebook действительно использовала сомнительные методы.

Один из таких методов описывается как «дружелюбное мошенничество» (friendly fraud, FF) — это собственный термин Facebook, предназначенный для детей, которые тратят деньги на игры без ведома родителей.

Facebook внушала разработчикам игр, что FF — это положительная практика, особенно когда дело касается увеличения доходов.

Также в документе описывались ситуации, в которых дети сами не подозревали, что тратят в игре реальные деньги. А Facebook, по мнению проводивших расследование представителей Центра журналистских расследований, знала об этом.

«Их собственные документы показывают, что несовершеннолетние пользователи даже не осознавали, что платежные карты родителей были привязаны к аккаунтам. Таким образом, они тратили реальные деньги своих родителей в игре», — говорится в отчете.

С полным отчетом можно ознакомиться здесь.

В R-Vision SIEM обновили правила: аналитикам добавили контекст

R-Vision сообщила о крупном обновлении экспертного контента для R-Vision SIEM. Главная идея изменений — сделать срабатывания не просто заметными, а более понятными для аналитиков SOC: правила корреляции теперь сопровождаются расширенным контекстом, описаниями на естественном языке и рекомендациями по реагированию.

Одна из ключевых технических основ обновления — переход на Универсальную модель событий 2.0. Начиная с версии 2.4, система использует новый стандарт описания событий, построенный на субъектно-объектном подходе.

За это время команда выпустила 10 релизов экспертных пакетов под новую модель — с обновлёнными правилами нормализации и корреляции, а также с более читаемым и полезным контекстом для расследований.

По данным компании, обновлённые правила нормализации позволяют ускорить обработку событий до 45% по сравнению с правилами для предыдущей версии модели. Кроме того, в событиях появились поля категоризации, которые помогают привести данные из разных систем к общей семантике. Проще говоря, это должно сократить время на ручную расшифровку событий и упростить расследование.

Заметно изменились и сами правила корреляции. Теперь они содержат не только логику детектирования, но и дополнительные поля: список нужных источников данных, ссылки на аналитические материалы, привязку к техникам и тактикам MITRE ATT&CK, таксономию инцидента с категорией и типом, а также пошаговые рекомендации по реагированию. То есть правило всё меньше похоже на «чёрный ящик» и всё больше — на уже подготовленную карточку для разбора инцидента.

Отдельно отмечается, что корреляционные события теперь дополняются описанием на естественном языке: кто, когда, где и что сделал. Для аналитика это выглядит удобнее, чем разбор сухого набора полей, особенно если речь идёт о быстром первичном анализе подозрительной активности.

Ещё одна важная часть обновления — unit-тесты для правил корреляции. Каждое правило сопровождается примерами эталонных событий, чтобы было проще понять, как именно работает детектирование и как проверить корректность настройки в инфраструктуре заказчика.

По данным R-Vision, за последние два года команда выпустила более 50 релизов экспертизы, а новые и доработанные правила выходят раз в две недели. Такой ритм позволяет быстрее добавлять поддержку новых источников и сценариев мониторинга, без долгих пауз между обновлениями.

Сейчас правила нормализации, как сообщается, покрывают более 250 источников — от операционных систем и защитных решений до инфраструктурных сервисов и бизнес-приложений. Количество правил корреляции в R-Vision SIEM превышает 850.

Компания также отдельно подчёркивает покрытие матрицы MITRE ATT&CK v17.1: по её оценке, актуальные пакеты экспертизы закрывают более 65% матрицы за счёт маппинга правил корреляции на техники и тактики атакующих. Для заказчиков это, по сути, способ понять, где мониторинг уже выстроен неплохо, а где остаются пробелы.

Помимо самих правил, в состав экспертизы входят и вспомогательные материалы: таблицы обогащения, активные списки, витрины данных и конвейеры нормализации в виде импортируемых объектов. Часть этих материалов, включая некоторые конвейеры, доступна публично. Также открыт справочный портал по настройке источников событий и публикуются аналитические материалы, которые готовятся в процессе разработки правил.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru