В 2019 году китайские компании успели слить 590 млн резюме

В 2019 году китайские компании успели слить 590 млн резюме

В 2019 году китайские компании успели слить 590 млн резюме

С начала этого года китайские компании умудрились допустить утечку 590 миллионов резюме. Такая статистика получается, если сложить данные об утечках из разных источников, о которых эксперты сообщили в первые три месяца 2019 года.

Наибольший процент инцидентов с непреднамеренным раскрытием данных произошел по причине плохо защищенных баз данных MongoDB, а также серверов ElasticSearch, которые были доступны из Сети без пароля.

От мелких компаний до крупных организаций, специализирующихся на поиске рабочих мест — все они сливали данные своих клиентов в той или иной форме. Исследователь Саням Джейн, участник сообщества GDI Foundation, сообщил о большинстве случаев утечек.

Например, 10 марта Джейн обнаружил сервер ElasticSearch, который раскрывал 33 миллионов резюме граждан Китая. Эту базу данных защитили паролем спустя четыре дня после сообщения Джейн.

13 марта специалист наткнулся на еще один сервер ElasticSearch, который на этот раз содержал 84,8 миллионов резюме. Об этой базе также сообщил Дэвин Стоукс.

15 марта Джейн опять исследовал цифровое пространство, что привело к обнаружению очередной установки ElasticSearch, которая раскрывала 93 миллиона резюме.

Четвертый сервер, найденный Джейн содержал только 9 миллионов резюме, а вот пятый — целых 129 миллионов. Шестой сервер сливал 180 000, седьмой — 17 000.

Буквально на днях Боб Дьяченко сообщил, что китайский сервер сливает 10,5 миллионов данных граждан Китая.

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