Facebook опубликовал хронологию обсуждения практик Cambridge Analytica

Facebook опубликовал хронологию обсуждения практик Cambridge Analytica

Facebook опубликовал хронологию обсуждения практик Cambridge Analytica

Facebook опубликовал интересную информацию, причём все выглядит так, будто соцсеть старалась минимально афишировать сам факт публикации. Речь идёт об электронных переписках, проливающих свет на ситуацию с Cambridge Analytica.

Размещённая на площадке Facebook Newsroom цепочка писем даёт представление о том, насколько сотрудники социальной сети были в курсе практик Cambridge Analytica.

Согласно опубликованным письмам, сотрудники Facebook ещё 29 сентября 2015 года выделяли Cambridge Analytica из ряда других подобных компаний, называя ее активность «агрессивной», а практики — «подозрительными».

30 сентября одни из сотрудников запросил идентификатор и имя приложения, которое наиболее настойчиво собирает данные пользователей. После этого сотрудник пишет:

«Мое чутьё подсказывает мне, что сбор данных, осуществляемый этим приложением, не согласуется с политикой конфиденциальности Facebook».

13 октября команда Facebook возвращается к обсуждению вопроса потенциального нарушения правил платформы со стороны Cambridge Analytica. А 11 декабря один из служащих предлагает провести тщательный анализ деятельности Cambridge Analytica, так как это может потенциально навредить репутации Facebook.

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru