Емкость теневого рынка баз данных клиентов банков превышает 1 млрд руб.

Емкость теневого рынка баз данных клиентов банков превышает 1 млрд руб.

Емкость теневого рынка баз данных клиентов банков превышает 1 млрд руб.

По результатам исследования аналитического центра «Гарда Технологии» (входит в ИКС Холдинг) за 2019 год, емкость теневого рынка составила 1 039 632 336 руб. С 2016 года объем рынка нелегальной продажи баз данных вырос на 76%. В открытой продаже в 2019 году находились данные 70 064 796 клиентов 42 финансовых организаций России. Актуальность данных – 2018-2019 годы.

Исключив данные, которые собираются методом парсинга открытых источников информации, среди актуальных предложений выявлено 191 уникальная база данных клиентов финансовых организаций, предлагаемых в 2019 году различными продавцами в различной комплектации.

Большая часть скомпрометированных данных – это базы федерального масштаба, без привязки к регионам и городам. Однако немало предложений баз конкретных региональных подразделений банков. Чуть менее половины предложений о продаже — 493 тыс. записей составляют базы банков Московской области. Базы Алтайского края на втором месте (478 тыс. записей). На третьем месте Нижегородская область и Самара (в совокупности 423 тыс. записей).

Стоимость баз данных банковского сектора в открытой продаже зависит от распространенности предложения, полноты и актуальности данных. Среднее ценовое предложение по рынку — 175 тыс. руб. за 45 000 данных клиентов финансовых организаций. Ценовые предложения делятся на две группы — уникальные и тиражируемые базы данных. Наибольшей ценностью обладают свежие выгрузки из автоматизированных банковских систем, продаваемые «в одни руки». Стоимость одной записи из такой базы начинается от 5 руб. и может достигать 2000 руб. Средняя стоимость записи тиражируемых баз данных, проданных по несколько раз, гораздо меньше и составляет 0,5 руб. за запись и ниже, в зависимости от объемов закупки.

В финансовом секторе динамика ценообразования на тиражируемые базы данных в меньшей степени зависит от свежести базы данных, и в большей – от их полноты. Так, информация о VIP-клиентах регионального филиала крупного банка с указанием паспортных данных, номера карты и текущим остатком на счетах, актуальными на 2015 год, открыто продается по цене 15-20 тыс. руб за базу из 20 000 записей — за эти же деньги можно купить список 300 000 зарплатных клиентов с указанием только ФИО и телефона за 2018 год.

Риск для пользователя банковских услуг в случае утечки данных варьируется от социальной инженерии со звонками из «техподдержки» с обычных мобильных номеров с сообщениями о блокировках или списаниях с карт, которых нет, до крупного мошенничества со счетами и кредитами.

Для банков кроме прямой потери клиентов крупные утечки чреваты потерей репутации и санкциями со стороны регуляторов по факту нарушения закона 152-ФЗ «О персональных данных».

Высокий спрос на базы данных банков на черном рынке формирует все новые и все более актуальные предложения. Инсайдеры нередко работают на заказ, при этом прямого доступа к ним нет, продавцы работают с разными источниками данных.

Для сохранности данных и предотвращения утечек аналитики «Гарда Технологии» рекомендуют финансовым организациям более тщательно контролировать легитимность доступа к своим базам данных внутри организации, обращать внимание на массовые выгрузки из систем хранения информации и на аномальные действия привилегированных пользователей, а также контролировать уязвимости используемых СУБД.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru