Сферы промышленности, ТЭК и транспорта в России стали течь втрое больше

Сферы промышленности, ТЭК и транспорта в России стали течь втрое больше

Сферы промышленности, ТЭК и транспорта в России стали течь втрое больше

Сотрудники экспертно-аналитического центра ГК InfoWatch проанализировали утечки информации из сфер промышленности, топливно-энергетического комплекса (ТЭК) и транспорта за 2019 год. Согласно отчёту специалистов, число таких инцидентов в России значительно увеличилось.

В целом по миру утечки данных также нарастили объёмы. В 2019 году исследователи зафиксировали 158 подобных инцидентов, этот показатель на 42% больше, чем годом ранее.

В России результаты ещё хуже — за год количество утечек увеличилось на целых 177%. В мировом масштабе промышленность, ТЭК и транспорт потеряли 72 миллиона записей персональных данных, в России — 2,2 млн.

В ГК InfoWatch подчеркнули, что интерес к данным этих сфер можно объяснить их большой ролью и важностью в рамках страны. Например, объекты критической инфраструктуры (КИИ) в случае серьёзной кибератаки могут повлиять не только на работу предприятий, но и на жизнь и здоровье граждан.

Примечательно, что как в России, так и в мире среди виновников утечек информации лидируют рядовые сотрудники. В глобальном масштабе они привели к 45% подобных инцидентов, в России — к 52%.

Андрей Арсентьев, руководитель направления аналитики и спецпроектов ГК InfoWatch, заявил, что 82% слитых данных пришлись на транспортную отрасль. По подсчётам специалистов, из этой сферы утекает в среднем 1,15 млн записей персональных данных.

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