Эксперт ESET покопался в мусоре с целью найти личные данные пользователей

Эксперт ESET покопался в мусоре с целью найти личные данные пользователей

Эксперт ESET покопался в мусоре с целью найти личные данные пользователей

Джейк Мур, один из специалистов в области кибербезопасности из антивирусной компании ESET, решил проверить, какие данные можно найти в мусоре пользователей. Как ни странно, ежедневно люди выбрасывают ФИО, физические адреса, телефонные номера, адреса электронной почты и т. п.

Если какой-либо злоумышленник решит регулярно проверять бытовые отходы интересующего его пользователя, в скором времени он сможет составить вполне подробный портрет жертвы.

Мур напомнил, что пандемия COVID-19 внесла совершенно логичные коррективы в поведение большинства людей. Например, мы все стали больше заказывать товары в интернете. В этих условиях наши данные приобрели большую ценность для киберпреступников.

С утечками данных в цифровом виде эксперты уже давно привыкли бороться в полную силу, но что насчёт других каналов? В ESET подчеркнули, что сегодня большое количество важной информации всё ещё остаётся на бумажных носителях: чеках, накладных, описях и тому подобное.

Как правило, такие источники личных данных после вскрытия товара отправляются в корзину. Джейк Мур напомнил, что эти данные могут попасть в руки злоумышленников вместе с адресом проживания, кодом от двери в подъезде и перечнем предпочитаемых продуктов.

Поскольку раньше Мур служил в одном из отделений полиции, он посчитал своим долгом проверить, выкидывают ли граждане в мусорную корзину важную информацию. Оказалось, что да: всего за полчаса исследователь обнаружил упоминания имён и фамилий, адреса электронной почты, телефонные номера и прочие сведения.

Если некий злоумышленник добавить к найденной в мусоре информации данные из баз даркнета, он сможет получить полноценный портрет жертвы. А дальше уже открываются практически неограниченные возможности для социальной инженерии.

Мур также дал несколько советов рядовым пользователям. Во-первых, всегда стоит рвать на несколько мелких кусочков бумаги с личными данными. Во-вторых — обязательно активировать двухфакторную аутентификацию для всех аккаунтов, где это возможно.

Шифрование не делает VPN невидимым: как сети распознают защищённый трафик

Пользователь Хабра под ником mr_tom объяснил, почему зашифрованное VPN-соединение всё равно можно обнаружить и заблокировать. Содержимое туннеля остаётся недоступным наблюдателю, но само соединение продолжает оставлять вполне заметные следы. Система фильтрации может видеть IP-адрес сервера, порт, транспорт, особенности начала обмена, размеры пакетов, интервалы между ними и поведение потока во времени.

Прочитать переписку она не способна, зато определить, на что похож трафик, — вполне. Шифрование надевает на данные броню, но не выдаёт им плащ-невидимку.

Для простейшей блокировки DPI вообще не требуется: достаточно ограничить известный IP-адрес, подсеть, порт или транспорт. Более сложные системы анализируют сочетание признаков и формируют отпечаток — профиль характерных свойств соединения.

 

Дополнительным инструментом становится active probing. Если конечная точка кажется подозрительной, система сама подключается к серверу и изучает его ответ. Поэтому значение имеет не только поведение трафика пользователя, но и реакция серверной стороны на посторонние запросы.

Автор отдельно разбирает популярную связку VLESS, XHTTP и REALITY. Называть её тремя VPN-протоколами некорректно: компоненты работают на разных уровнях. VLESS задаёт логику взаимодействия клиента и сервера, XHTTP отвечает за транспорт, а REALITY — за защиту транспортного соединения и внешний TLS-профиль.

Использование порта 443 тоже не превращает любой VPN в обычный HTTPS. Классификатор может учитывать рукопожатие и последующее поведение потока, а не только номер порта.

Главный вывод: неблокируемого VPN как универсальной инженерной категории не существует. Даже замаскированное соединение можно ограничить по IP, новым сигнатурам или результатам активной проверки. Поэтому безопасность шифрования и устойчивость к распознаванию — две разные характеристики.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru