В даркнет слили миллионы банковских карт, реальных всего 10%

В даркнет слили миллионы банковских карт, реальных всего 10%

В даркнет слили миллионы банковских карт, реальных всего 10%

В открытый доступ за последний месяц попали 50 млн данных клиентов банков. Цифра впечатляет, если не учитывать важный нюанс — 90% «украденных» карт сгенерированы и бессмысленны.

Про «игру с цифрами» Anti-Malware.ru рассказал руководитель блока специальных сервисов компании Infosecurity a Softline Company Сергей Трухачев.

«За последние 30 дней даркнет-копилка пополнилась данными более чем 50 млн банковских карт, — говорит эксперт. — Звучит внушительно, если бы не один нюанс: примерно 90% утечек представляет собой сгенерированные карты, то есть по факту – бессмысленный мусор».

«Подлог» зафиксировала проверка данных, которую провел сам провайдер: многие номера карт повторяются в сочетании с разными CVV и датами окончания срока действия.

К фейковому «картону» можно добавить и общую тенденцию потери интереса хакеров к российским банковским картам. Коллеги из Infosecurity поддерживают заявление Сергея Голованова из «Лаборатории Касперского», сделанное накануне:

«С апреля 2022 года русские карты, видимо, хакерам не нужны — за рубежом они на них ничего купить не могут. Получается, что для карточного мошенничества остаются только возможности в России».

С ним согласен и Трухачев: «Параллельно наблюдается тенденция к уменьшению числа российских карт в публичных утечках. Если раньше можно было беспрепятственно расплатиться российской картой практически на любом зарубежном сервисе, теперь количество площадок резко сократилось, — объясняет тенденцию эксперт, — следовательно, сократилось и количество утечек».

В Infosecurity наблюдают снижение доли данных российских карт в глобальных утечках не менее чем на 40%.

При этом проблема утечек в сфере образовательных сервисов, маркетплейсов и служб доставки только обостряется. Накануне в сеть утекла часть базы Яндекс.Практикум, который продает курсы по ИТ.

Зачем Яндекс Go создал отдельный язык для расчёта стоимости поездок

Цена поездки в Яндекс Go — это не расстояние, умноженное на минуты и километры. В расчёт вмешиваются геозоны, спрос, скидки, платные дороги, дополнительные остановки и требования вроде перевозки кота, велосипеда или лыж. Чтобы управлять этим хозяйством без бесконечных деплоев, разработчики вынесли алгоритм ценообразования из кода сервиса в собственный язык.

Как объяснили разработчики в статье на Хабре, прайсинг работает не только при заказе машины.

Он пересчитывает стоимость при смене маршрута или способа оплаты, завершении поездки, обращении в поддержку и проверке данных аналитиками. Цена при этом может быть фиксированной, интервальной или считаться по таксометру.

 

Сначала сервисы параллельно собирают параметры поездки: тарифную категорию, геозоны, скидки, повышенный спрос и дополнительные услуги. Зависимости между источниками выстраиваются в граф, а запросы выполняются асинхронно на базе userver. Если некритичный источник не ответил, весь расчёт не падает.

 

Сам алгоритм раньше можно было бы держать в C++, но он меняется в среднем дважды в неделю. Выкатка сервиса на 50 подов занимает около 40 минут, а лес динамических конфигов быстро превратил бы код в музей условных операторов.

Поэтому Яндекс разработал собственный DSL. В нём есть условия, функции, неизменяемые значения и fold вместо циклов. Правила собираются в последовательную цепочку: каждое преобразование получает текущую цену и параметры, а возвращает новый результат с метаданными. Грамматику описали через ANTLR 4, а верификатор Z3 проверяет, что программа не выдаст некорректную цену.

 

Теперь изменение алгоритма не требует пересборки сервиса, ошибочную версию можно быстро откатить, а каждый расчёт — воспроизвести по входным данным и промежуточным результатам.

 

В итоге прайсинг превратился в отдельную платформу, которой уже пользуются Такси, Доставка и сервис зарядки электромобилей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru