T-Mobile заплатит за утечку $350 млн, еще $150 млн пойдут на ИБ

T-Mobile заплатит за утечку $350 млн, еще $150 млн пойдут на ИБ

T-Mobile заплатит за утечку $350 млн, еще $150 млн пойдут на ИБ

Крупнейший оператор мобильной связи T-Mobile согласился на компенсацию пострадавшим за утечку: 350 миллионов долларов по коллективному иску, еще $150 млн пойдут на повышение безопасности компании.

Кибератака на T-Mobile случилась в августе прошлого года. В Сеть попали данные клиентов, в том числе ФИО, даты рождения, водительские права и номера страховок. Так или иначе пострадали почти 80 млн абонентов США.

Спустя год стало известно, что T-Mobile в рамках урегулирования коллективного иска выплатит пострадавшим клиентам $350 млн, сообщает Reuters.

В заявлении, поданном в Комиссию по ценным бумагам США, мобильный оператор заявил, что средства пойдут на оплату претензий участников процесса, юридические услуги адвокатов истцов и расходы на административное урегулирование.

Общий штраф в $350 млн будет разделен на всех пострадавших, и хотя скептики утверждают, что некоторые чеки будут всего в $10, для многих американцев и это приемлемая компенсация морального ущерба.

Правда, окончательные условия расчетов, зависящие от степени ущерба, утвердят только в декабре.

Компания T-Mobile, слившаяся незадолго до взлома со Sprint, заявила также, что выделит дополнительные $150 млн на улучшение систем безопасности.

Добавим, в России в подобных случаях пока платят от 100 тыс. до 300 тыс. рублей. На минувшей неделе в отношении Ростелекома составили протокол за утечку данных сотрудников компании и клиентов сервиса “Умный дом”. Оператору “грозит” 100 тыс. рублей. А “Гемотест”, потерявший 300 гигабайт данных, включая результаты лабораторных исследований, накануне оштрафовали всего на 60 тыс. рублей.

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