При повторном запросе пользователи раскрывают больше ПДн, несмотря на риски

При повторном запросе пользователи раскрывают больше ПДн, несмотря на риски

При повторном запросе пользователи раскрывают больше ПДн, несмотря на риски

Исследование, проведенное в Университете Восточной Англии, подтвердило парадоксальность поведения пользователей в отношении приватности. Осознавая риски, они соглашаются на использование личных данных в обмен на привилегии, однако повтором такой просьбы можно получить значительно больше конфиденциальной информации, чем объект изначально собирался раскрыть.

В психологии это явление известно как эффект «нога в двери» (foot-in-the-door): человека, откликнувшегося на пустяковую просьбу, легче склонить к выполнению более обременительных требований. По всей видимости, люди подсознательно хотят быть последовательными, и уступчивость при повторе возрастает, несмотря на осознание рисков.

«Нас все время просят выдать персональные данные: оформить подписку на газету, отключить блокировку рекламы, поучаствовать в опросе клиентов, — комментирует соавтор исследования д-р Пирс Флеминг. — Может прийти письмо с просьбой слегка увеличить сумму ежемесячного пожертвования, или при очередном входе в соцсеть потребуется добавить в профиль данные школы / места работы. Ответные действия могут создать небольшие неудобства, например, увеличить объемы почтового мусора, а могут повлечь и более тяжкие последствия, такие как кража личных данных».

Решив выяснить, почему пользователи раскрывают много персональной информации, забывая о защите от сторонних глаз, университетские исследователи провели два теста. В первом случае они воссоздали в лабораторных условиях реальную ситуацию в интернете; в качестве испытуемых выступили добровольцы – студенты.

У 27 участников выяснили привычки в отношении приватности и попросили раскрыть ПДн (рост, вес, телефонный номер, мнение об иммиграции, абортах, политике и т. п.). Затем им предложили «продать» информацию по выбору, выложив ее на две недели на специально созданном сайте.

На следующем этапе сумму денежного вознаграждения увеличили и попросили решить, сколько дополнительных личных данных можно оставить «в паблике» еще на две недели (не уточняя, чьи это будут ПДн). Все испытуемые показали схожие результаты — в среднем четыре позиции сверх прежнего объема.

Для второго теста замеры поведенческих параметров и степени заботы о защите приватности проводились дважды и для удобства были вынесены онлайн. Контрольную группу расширили до 132 участников; им тоже предложили поделиться ПДн в два приема, и результаты оказались аналогичными.

Таким образом, оказалось, что намерение скрыть большинство своих данных легко обойти повторным запросом, и во избежание злоупотреблений бизнес и потребители должны договориться о приемлемом уровне раскрытия. При повторных запросах можно, к примеру, напоминать пользователям о необходимости защиты приватности, — по мнению исследователей, это должно дать искомый эффект.

Kaspersky KUMA научилась писать Regex и подключать внешние нейросети

«Лаборатория Касперского» выпустила Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform 4.6. SIEM-система получила новую базу знаний, поддержку внешних больших языковых моделей и автоматическую генерацию регулярных выражений. А ещё тёмную тему — до неё корпоративные пользователи тоже дожили.

Одно из главных изменений — переработанная доставка вендорского контента: нормализаторов, правил корреляции и других материалов.

Вместо прежнего механизма, который оставили для совместимости, основным инструментом стала база знаний. В ней проще искать и подбирать контент под конкретные сценарии.

При появлении новых атак пользователи смогут получать экстренные пакеты с правилами обнаружения и другими ресурсами. Иными словами, после публикации исследования не придётся вручную собирать защиту по кусочкам — готовый набор обещают доставлять быстрее.

KUMA 4.6 также разрешили подключать внешние LLM, совместимые с OpenAI API. Среди примеров разработчики называют GPT-4, Llama 3 и GLM-5.2. Модель можно развернуть в облаке или внутри инфраструктуры заказчика. Во втором случае анализ событий и помощь в расследованиях доступны без отправки данных во внешние сервисы.

ИИ-ассистент Kaspersky Investigation & Response Assistant теперь умеет генерировать регулярные выражения для разбора событий по примерам логов. Администратору достаточно показать системе образцы, а нужный Regex она попробует собрать сама.

Набор интеграций тоже расширили. Платформа получила поддержку SFTP и SMB для получения данных из файловых хранилищ, а через ODBC-драйверы её можно подключать к различным СУБД.

Наконец, разработчики обновили интерфейс и добавили долгожданную тёмную тему. Получился релиз сразу для двух лагерей: аналитикам — новые правила и LLM, глазам — чуть меньше ослепительного белого во время ночного разбора инцидентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru