В службах доставки — массовые проблемы с защитой персональных данных

В службах доставки — массовые проблемы с защитой персональных данных

В службах доставки — массовые проблемы с защитой персональных данных

Нарушения в сфере защиты персональных данных в службах доставки носят массовый характер. Одна из причин — острая нехватка курьеров, которой некоторые сотрудники пользуются в личных целях.

Как отметил в комментарии для «Известий» адвокат Шон Бетрозов, даже минимальный набор данных — имя, адрес, номер телефона — может поставить человека в уязвимое положение, если попадёт «не в те руки».

Именно такими сведениями располагают службы доставки.

Примером неправомерного использования персональной информации стал инцидент в одном из интернет-магазинов косметики. После получения заказа покупательница столкнулась с угрозами интимного характера.

Выяснилось, что сталкер воспользовался услугами своей знакомой, работавшей курьером. В ходе внутренней проверки магазина были выявлены и другие подобные случаи.

Проблема защиты персональных данных затрагивает многие службы доставки. Информация о покупателях, включая их историю заказов, доступна широкому кругу курьеров.

Дефицит кадров усугубляет ситуацию: компании вынуждены нанимать практически всех соискателей, не проводя тщательных проверок. Особенно остро проблема стоит во франчайзинговых службах, где экономия на персонале ведёт к снижению уровня контроля.

Дополнительный риск создаёт передача доставки сторонним логистическим операторам. В таких компаниях значительная часть курьеров работает без официального оформления или по договорам гражданско-правового характера, что фактически лишает их контроля со стороны работодателей.

Коммерческий директор федеральной транспортной компании «Скиф-Карго» Михаил Коптев считает, что при найме курьеров необходимо тщательно проверять их на наличие судимостей, а также оценивать навыки общения, стрессоустойчивость и знание маршрутов. Кроме того, он рекомендует отслеживать передвижения сотрудников с помощью технологий геопозиционирования.

«Важно регулярно собирать отзывы о работе курьеров, создавать горячие линии или чаты для оперативной обратной связи, а также проводить проверки и оценку эффективности службы доставки. Это поможет выявлять потенциальные угрозы и своевременно реагировать на проблемы», — отмечает Коптев. Он также подчёркивает необходимость разработки протоколов действий в чрезвычайных ситуациях.

Адвокат Шон Бетрозов напоминает, что разглашение персональных данных является административным правонарушением. Если же эти сведения используются для преследования, угроз или домогательств, то речь идёт уже о преступлении. В таких случаях ответственность могут нести не только сами злоумышленники, но и компании, чьи сотрудники или подрядчики допустили утечку данных.

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