Download musik, berbagi informasi rekening bank secara gratis di jaringan P2P

itu tidak lagi hanya afiliasi industri Recording dari usa bahwa orang perlu takut sekitar sementara men download lagu terbaru dari jaringan P2P.

Berbagai sangat tinggi dari klien berbagi lagu dan file lainnya pada peer-to-peer sistem secara tidak sengaja mengekspos semua gaya akun lembaga keuangan dan statistik pribadi serupa di komputer mereka untuk penjahat mengintai di jaringan untuk informasi panen. Dan itu bukan hanya pelanggan di rumah yang mengekspos catatan sekitar sendiri; begitu juga berbagai besar personil di dalam bank, selain kontraktor dan penyedia bank.
tempat yang baik Computerworld untuk lukisan di IT 2016 - Daftar / penilaian
maya Download Game Android dan BBM MOD Terbaru : Profil semua seratus lokasi kelas pertama yang bekerja di TI 2016

Sebuah daftar kompak dari 50 besar, 21 menengah dan 29 kelompok-kelompok kecil yang peringkat sebagai Computerworld
studi Sekarang

itu adalah kepercayaan dari studi di bahaya catatan pengungkapan sengaja pada jaringan dokumen-sharing yang dilakukan dengan bantuan sekolah Tuck Dartmouth universitas dari perusahaan komersial.

The lihatlah data yang diuji mengenai pencarian P2P dan dokumen yang terkait dengan top 30 bank AS selama durasi tujuh minggu antara Desember 2006 dan Februari 2007. Universitas ini menggunakan mencari teknologi mesin dari Tiversa Inc untuk mengumpulkan dan menganalisis semua pengunjung P2P yang disebut orang-orang bank dengan cara panggilan atau dipetakan ke jejak virtual tertentu yang Dartmouth dibuat untuk setiap organisasi keuangan. statistik menjadi akumulasi dari jaringan P2P terdiri dari Gnutella, FastTrack, eDonkey dan BitTorrent.
pengiklanan

Hasil analisis menunjukkan bahwa sejumlah besar dari pencarian yang dilakukan di jaringan yang ditujukan untuk mengungkap informasi keuangan sensitif dari individu, menyatakan mengamati penulis Eric Johnson, seorang profesor operasi mengontrol di pusat fakultas untuk strategi digital. "Evaluasi kami hanya menunjukkan raksasa perusahaan statistik ancaman dan orang-orang menghadapi dari jaringan P2P file-sharing," katanya.

ketika manusia menggunakan klien P2P terkenal yang terdiri dari Kazaa, kawat Lime, BearShare, Morpheus dan FastTrack, mereka secara teratur berbagi cara yang lebih besar dari file media sederhana, kata Johnson. "Dalam banyak kasus mereka berbagi isi berlaku keras seluruh mereka" dengan orang lain pada jaringan laporan-sharing, kata Johnson.

itu benar-benar karena fakta banyak dari mereka gigi pembeli dirancang terutama untuk tampilan cepat untuk dan proporsi yakin macam dokumen media pada perangkat pengguna. Johnson mengatakan, biasanya, pelanggan P2P tersebut memungkinkan pengguna untuk men-download dokumen ke dan gadget proporsi dari folder tertentu. namun jika perawatan yang tepat tidak diambil untuk memanipulasi mendapatkan masuk ke bahwa pelanggan ini terhadap gadget, itu jauh sangat bersih untuk mengekspos catatan jauh ekstra daripada dimaksudkan, katanya.

Ada banyak metode ini akan terjadi, Johnson dikutip dalam makalah penelitiannya. sebagai contoh, ketika sebuah laporan musik oleh kecelakaan jatuh ke folder yang berisi catatan lain, isi dari seluruh folder bisa muncul sebagai yang dibagikan pada masyarakat P2P dengan keluar keahlian seseorang. Banyak alat program perangkat lunak klien P2P memiliki antarmuka sulit yang mungkin mengakibatkan pengguna berbagi folder bahwa mereka tidak berniat untuk. sama, beberapa aplikasi laporan-berbagi fitur penyihir yang memindai komputer karakter dan menyarankan folder yang berisi media untuk persentase. Jika laporan sensitif ada dalam satu dari folder ini direkomendasikan, ia mampu mendapatkan terungkap, Johnson menulis dalam studinya.

Jenis fakta yang mungkin terkena di jalan ini sangat mengherankan, kata Johnson. "Kami bertekad dokumen yang berisi semua statistik harus mendedikasikan pencurian identitas. Kami menemukan hampir setiap jenis laporan perusahaan komersial, dari spreadsheet ke ulasan kinerja. Dalam satu contoh, kami menemukan spreadsheet lembaga keuangan dengan data account pada 23.000 uang bisnis berutang yang bocor. Kami bahkan ditentukan evaluasi keselamatan diselesaikan melalui 3 ulang tahun perayaan kontraktor "dari jaringan lembaga keuangan.

hampir 80% dari catatan bocor dianalisis dalam Dartmouth melihat-lihat di datang dari pengguna pc domestik. relaksasi sampai di sini dari struktur milik karyawan bank atau mitra bank, Johnson menyatakan.

bahkan sebagai jumlah informasi menjadi tidak sengaja bocor, ada mengembangkan gejala yang kriminal di dunia maya menggunakan jaringan P2P untuk terutama mencari dan panen data tersebut, kata Johnson. Sebagian besar dari frase perburuan yang telah dianalisis seluruh Dartmouth melihat-lihat di tampaknya mencari database, akun dan statistik pengguna, password dan routing dan PIN nomor, Johnson mengatakan, setiap sekarang dan kemudian, informasi sensitif menjadi kebetulan ditemukan melalui asosiasi kebetulan dari istilah pencarian dengan catatan sensitif. sebagai contoh, pelanggan mencari lagu yang mengandung kata-kata emas Atau barat dalam nama berhenti dokumen yang berisi fakta-fakta akun milik lembaga keuangan Golden West, Johnson mengatakan dalam dokumen itu. pelanggan lebih berusaha untuk down load lagu "Kerajaan jalan Residential" sekarang dan lagi ditarik fakta milik negara jalan pelanggan lembaga keuangan.

The Dartmouth melihat peningkatan kekhawatiran seperti yang disebutkan dalam catatan diluncurkan pada bulan Maret melalui AS Paten dan Merek Dagang kantor (USPTO). file yang berubah menjadi berdasarkan evaluasi dari 5 fitur khusus diselimuti program perangkat lunak laporan-sharing dari Kazaa, kawat Lime, Morpheus, BearShare dan eDonkey. Ini menyimpulkan bahwa distributor perangkat lunak sengaja menyelimuti mereka kemampuan alat mereka, meskipun tahu bahwa kemampuan bisa pengguna tujuan untuk secara tidak sengaja persentase informasi sensitif dengan orang lain pada jaringan P2P.

Rekor berubah menjadi dikirim ke cabang AS Kehakiman, komisi alternatif Federal dan afiliasi nasional standar profesional hukum.


EmoticonEmoticon