Cisco представила глобальный отчет от ИТ-угрозах в четвертом квартале прошлого года

Cisco представила глобальный отчет от ИТ-угрозах в четвертом квартале прошлого года

Компания Cisco опубликовала глобальный отчет об ИТ-угрозах за четвертый квартал 2011 г. Данные для отчета, собранные отделом информационной безопасности Cisco Security Intelligence Operations, поступали из системы предотвращения вторжений Cisco Intrusion Prevention System (IPS), систем Cisco IronPort, от исследовательского подразделения Cisco Security Research and Operations (SR&O), а также из систем Cisco ScanSafe.



Согласно данным отчета, в четвертом квартале 2011 г. корпоративные пользователи сталкивались в интернете с вредоносными программными кодами в среднем 339 раз в месяц, что говорит об увеличении данного показателя на целых 205% по сравнению с четвертым кварталом 2010 г. В целом же на протяжении 2011 г. корпоративные интернет-пользователи сталкивались с такими программами в среднем 362 раза в месяц против 135 раз в месяц в 2010 г. Пик таких инцидентов приходится на сентябрь-октябрь 2011 г. (698 и 697 случаев соответственно в среднем на предприятие), передает CNews

Количество уникальных вредоносных хостов, обнаруженных в 2011 г., составило в среднем 20,1 тыс. в месяц. Для сравнения, в 2010 г. этот показатель составлял 14,2 тыс. в месяц. Число уникальных вредоносных программ варьировалось от месяца к месяцу на протяжении всего 2011 г. и достигло своего пика в ноябре — 491,8 тыс., снизившись затем в декабре до 49,2 тыс.

В течение четвертого квартала 2011 г. 33% обнаруженных в интернете вредоносных программ представляли собой так называемые «вирусы нулевого дня» (zero-day malware), которые невозможно распознать с помощью традиционных сигнатур, говорится в отчете Cisco.

В отчетный период количество атак типа SQL injection оставалось примерно на одном уровне, незначительно снизившись в течение квартала, тогда как число DoS-атак несколько увеличилось. В целом на протяжении всего 2011 г. объем спама продолжал сокращаться.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru