Европа: киберугрозы и средства защиты

Европа: киберугрозы и средства защиты

По данным Евростата, почти треть конечных пользователей Евросоюза страдают от компьютерных инфекций, 4% — от кражи приватной информации, а 3% несут финансовые потери в результате фишинговых атак или фарминга.



Оценка рисков, связанных с использованием интернета рядовыми пользователями, производилась на основе результатов опроса, который был проведен во 2-м квартале прошлого года, передает securelist. В нем приняли участие жители 27 стран ЕС, а также Норвегии, Турции и Хорватии. Они представляли разные возрастные группы, от 16 до 74 лет. Степень тяжести проблемы определялась по проценту пострадавших среди тех, кто пользовался интернетом в течение последнего года. 

Как выяснилось, зловреды чаще прочих доставляют неприятности болгарам (58% респондентов), жителям Мальты (50%), Словакии (47%), Венгрии (46%) и Италии (45%). Самыми благополучными в этом отношении странами являются Австрия (14%), Ирландия (15%), Финляндия (20%) и Германия (22%). Кража персональных данных — бич Болгарии и Испании (по 7%), а также Италии и Голландии (по 6%). Фишеры причиняют наибольший финансовый ущерб латышам (8%), британцам (7%), жителям Мальты и Австрии (по 5%).

Что касается технических средств индивидуальной защиты (файерволы, антивирусы, спам-фильтры), в среднем по Европе процент их использования весьма высок — 84%. Хорошо защищены жители Голландии (96%), Люксембурга, Мальты и Финляндии (по 91%). Хуже прочих обстоят дела в Латвии (62%), Румынии (64%) и Эстонии (65%). Любопытно, что 14% европейцев, в семьях которых есть дети младше 16 лет, используют средства родительского контроля или какой-либо веб-фильтр. К сожалению, Евростат не указывает, насколько эти владельцы следят за исправностью своего защитного арсенала.

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