Microsoft объявила о победе над вредоносным автозапуском

С относительно недавних пор редмондская корпорация ведет активную борьбу с тем, что сама же и породила: расцветом вредоносного программного обеспечения, которое эксплуатирует функционал автоматического запуска содержимого носителей информации. И вот из ее центра защиты от вирусов поступило сообщение о первых успехах в этой области.


Представители центра пишут в корпоративном блоге, что с середины февраля по середину мая текущего года они в совокупности зафиксировали на 1,3 млн. подобных инфекций меньше, чем за три предстоявших месяца (данные приведены по операционным системам XP и Vista и основаны на результатах работы бесплатной антивирусной утилиты Malicious Software Removal Tool). В мае сего года совокупные показатели основных семейств вредоносного программного обеспечения, которые размножаются посредством автозапуска - Conficker, Rimecud и Taterf по классификации Microsoft, - достигли своего абсолютного минимума за последние полтора года. Это можно видеть на предложенном графике.


(изображение из первоисточника blogs.technet.com)

Февраль можно считать точкой отсчета в силу того, что именно тогда корпорация приступила к активному распространению обновлений к Windows XP и Vista, отключающих автозапуск жестких и съемных дисков в этих операционных системах (Windows 7 соответствующее исправление получила довольно давно - еще в 2009 году). C того момента, по мнению экспертов Microsoft, началось сокращение численности autorun-инфекций; если сравнить май 2011 с маем 2010, то можно увидеть довольно существенную разницу. Интересно, сколь велика она окажется в результате анализа июньских данных, и сможет ли тогда Microsoft заявить о более чем четырехкратном падении количества заражений. Что касается небольшого подъема в апреле, то специалисты объясняют его выходом новой версии MSRT.

Эксперты корпорации отметили, что, несмотря на положительную динамику, полного истребления вышеуказанных семейств ВПО ожидать не приходится - хотя бы потому, что эксплуатация автозапуска не является единственным способом их проникновения на компьютеры новых жертв. Современные инфекции используют, как правило, сразу несколько потенциальных входных ворот, так что блокированием одного вектора атаки от них не отделаться. Тем не менее, если верить данным Microsoft, по позициям злоумышленников удалось нанести ощутимый удар.

CNET

Письмо автору

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Специалисты компании Angara Security выпустили решение на базе нейронной сети, интегрирующееся с SIEM-системой. По словам разработчиков, новинка поможет повысить эффективность мониторинга в SOC.

Комбинированные слои, из которых состоит нейронная сеть, свойственны как сверточным сетям (Convolutional Neural Networks), так и рекуррентным (Recurrent Neural Networks).

Таким образом, разработка поможет дополнить стандартные методы анализа событий в информационной безопасности, а также с высокой точностью выявлять вредоносную активность по характерным паттернам.

В этом случае безопасники избавляются от необходимости писать отдельные правила детектирования для каждой новой утилиты или процедуры.

«ML-модели являются отличным вспомогательным инструментом в работе аналитиков. С одной стороны, они позволяют расширить возможности по детектированию активности злоумышленников, с другой — автоматизировать часть процессов и высвободить ресурсы для задач, требующих участия человека», — комментирует Артем Грибков, заместитель директора Angara SOC по развитию бизнеса.

Использованная Angara Security ML-модель может применяться в трёх сценариях. Например, для детектирования PowerShell-скриптов — одного из любимых инструментов киберпреступников.

Второй сценарий — обнаружение DGA-доменов и DNS-туннелирования. Зачастую классические методы анализа DNS-имен выдают ложноположительные срабатывания, а сверху ещё накладывается проблема доменных имён, похожих на легитимные. В Angara Security отмечают, что ML-решение справляется с этой задачей.

Наконец, третий сценарий — анализ журналов веб-серверов. ML-модель в этом случае может использоваться в качестве дополнения к WAF-системам или как альтернатива эшелонированной защиты веб-ресурсов.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru