Лаборатория Касперского опубликовала июльский рейтинг вредоносных программ

Лаборатория Касперского опубликовала июльский рейтинг вредоносных программ

Так, по итогам работы KSN в июле 2008 г. составлены две вирусные двадцатки. Первая представляет собой рейтинг самых распространенных вредоносных, рекламных и потенциально опасных программ по числу компьютеров, на которых они были обнаружены.

1. Trojan.Win32.DNSChanger.ech

2. Trojan-Downloader.WMA.Wimad.n

3. Trojan.Win32.Monderb.gen

4. Trojan.Win32.Monder.gen

5. not-a-virus:AdWare.Win32.HotBar.ck

6. Trojan.Win32.Monderc.gen

7. not-a-virus:AdWare.Win32.Shopper.v

8. not-a-virus:AdTool.Win32.MyWebSearch.bm

9. Trojan.Win32.Agent.abt

10. Worm.VBS.Autorun.r

11. Trojan.Win32.Agent.rzw

12. Trojan-Downloader.Win32.CWS.fc 13. not-a-virus:AdWare.Win32.Mostofate.cx

14. Trojan-Downloader.JS.Agent.bi

15. Trojan-Downloader.Win32.Agent.xvu

16. not-a-virus:AdWare.Win32.BHO.ca

17. Trojan.Win32.Agent.sav

18. Trojan-Downloader.Win32.Obitel.a

19. Trojan.Win32.Chifrax.a

20. Trojan.Win32.Agent.tfc

Можно распределить все представленные в двадцатке вредоносные и потенциально опасные программы по основным классам – TrojWare, VirWare, AdWare и Other Malware. Как видно, чаще всего пользовательские компьютеры становятся целью атаки всевозможных троянских программ.

Всего на компьютерах пользователей в июле было зафиксировано 20704 уникальных вредоносных, рекламных и потенциально опасных программ. Именно такое число уникальных детектируемых программ - примерно 20000 - и формирует, по данным «Лаборатории Касперского», среду «In-the-Wild».

Вторая двадцатка предоставляет данные о том, какими вредоносными программами чаще всего заражены обнаруженные на компьютерах пользователей инфицированные объекты:

1. Virus.Win32.Virut.q

2. Worm.Win32.Fujack.ap

3. Net-Worm.Win32.Nimda

4. Virus.Win32.Hidrag.a

5. Virus.Win32.Neshta.a

6. Virus.Win32.Parite.b

7. Virus.Win32.Sality.z

8. Virus.Win32.Alman.b

9. Virus.Win32.Virut.n

10. Virus.Win32.Xorer.du

11. Worm.Win32.Fujack.aa

12. Worm.Win32.Otwycal.g

13. Worm.Win32.Fujack.k

14. Virus.Win32.Parite.a

15. Trojan-Downloader.WMA.GetCodec.d

16. Virus.Win32.Sality.l

17. Virus.Win32.Sality.s

18. Worm.Win32.Viking.ce

19. Worm.VBS.Headtail.a

20. Net-Worm.Win32.Allaple.b

В данной двадцатке представлены в основном различные вредоносные программы, способные заражать файлы. Эти данные интересны как показатель наиболее распространенных угроз, требующих лечения, а не простого удаления инфицированных объектов.

Примечательно наличие в двадцатке программы GetCodec.d – уникального примера червя, заражающего аудиофайлы. Видно, что данное семейство вредоносных программ весьма активно распространяется на пользовательских компьютерах.

Данные об изменении позиций и долей всех вредоносных, рекламных и потенциально опасных программ будут представлены в отчете за август.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru