Выросло число кибератак на здравоохранение

Выросло число кибератак на здравоохранение

Организации, оказывающие медицинские услуги, хранят большое количество данных о пациентах, в то же время для защиты этой информации пока еще принимаются недостаточные меры.

Все это делает организации здравоохранения идеальной целью для киберпреступников. Такой вывод содержится в отчете по информационной безопасности за третий квартал 2015 года “Hazards Ahead: Current Vulnerabilities Prelude Impending Attacks”, представленном Trend Micro Incorporated (TYO: 4704; TSE: 4704), мировым лидером в разработке решений для информационной безопасности.

В третьем квартале 2015 года было зафиксировано несколько серьезных инцидентов со взломами данных в организациях здравоохранения. Так, в начале сентября 2015 года кибератаке подверглось американское агентство по медицинскому страхованию Excellus BlueCross BlueShield (BCBS), в результате этого взлома были скомпрометированы данные более 10 млн человек. Хакеры смогли получить доступ к личной информации пациентов, включая имя и дату рождения, а также номер социального страхования, почтовый адрес и финансовые данные. Как выяснилось, атака на компанию продолжалась более двух лет до того момента, как была обнаружена.

В ходе другой хакерской атаки, на больничную сеть Калифорнийского университета (UCLA Health) в Лос-Анджелесе, были скомпрометированы данные о 4,5 миллионах клиентов этой организации. В руки киберпреступников попали контактные данные пациентов, номера их полисов социального страхования, а также сведения из истории болезни. UCLA Health является одной из самых крупных больничных сетей в США – в нее входят четыре госпиталя и 150 отделений, расположенных на территории Южной Калифорнии.

В течение последних десяти лет киберпреступники в основном выбирали своими целями банки и ритейл. Однако в течение 2015 года их активность в отношении организаций здравоохранения заметно усилилась. По мнению аналитиков Trend Micro, у этого явления есть две основные предпосылки. Во-первых, это природа данных, которые хранятся в здравоохранении. В отличие, например, от данных кредитных карт, которые имеют ограниченный срок действия, такие данные, как номер социального страхования, являются неизменными в течение всей жизни. Это позволяет преступникам даже спустя длительное время после инцидента использовать похищенные данные для мошенничества, шантажа и других преступлений, называемых stolen identity (кража личности), связанных с незаконным использованием чужих персональных данных для получения материальной выгоды.

Второй причиной роста инцидентов краж данных в организациях здравоохранения является недостаточность принимаемых мер по их защите. Здравоохранение в этом вопросе пока отстаёт от таких отраслей, как финансы и ритейл, применяющих самые современные методы информационной безопасности. Организациям здравоохранения необходимо внедрять передовые методы защиты информации на всех уровнях, включая защиту медицинских порталов и баз данных, обнаружение утечек, целенаправленных атак и защиту конечных устройств.

Гарда NDR научилась искать скрытые атаки по поведению хостов

Компания «Гарда» обновила систему анализа сетевого трафика и выявления угроз «Гарда NDR». В новой версии появились механизмы автоматической оценки риска для хостов и кластеризации устройств на основе машинного обучения.

Главная идея обновления заключается в том, чтобы помочь специалистам по информационной безопасности быстрее находить действительно подозрительные события среди большого количества сетевой активности.

Для этого система анализирует поведение устройств в сети и группирует их по схожим признакам. Если один из хостов начинает заметно отличаться от других устройств своего кластера, это может указывать на аномалию или потенциальный инцидент.

Такой подход позволяет выявлять нестандартные сценарии атак, которые не всегда обнаруживаются классическими сигнатурными средствами защиты.

Параллельно в продукте появился риск-скоринг хостов. Вместо длинного списка разрозненных уведомлений аналитик получает ранжированный перечень узлов с оценкой потенциального уровня риска.

Для формирования этой оценки используются сразу несколько источников данных: сетевой трафик, телеметрия NetFlow, сигнатурный анализ, индикаторы компрометации и данные от механизмов Deception.

В компании отмечают, что подобное сочетание кластеризации и автоматической оценки риска реализовано в российских NDR-решениях впервые.

Обновление затронуло и другие компоненты системы. В продукт добавили поддержку цифровых отпечатков JA4 для анализа зашифрованного трафика, а также новую ML-модель для выявления автоматически сгенерированных доменов (DGA), которые часто используются для связи зловредов с управляющими серверами.

Кроме того, разработчики упростили развёртывание решения. В системе появились графический мастер установки и механизм автоматической загрузки политик из архивов. Также были расширены возможности интеграции с SIEM-платформами и доработан пользовательский интерфейс.

По данным компании, изменения затронули и процессы расследования инцидентов. Ряд операций теперь требует меньше действий со стороны аналитиков, что должно сократить время на обработку событий безопасности и снизить вероятность пропуска важных сигналов на фоне большого количества уведомлений.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru