Вымогатели продолжили атаковать корпоративные сети в ноябре 2016

Вымогатели продолжили атаковать корпоративные сети в ноябре 2016

Вымогатели продолжили атаковать корпоративные сети в ноябре 2016

Check Point в ежемесячном отчете Global Threat Index за ноябрь отметил рост числа вымогательских атак с использованием зловредов Locky и Cryptowall на 10%. По данным Check Point, количество активных семейств вредоносного ПО и общее количество атак остаются близкими к рекордно высокому значению, число нападений на корпоративные сети также растет.

С октября продолжает распространяться зловред-вымогатель Locky — количество атак с ним выросло на 10%. По такому же сценарию действовал пятый по распространенности зловред Cryptowal. Предполагается, что многие компании просто платят хакерам, чтобы вернуть свои данные, что делает этот вектор атаки еще более выгодным и привлекательным для киберпреступников.

Conficker вновь утвердился в позиции самого популярного в мире зловреда, ответственного за 15% зарегистрированных атак. На втором месте расположился Locky, распространение которого началось в феврале этого года, он отвечает за 6% всех атак. На третьем месте — Sality, 5% распознанных атак. Вредоносные семейства из первой десятки отвечают за 45% всех известных атак.

  1. Conficker — Червь, обеспечивающий удаленное исполнение операций и загрузку вредоносного ПО. Инфицированный компьютер управляется ботом, который обращается за получением инструкций к своему командному серверу.
  2. Locky — Вымогательское ПО, появившееся в феврале 2016 года. Распространяется в основном через спам-письма, содержащие инфицированный Word или Zip файл, который загружает и устанавливает вредоносное ПО, шифрующее пользовательские файлы.
  3. Sality — Вирус, который заражает ОС Microsoft Windows и позволяет удаленные действия и загрузки других вредоносных программ. Из-за своей сложности и способностей к адаптации Sality считается на сегодняшний день одной из самых опасных вредоносных программ.

Количество атак на Россию в ноябре существенно увеличилось, из-за чего страна поднялась со 101 на 62 место в списке ThreatIndex. Атаки на компании на территории страны проводились с использованием таких вредоносных программ, как InstalleRex, Conficker, Kometaur, Ramnit, Sality , Dorkbot, Cryptowall, Locky, Ranbyus и Jeefo. Больше всех в прошлом месяце атаковали Ботсвану, Малави и Шри Ланку, а минимальное число атак зарегистрировано на Уругвай, Аргентину и Литву. 

Наиболее значительно выросло количество атак с использованием банковского трояна Ramnit. В ноябре он впервые вошел в Check Point топ-10 самых распространенных атак, заняв шестое место. С октября 2015 года число заражений Ramnit выросло в два раза. В основном он активен в Турции, Бразилии, Индии, Индонезии и США.  Ramnit используется для кражи банковских учетных данных, FTP-паролей, куки-сессий и личных данных.

Восьмой месяц подряд HummingBad остается самой распространенной вредоносной программой для атак на мобильные устройства. Самыми активными мобильными зловредами в ноябре также были: 

  1. HummingBad —Вредоносное ПО для Android, которое, используя устойчивый к перезагрузке руткит, устанавливает мошеннические приложения и с небольшими модификациями может проявлять дополнительную вредоносную активность, включая установку программных клавиатурных шпионов, кражу учетных данных и обход зашифрованных email-контейнеров, используемых компаниями.
  2. Triada —  Модульный бэкдор для Android, который дает повышенные привилегии загруженным зловредам, поскольку помогает им внедриться в системные процессы. Triada также была замечена в подмене URL-адресов, загруженных в браузере.
  3. Ztorg — Троян, использующий рутовые привилегии, чтобы загружать и устанавливать приложения на смартфон пользователя без его ведома.

Василий Дягилев, глава представительства Check Point Software Technologies в России и СНГ, прокомментировал: «Вымогательские атаки продолжают расти по простой причине — они работают и приносят немалую прибыль хакерам. Компании пытаются эффективно противодействовать таким угрозам, однако у многих просто нет достойной защиты. Также проблемой является низкий уровень осведомленности сотрудников, которые не могут оперативно распознать возможность атаки во входящих сообщениях электронной почты».

«Организации должны использовать продвинутые решения для предотвращения угроз на свои сети, конечные устройства и мобильные девайсы, чтобы остановить вредоносное ПО на стадии до заражения сети компании. Подходящим вариантом может стать SandBlast™ Zero-Day Protection, Threat Extraction и Mobile Threat Prevention от Check Point, которые обеспечивают надежную защиту против новейших угроз», — добавил Василий.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru