Количество пострадавших от программ-шифровальщиков превысило миллион

Количество пострадавших от программ-шифровальщиков превысило миллион

Количество пострадавших от программ-шифровальщиков превысило миллион

Согласно отчету «Лаборатории Касперского», количество пострадавших от троянцев, шифрующих файлы, выросло практически вдвое — с 718 536 в 2015–2016 годах до 1 152 299 в 2016-2017. Число пользователей, ставших жертвами всех программ-вымогателей за тот же период выросло на 11,4%: с 2 315 931 до 2 581 026.

При этом злоумышленники активно осваивают новые территории. Например, Россия ранее входила в десятку государств, отличающихся наиболее интенсивным ростом количества инцидентов с программами-вымогателями, но по итогам отчетного периода уступила место таким странам, как Турция, Вьетнам и Япония. Доля вымогателей в общем числе заражений мобильными зловредами в России снизилась до 0,88% (в 2015–2016 годах этот показатель составлял 4,91%).

Такое резкое падение можно объяснить двумя факторами. Во-первых, выросло количество атак вредоносного ПО в целом, на фоне которого доля шифровальщиков растворилась. И во-вторых, снизилась активность троянца Small, традиционно атакующего в первую очередь Россию и страны постсоветского пространства.

«Главное, что вызывает беспокойство в связи с ростом атак шифровальщиков, — они становятся все более нацеленными на финансовую и промышленную инфраструктуру. Причина такой тенденции очевидна: преступники считают целевые вредоносные атаки на организации гораздо более прибыльными, чем массовые атаки на рядовых пользователей. В таком случае целью злоумышленников становятся не только деньги компании, но и ценная информация, которую можно использовать для шантажа или саботажа. Недавние вспышки эпидемий троянцев WannaCry в мае и ExPetr в июне этого года, поразившие тысячи компьютеров коммерческих компаний и правительственных организаций по всему миру, лишь подтверждают наши опасения», — прокомментировал Антон Иванов, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

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