Check Point: от незаконного криптомайнинга пострадала каждая 5 компания

Check Point: от незаконного криптомайнинга пострадала каждая 5 компания

Check Point: от незаконного криптомайнинга пострадала каждая 5 компания

Check Point обнаружила, что в погоне за прибылью киберпреступники все чаще используют криптомайнеры, а организации по всему миру продолжают подвергаться атакам программ-вымогателей и вредоносных рекламных программ.

За период с июля по декабрь 2017 г. от незаконного майнинга криптовалюты пострадала каждая пятая компания. С помощью этого вредоносного ПО киберпреступники получают доступ к ресурсам центрального процессора или видеокарты на ПК жертвы и используют их для добычи криптовалют. Уровень потребления может достигать 65% мощности ЦП. 

В отчете Global Threat Intelligence Trends Report за второе полугодие 2017 г. также представлен подробный обзор ландшафта киберугроз в топ-категориях вредоносного ПО — вымогателях, банковских и мобильных зловредах. Данные получены из Check Point ThreatCloud за июль – декабрь 2017 г.

Эксперты Check Point выявили ключевые тренды киберугроз во втором полугодии 2017:

  • Ажиотаж вокруг майнинга криптовалюты. Программы-криптомайнеры чаще всего используются для майнинга криптовалюты в личных целях. Однако из-за растущего внимания общества к виртуальным деньгам процесс майнинга, который напрямую зависит от числа владельцев криптовалют, затормозился. В результате для майнинга требуется намного больше вычислительной мощности, что побуждает хакеров придумывать новые способы незаконного использования ресурсов.
  • Эксплойты теряют популярность. Еще год назад эксплоит-киты были одним из главных векторов атак. Однако в 2017 г. они применялись значительно реже, потому что платформы и программы, которые уже становились жертвами эксплойтов, улучшили свою защиту. «Срок годности» новых эксплойтов сокращается и благодаря оперативным совместным действиям вендоров по безопасности и разработчиков софта и автоматическим обновлениям ПО.
  • Рост мошенничества и вредоносного спама. В течение 2017 года соотношение между зловредами, которые используют протоколы HTTP и STMP, сместилось в сторону SMTP. Объем таких атак вырос с 55% в первом полугодии до 62% во втором. Популярность этих методов распространения привлекла внимание опытных хакеров, владеющих более совершенными практиками взлома. Они применяют свои умения для взлома документов, в особенности Microsoft Office.
  • Мобильное вредоносное ПО вышло на уровень предприятий. В течение прошлого года мы видели атаки на компании, источниками которых стали мобильные устройства. Так, смартфоны и планшеты, зараженные зловредом MilkyDoor, использовались в качестве серверов-посредников для сбора конфиденциальных данных из корпоративной сети. Еще один пример мобильных угроз — вредоносное ПО Switcher, которое пытается взломать элементы сети (например, маршрутизаторы) и перенаправить трафик на подконтрольный хакерам сервер.

С полной версией отчета можно ознакомиться по этой ссылке.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ИИ Яндекса отражает до 150 DDoS-атак в месяц — 99,9% автоматически

Искусственный интеллект Яндекса каждый месяц справляется в среднем со 150 DDoS-атаками на сервисы компании. С начала года таких атак было уже около 800, рассказал ТАСС директор по информационной безопасности компании Александр Каледа.

По его словам, нагрузка сильно колеблется: в пиковые периоды количество атак поднимается до 150 в месяц, в спокойные — опускается до 50–60.

Но при этом подавляющее большинство атак — свыше 99,9% — нейтрализуются полностью автоматически, без участия человека.

Каледа поясняет, что речь идёт в основном о сложных атаках, направленных на нарушение работы сервисов и приложений. ИИ помогает выявлять нетривиальные признаки угроз, которые невозможно описать простыми правилами.

«В отличие от традиционного подхода, где правила быстро устаревают, ИИ находит нестандартные сочетания технических и поведенческих признаков. Такой подход сложнее обойти злоумышленникам», — отметил он.

После отражения атаки проходят разбор и анализ. Сейчас около 75% таких разборов выполняются автоматически: система классифицирует инциденты и пополняет обучающую выборку, что помогает быстрее реагировать на новые типы угроз.

Атаки Яндекс отражает с помощью собственного сервиса «Антиробот». Он анализирует весь входящий трафик в режиме реального времени и определяет, какие запросы поступают от реальных пользователей, а какие — от автоматизированных систем, участвующих в атаке.

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