Кибератаки на IoT за три месяца увеличились более чем в 2 раза

Кибератаки на IoT за три месяца увеличились более чем в 2 раза

Кибератаки на IoT за три месяца увеличились более чем в 2 раза

Check Point в отчете Global Threat Index за июль 2018 года отмечает значительное увеличение эксплойтов, направленных на три основные уязвимости Интернета вещей. С мая 2018 года количество атак, связанных с распространением в IoT вредоносных программ, таких как Mirai, IoTroop/Reaper и VPNFilter, увеличилось более чем в 2 раза.

В течение июля 2018 года три IoT-уязвимости вошли в рейтинг 10 наиболее часто эксплуатируемых: Удаленное выполнение кодов MVPower DVR маршрутизатора на 5-м месте; удаленное выполнение команд маршрутизатора D'Link DSL-2750B на 7-м месте; обход аутентификации маршрутизатора DANAN GPON A на 10-м месте.

В общей сложности в июле 2018 года 45% организаций во всем мире подверглись атакам на эти уязвимости, в июне — атаки на них ощутили 35% компаний, в мае — 21%. Все эти уязвимости позволяют злоумышленникам выполнить вредоносный код и получить удаленный контроль над требуемыми устройствами.

«Известные уязвимости предоставляют киберпреступникам простую и относительно беспрепятственную точку входа в корпоративные сети, что позволяет им выполнять широкий спектр атак», — комментирует Василий Дягилев, глава представительства Check Point Software Technologies в России и СНГ.

«Уязвимости устройств Интернета вещей часто являются «путем наименьшего сопротивления», поскольку, как только одно устройство скомпрометировано, через него можно проникнуть в другие подключенные к нему устройства».

«Таким образом, для обеспечения безопасности сетей организациям крайне важно устанавливать патчи к известным уязвимостям, как только они становятся доступны».

Для защиты от известных и неизвестных уязвимостей организациям необходимо разворачивать многоуровневую стратегию кибербезопасности, которая защищает как от кибератак известных семейств вредоносного ПО, так и от новых угроз.

Согласо отчету, в июле 2018 года Coinhive сохранил статус самого распространенного вредоноса, он атаковал 19% организаций во всем мире. Cryptoloot и Dorkbot оказались на втором и третьем местах рейтинга соответственно, каждый из вредоносов атаковал 7% организаций в мире.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru