Fortinet обнаружила почти 300 уникальных ботнетов за 2 квартал 2018 года

Fortinet обнаружила почти 300 уникальных ботнетов за 2 квартал 2018 года

Fortinet обнаружила почти 300 уникальных ботнетов за 2 квартал 2018 года

Компания Fortinet подготовила отчет об угрозах за второй квартал 2018 года. Были проанализированы детекты эксплойтов, уникальные образцы вредоносных программ и новые варианты ботнетов.

По итогам второго квартала Fortinet засекла 7 230 уникальных эксплойтов, 811 приходятся на одну компанию. Из них 30 были 0-day, а 5,7 % уязвимостей уже использовались злоумышленниками в дикой природе.

С вредоносными программами статистика тоже, прямо скажем, пугающая. FortiGuard Labs зафиксировала 23 945 уникальных образцов вредоносов, из них 4 856 — абсолютно разные семейства.

На одну организацию приходится 13 уникальных детектов ежедневно. 23,3 % от общего числа обнаруженных зловредов представляют собой злонамеренные криптомайнеры, которые добывают цифровую валюту за счет вычислительных ресурсов компьютеров пользователей.

Самая интересная, на наш взгляд, статистика коснулась ботнетов. Fortinet зарегистрировала 265 уникальных вариантов этой киберугрозы. 7,6 ботнетов приходится на одну компанию, из которых 1,8 активны.

10 % ботнетов атакуют более 1,1 % организаций. 5 % ботнетов осуществляют свою вредоносную активность более одной недели. Fortinet привела инфографику, отражающую топ ботнетов:

Также за второй квартал исследователи обнаружили 30 уязвимостей, затрагивающих продукты разных вендоров. С этим списком можно ознакомиться на картинке ниже:

Исходя из исследования Fortinet, киберпреступники даже не думают снижать активность, а наоборот — продолжают развивать вредоносные схемы и программы, которые помогают им проникать в сети предприятий и получать прибыль.

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

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

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