За 2019 год FireEye обнаружила более 500 новых семейств вредоносов

За 2019 год FireEye обнаружила более 500 новых семейств вредоносов

За 2019 год FireEye обнаружила более 500 новых семейств вредоносов

Компания FireEye опубликовала новый отчёт, посвящённый проанализированным за 2019 год вредоносным программам. Специалисты представили интересную статистику относительно новых семейств и семплов вредоносов.

Согласно документу «Mandiant M-Trends 2020», в 2019 году FireEye анализировала 1,1 млн образцов в день.

Всего было выявлено 1268 семейств вредоносных программ. Самая интересная цифра касается новых типов зловредов, ранее никем не зафиксированных, — их обнаружили более 500 (41% от общего числа).

«В 2019 году мы выявили более 500 новых семейств вредоносных программ. Большинство обнаруженных образцов предназначены либо для Windows, либо для нескольких операционных систем», — гласит отчёт экспертов.

«Конечно, нам встречаются вредоносы, предназначенные исключительно для macOS и Linux, но они по-прежнему остаются в меньшинстве».

По данным FireEye, одна треть изученных в 2019 году атак была продиктована финансовыми интересами. Также существенным стимулом служила кража данных и шпионаж.

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