Европол: Жертвы шифровальщиков редко сообщают об атаке правоохранителям

Европол: Жертвы шифровальщиков редко сообщают об атаке правоохранителям

Европол обеспокоен низким процентом обращений жертв программ-вымогателей в правоохранительные органы. Как правило, многие надеются сохранить в тайне факт атаки. Такая ситуация затрудняет оценку уровня киберпреступности и поимку злоумышленников.

В новом отчёте — «Internet Organised Crime Threat Assessment 2020» — Европол сосредоточился на ключевых формах киберпреступлений против организаций. Программы-вымогатели стали одной из основных проблем, поскольку их операторы демонстрируют хороший уровень подготовки.

В большинстве случаев злоумышленники не просто шифруют сеть жертвы, требуя выкуп, они ещё и угрожают опубликовать украденные конфиденциальные данные.

Несмотря на такой уровень опасности для организаций, об атаках шифровальщиков правоохранителям сообщают редко — жертвы, видимо, не хотят, чтобы факт успешного проникновения в их сети стал достоянием общественности.

Ряд правоохранительных органов в Европе заявил, что узнать об атаках операторов программ-вымогателей удалось только из новостных изданий. Европол считает, что организации часто не ставят на первое место расследование атаки, их главная задача — сохранить репутацию и восстановить рабочие процессы.

При этом печально, что многие до сих пор считают, что проще и быстрее всего заплатить выкуп. Однако киберпреступникам приходится верить на слово, никто не гарантирует расшифровку файлов и, что более важно, удаление конфиденциальной корпоративной информации, украденной в атаке.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Специалисты компании Angara Security выпустили решение на базе нейронной сети, интегрирующееся с SIEM-системой. По словам разработчиков, новинка поможет повысить эффективность мониторинга в SOC.

Комбинированные слои, из которых состоит нейронная сеть, свойственны как сверточным сетям (Convolutional Neural Networks), так и рекуррентным (Recurrent Neural Networks).

Таким образом, разработка поможет дополнить стандартные методы анализа событий в информационной безопасности, а также с высокой точностью выявлять вредоносную активность по характерным паттернам.

В этом случае безопасники избавляются от необходимости писать отдельные правила детектирования для каждой новой утилиты или процедуры.

«ML-модели являются отличным вспомогательным инструментом в работе аналитиков. С одной стороны, они позволяют расширить возможности по детектированию активности злоумышленников, с другой — автоматизировать часть процессов и высвободить ресурсы для задач, требующих участия человека», — комментирует Артем Грибков, заместитель директора Angara SOC по развитию бизнеса.

Использованная Angara Security ML-модель может применяться в трёх сценариях. Например, для детектирования PowerShell-скриптов — одного из любимых инструментов киберпреступников.

Второй сценарий — обнаружение DGA-доменов и DNS-туннелирования. Зачастую классические методы анализа DNS-имен выдают ложноположительные срабатывания, а сверху ещё накладывается проблема доменных имён, похожих на легитимные. В Angara Security отмечают, что ML-решение справляется с этой задачей.

Наконец, третий сценарий — анализ журналов веб-серверов. ML-модель в этом случае может использоваться в качестве дополнения к WAF-системам или как альтернатива эшелонированной защиты веб-ресурсов.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru