Google: Организации неправильно защищаются от кибератак ботов

Google: Организации неправильно защищаются от кибератак ботов

Google: Организации неправильно защищаются от кибератак ботов

Аналитики Google отметили рост числа кибератак, в которых злоумышленники используют ботов. Как правило, боты могут доставить серьёзные проблемы любой организации, однако последние, судя по всему, не до конца осознают опасность и фокусируются исключительно на наиболее очевидных атаках.

По словам специалистов Google, атакующие быстро приспособились к условиям, продиктованным пандемией коронавирусной инфекции COVID-19. В частности, злоумышленники взяли на мушку онлайн-бизнес, а для атак в большинстве случаев используются боты.

Во вредоносных киберкампаниях боты могут пригодиться для выполнения целого ряда задач: от сбора информации и обхода самых разных капч до мошенничества с рекламой и банковскими картами.

Однако одним из самых разрушительных для бизнеса методов в исполнении ботов являются DDoS-атаки. Если у операторов имеются приличные возможности, они могут на долгое время вывести из строя системы целевой организации.

По данным аналитиков, 71% компаний столкнулся с растущим числом атак ботов, а 56% организаций заявили, что наблюдают разные типы атак. Специалисты Google при этом считают, что на сегодняшний день бизнес использует неэффективные методы защиты.

Как показали исследования Google, 78% организаций используют защиты от DDoS (файрволы уровня веб-приложений (WAF), сети доставки содержимого (CDN)), однако менее пятой части этих компаний задействуют систему для борьбы конкретно с ботами.

«Как правило, боты атакуют бизнес-логику приложений. В этом случае лишь специальное решение поможет организации бороться с подобными киберугрозами. Для эффективной защиты веб-приложений компании должны использовать  Anti-DDoS, WAF и CDN, но обязательно вместе со специальной системой, заточенной под ботов», — объясняет Келли Андерсон из Google.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru