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.

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

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

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