Кибератаки на промышленность выросли в 2020 году на 91%

Кибератаки на промышленность выросли в 2020 году на 91%

Кибератаки на промышленность выросли в 2020 году на 91%

Специалисты компании Positive Technologies изучили наиболее актуальные киберугрозы, отметившиеся в 2020 году, и выделили интересную статистику: число киберинцидентов на промышленных предприятиях увеличилось на целых 91% в сравнении с 2019 годом.

Аналитики также посчитали, что количество атак с использование вредоносных программ выросло на 54%. При этом медицинские учреждения оказались основной целью для операторов программ-вымогателей.

Стоит отметить, что общее число киберинцидентов в 2020 году тоже ощутимо увеличилось — на целых 51%. Семь из десяти атак оказались целевыми, что может говорить о растущем уровне киберпреступности.

В основном APT-группировки интересуются государственными учреждениями (19% атак пришлись на них), промышленными компаниями (12%) и медицинскими организациями (9%).

Самая поражающая цифра в отчёте Positive Technologies — рост общего числа кибератак на промышленные компании. Количество таких вредоносных кампаний увеличилось на 91%. Наиболее активными зловредами в этом случае стали RansomExx, Netwalker, Clop, Maze, Ragnar Locker, LockBit, DoppelPaymer и Snake.

Одним из самых опасных для АСУ ТП шифровальщиков оказался Snake, способный принудительно останавливать процессы на промышленных предприятиях. Чтобы затруднить восстановление данных, зловред также удаляет теневые копии.

Помимо этого, промышленность атаковали различные APT-группировки, специализирующиеся на таргетированных кибероперациях. Среди таких исследователи Positive Technologies выделили группу RTM, которая за 2020 год провела более 100 фишинговых рассылок.

Отчёт Positive Technologies охватил и тенденцию использования вредоносных программ в атаках 2020 года. Специалисты говорят, что такие методы по-прежнему в тренде. Число подобных кибернападений увеличилось на 54% в сравнении с 2019 годом.

Зачем Яндекс Go создал отдельный язык для расчёта стоимости поездок

Цена поездки в Яндекс Go — это не расстояние, умноженное на минуты и километры. В расчёт вмешиваются геозоны, спрос, скидки, платные дороги, дополнительные остановки и требования вроде перевозки кота, велосипеда или лыж. Чтобы управлять этим хозяйством без бесконечных деплоев, разработчики вынесли алгоритм ценообразования из кода сервиса в собственный язык.

Как объяснили разработчики в статье на Хабре, прайсинг работает не только при заказе машины.

Он пересчитывает стоимость при смене маршрута или способа оплаты, завершении поездки, обращении в поддержку и проверке данных аналитиками. Цена при этом может быть фиксированной, интервальной или считаться по таксометру.

 

Сначала сервисы параллельно собирают параметры поездки: тарифную категорию, геозоны, скидки, повышенный спрос и дополнительные услуги. Зависимости между источниками выстраиваются в граф, а запросы выполняются асинхронно на базе userver. Если некритичный источник не ответил, весь расчёт не падает.

 

Сам алгоритм раньше можно было бы держать в C++, но он меняется в среднем дважды в неделю. Выкатка сервиса на 50 подов занимает около 40 минут, а лес динамических конфигов быстро превратил бы код в музей условных операторов.

Поэтому Яндекс разработал собственный DSL. В нём есть условия, функции, неизменяемые значения и fold вместо циклов. Правила собираются в последовательную цепочку: каждое преобразование получает текущую цену и параметры, а возвращает новый результат с метаданными. Грамматику описали через ANTLR 4, а верификатор Z3 проверяет, что программа не выдаст некорректную цену.

 

Теперь изменение алгоритма не требует пересборки сервиса, ошибочную версию можно быстро откатить, а каждый расчёт — воспроизвести по входным данным и промежуточным результатам.

 

В итоге прайсинг превратился в отдельную платформу, которой уже пользуются Такси, Доставка и сервис зарядки электромобилей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru