К 2031 году убытки от программ-вымогателей составят свыше $265 млрд

К 2031 году убытки от программ-вымогателей составят свыше $265 млрд

К 2031 году убытки от программ-вымогателей составят свыше $265 млрд

В ближайшие десять лет убытки от кибератак программ-вымогателей достигнуть цифры 265 миллиардов долларов. К такому выводу пришли исследователи из компании Ventures, представившие свои прогнозы в новом отчёте.

Уже сегодня вымогатели (шифровальщики, ransomware) — наиболее опасный с точки зрения урона вид вредоносных программ. Что ещё хуже — это ещё и самый популярный класс вредоносов. Теперь организации не только теряют доступ к файлам, но ещё и рискуют публикацией конфиденциальной информации на форуме киберпреступников.

Одними из наиболее опасных группировок, проводящих атаки с использованием программ-вымогателей, можно назвать Maze, Nefilim, Clop и DarkSide. Последняя, например, провела кампанию против Colonial Pipeline.

Учитывая опасность ransomware, специалисты компании Ventures решили просчитать, насколько вырастут убытки от подобных атак. В результате эксперты пришли к выводу, что сумма ущерба от действий программ-вымогателей возрастёт до $265 миллиаров к 2031 году.

Исследователи учитывали, что операторы шифровальщиков атакуют как крупные корпорации, так и обычных пользователей. Причём очередная атака этого класса вредоносных программ происходит каждые несколько секунд.

А пока мы имеем следующую картину: в этом году ожидается, что ransomware приведут к потерям в размере 20 миллионов долларов. С 2015 года эта сумма выросла в 57 раз.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru