Бренды социальных сетей стали чаще фигурировать в фишинговых атаках

Бренды социальных сетей стали чаще фигурировать в фишинговых атаках

Бренды социальных сетей стали чаще фигурировать в фишинговых атаках

Исследователи из команды Check Point Research (CPR) проанализировали, какие бренды чаще всего используют киберпреступники в фишинговых атаках. Отчёт за третий квартал 2021 года показал, что фишеры стали чаще имитировать социальные сети.

Что касается имён компаний, чаще других фигурирующих в фишинговых схемах, первое место досталось Microsoft. Причём техногигант из Редмонда довольно часто становится лидером по имитации в кампаниях онлайн-мошенников.

Тем не менее число упоминаний бренда Microsoft заметно уменьшилось, если сравнивать со вторым кварталом 2021 года. По данным Check Point, корпорация упоминалась в 29% всех фишинговых кампаний (прошлый период показал 45%).

При этом другая всем известная корпорация Amazon заняла второе место, обогнав DHL. В третьем квартале 2021 года имя детища Джефа Безоса использовалось в 13% фишинговых атак (во втором квартале эта доля составила 11%).

Однако изюминкой отчёта Check Point Research стала новая тенденция: в третьем квартале злоумышленники начали чаще использовать бренды социальных сетей. Как отметили исследователи, соцсети впервые вошли в топ-3 по числу попыток фишинга. А в целом список выглядит так:

  1. Microsoft (29% всех фишинговых атак в мире)
  2. Amazon (13%)
  3. DHL (9%)
  4. BestBuy (8%)
  5. Google (6%)
  6. WhatsApp (3%)
  7. Netflix (2.6%)
  8. LinkedIn (2.5%)
  9. PayPal (2.3%)
  10. Facebook (2.2%)
Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru