網(wǎng)絡安全解決方案廠商Check Point Software Technologies Ltd.威脅情報部門Check Point Research在其發(fā)布的《2020年網(wǎng)絡安全報告》中，揭露過去一年所觀察到網(wǎng)絡犯罪者向全球各企業(yè)發(fā)動攻擊的主要手段，包括：加密貨幣挖礦軟件仍為主要的惡意軟件、僵尸網(wǎng)絡數(shù)量劇增、針對式勒索軟件攻勢兇猛、移動攻擊數(shù)量下降、云端攻擊數(shù)量上升、Magecart黑客集團攻擊盛行——其將Magecart惡意代碼植入電子商務網(wǎng)站，以竊取客戶付款數(shù)據(jù)。2019年即有數(shù)百個網(wǎng)站受到攻擊，連鎖商鋪、商業(yè)巨頭和中小企業(yè)等所有商務平臺均未能幸免。
企業(yè)需主動規(guī)劃、盡早檢測并自動攔截網(wǎng)絡攻擊
Check Point情報長Lotem Finkelsteen表示：「2019年網(wǎng)絡威脅情勢錯綜復雜，各個國家、犯罪組織和私人承包商都加速了網(wǎng)絡軍備競賽，以驚人的速度提升各自戰(zhàn)力，這種局勢將延續(xù)到2020年。即使企業(yè)配備了最全面、最先進的安全產(chǎn)品，也無法完全消除攻擊風險。除了檢測和修復外，企業(yè)還需要主動規(guī)劃、提前阻止網(wǎng)絡犯罪者發(fā)起攻擊，盡早檢測并自動攔截攻擊方可有效防止破壞?！?/p>
2020年網(wǎng)絡攻擊4大手段
Sophos亞太及日本區(qū)高級技術(shù)方案總監(jiān)韋頌修表示：「網(wǎng)絡威脅形勢持續(xù)演變，進展速度與變化程度甚至比以往更快，亦更難以預測。鑒于世人只能確定當前發(fā)生的事，因此SophoLabs分析目前趨勢對2020年世界的影響，并強調(diào)攻擊者如何更隱秘、更擅于利用其他人的錯誤，以及揭露他們?nèi)绾瓮高^行動應用程序和藏身在網(wǎng)絡中的隱藏行蹤、逃避威脅偵測技術(shù)，甚至隱匿在云端?！?/p>
在《SophosLabs 2020年網(wǎng)絡威脅報告》中提出了影響2020年網(wǎng)絡安全的4項攻擊手段，分別為：
1. 勒索軟件攻擊者繼續(xù)以自動化主動攻擊（AAA）升級威脅
網(wǎng)絡罪犯利用獲取企業(yè)信任的系統(tǒng)管理工具進行攻擊，以避過安全監(jiān)控措施和阻礙備份，目的是在最短時間內(nèi)對受害組織造成最大影響。
2. 垃圾應用程序更貼近惡意軟件
過去一年坊間出現(xiàn)了濫用訂購機制的Android詐騙程序（Android Fleeceware），以及比以往更鬼祟但更富攻擊性的廣告軟件。這份威脅報告指出它們和其他潛在垃圾應用程序（PUA），例如瀏覽器插件等，已經(jīng)成為交付與執(zhí)行惡意軟件或無檔案攻擊的代理人。
3. 操作人員設定錯誤是云端運算的最大漏洞
隨著云端系統(tǒng)愈加復雜且具靈活性，操作人員出錯造成了日趨嚴重的風險。再加上一般系統(tǒng)都欠缺可見度，使云端運算環(huán)境成為黑客唾手可得的目標。
4. 用來對抗惡意軟件的機器學習設計反被攻擊
2019年標榜著采用機器學習（AI）技術(shù)的安全系統(tǒng)，或許會成為攻擊目標。有研究顯示，黑客可以騙過機器學習偵測模型，亦能利用機器學習技術(shù)創(chuàng)造出令人信服的虛假內(nèi)容，以作為社交工程攻擊手段。但在另一邊，防守者則利用機器學習技術(shù)識別出惡意電子郵件和網(wǎng)址。這種進階式的「貓捉老鼠」游戲預計在未來將會更為普遍。
（本文轉(zhuǎn)載自安防知識網(wǎng)臺灣版網(wǎng)站，未完待續(xù)）
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