一区二区三区三上|欧美在线视频五区|国产午夜无码在线观看视频|亚洲国产裸体网站|无码成年人影视|亚洲AV亚洲AV|成人开心激情五月|欧美性爱内射视频|超碰人人干人人上|一区二区无码三区亚洲人区久久精品

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

2017年惡意代碼所呈現(xiàn)的四大趨勢(shì)可能在2018年成為主要的行為

5RJg_mcuworld ? 2018-01-05 10:58 ? 次閱讀

近日,Sophos公布了2018年惡意代碼流行預(yù)測(cè)分析報(bào)告,通過(guò)對(duì)2017年以來(lái)發(fā)生的安全威脅事件分析,來(lái)預(yù)測(cè)2018年可能發(fā)生的惡意代碼威脅。他們認(rèn)為2017年惡意代碼所呈現(xiàn)的四大趨勢(shì),有可能在2018年成為主要的行為。

1

WannaCry開(kāi)創(chuàng)了RaaS的勒索服務(wù)模式

在WannaCry之前,勒索軟件Cerber一直穩(wěn)居勒索類惡意代碼的頭把交椅,自從WannaCry利用“永恒之藍(lán)”漏洞沖擊了整個(gè)地球互聯(lián)網(wǎng)之后,WannaCry在全部勒索軟件中占到了半壁江山。盡管Cerber降至第二位,但是其背后的力量不同忽視,Cerber的制造者不斷的更新和培育新的變種來(lái)適應(yīng)當(dāng)前變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,例如Cerber中出現(xiàn)的沙盒檢測(cè)與規(guī)避等行為。

下圖是2017年勒索軟件的爆發(fā)趨勢(shì)圖,可以看到六月份左右有一個(gè)明顯的峰值,這個(gè)時(shí)期正是WannaCry和NotPetya的爆發(fā)期,中后期主要是Locky的興起,但是可以發(fā)現(xiàn)Cerber在整個(gè)勒索軟件中一直穩(wěn)定的存在,這也從另外一個(gè)方面說(shuō)明了Cerber的攻擊能力。

勒索軟件目前是暗網(wǎng)上最大的交易項(xiàng)目,在2017年出現(xiàn)了定制化的服務(wù)模式,甚至某些勒索軟件出現(xiàn)了類似于傳銷的營(yíng)銷模式,一個(gè)人被勒索之后,只要講勒索軟件轉(zhuǎn)發(fā)到10個(gè)以上的微信群或社區(qū)群,就能解密自己的系統(tǒng),在2018年這種趨勢(shì)會(huì)更加明顯,醫(yī)療保健、政府和關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施、教育行業(yè)仍可能將是被勒索的重災(zāi)區(qū)。

2017年惡意代碼所呈現(xiàn)的四大趨勢(shì)可能在2018年成為主要的行為

2

安卓惡意代碼

2017年的安卓惡意代碼比2016年增加了17.6%。其中Rootnik是最流行的惡意軟件家族,POrnclk占第二位,其余的是Axent、Slocker和Dloader。有意思的是GooglePlay上的很多應(yīng)用程序斗魚(yú)Rootnik綁定,該家族在9月下旬也被發(fā)現(xiàn)利用了DirtyCowLinux漏洞。Googleplay上發(fā)現(xiàn)的威脅數(shù)量比2016年同期增加了一倍:超過(guò)800個(gè)Android APP感染了Xavir惡意軟件,WireX感染的國(guó)家超過(guò)了100個(gè),設(shè)備超過(guò)14萬(wàn)臺(tái)。Wirex從u.axclick.store獲取其DDoS的攻擊目標(biāo)。然后創(chuàng)建一個(gè)Webview并獲得目標(biāo)主機(jī)名和端口。然后啟動(dòng)50個(gè)線程來(lái)發(fā)起攻擊。每個(gè)線程發(fā)送10,000,000次512個(gè)字節(jié)的數(shù)據(jù)。

2017年惡意代碼所呈現(xiàn)的四大趨勢(shì)可能在2018年成為主要的行為

3

MAC惡意代碼

一直以來(lái),大多數(shù)人都認(rèn)為Mac系統(tǒng)比Windows更安全。從2017年發(fā)現(xiàn)的情況來(lái)看,針對(duì)Mac系統(tǒng)的惡意代碼非常之多,但是實(shí)際攻擊的數(shù)量比例不高,但是2018的一個(gè)趨勢(shì)僵尸針對(duì)Mac的垃圾或者廣告類的惡意代碼將是巨大的。

2017年惡意代碼所呈現(xiàn)的四大趨勢(shì)可能在2018年成為主要的行為

4

windows office帶來(lái)的威脅

下圖是2017年以來(lái)被利用的office漏洞的分布圖,很有意思的是,CVE-2012-0158雖然不是最常用的Offce漏洞,但是卻被一些人稱為“不會(huì)死的漏洞“,從2012年披露至今,仍然被大量的使用。

2017年以來(lái),CVE-2017-0199已經(jīng)成為最受攻擊者喜歡的漏洞,CVE-2017-0199安全漏洞在Microsoft Offce的多個(gè)版本中可以利用。不過(guò),一些人預(yù)測(cè),下一個(gè)應(yīng)該是是CVE-2017-11826。

2017年惡意代碼所呈現(xiàn)的四大趨勢(shì)可能在2018年成為主要的行為

最后,小編認(rèn)為,Sophos還漏掉了一個(gè)重要的預(yù)測(cè)點(diǎn),那就是“后Mirai時(shí)代”物聯(lián)網(wǎng)和工控系統(tǒng)的惡意代碼威脅!從MalwareBenchmark 2017年分析和上報(bào)的物聯(lián)網(wǎng)惡意代碼來(lái)看,IOTroop,Satori,Rowdy等惡意代碼以mirai的源代碼為本體,經(jīng)過(guò)不斷的變異改進(jìn),已經(jīng)從傳統(tǒng)的Linux平臺(tái)演變到了Windows平臺(tái),利用的端口也在不斷變化,從傳統(tǒng)的弱口令攻擊轉(zhuǎn)變到了弱口令和漏洞利用的綜合攻擊方式。這樣的攻擊方式的快速且豐富的衍變,注定2018年在工控物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域不會(huì)風(fēng)平浪靜!

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • Mac
    Mac
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    1115

    瀏覽量

    52426
  • 惡意代碼
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    12

    瀏覽量

    7709
  • 安卓
    +關(guān)注

    關(guān)注

    5

    文章

    2140

    瀏覽量

    58192
  • WannaCry
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    19

    瀏覽量

    9153

原文標(biāo)題:2018年惡意代碼及威脅趨勢(shì)預(yù)測(cè)

文章出處:【微信號(hào):mcuworld,微信公眾號(hào):嵌入式資訊精選】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    2014物聯(lián)網(wǎng)呈四大產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)

    ,標(biāo)準(zhǔn)的開(kāi)放性和面對(duì)的市場(chǎng)的大小是其持續(xù)下去的關(guān)鍵和核心問(wèn)題。隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的逐步擴(kuò)展和市場(chǎng)的成熟,哪一個(gè)應(yīng)用占有的市場(chǎng)份額更大,該應(yīng)用衍生出來(lái)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)將更有可能成為被廣泛接受的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)?! ?/div>
    發(fā)表于 12-01 14:18

    四大看點(diǎn),四大挑戰(zhàn)】2018汽車安全質(zhì)量高峰論壇

    隨著中國(guó)的汽車行業(yè)的大力發(fā)展,中國(guó)已經(jīng)連續(xù)八年成為世界最大的汽車產(chǎn)銷國(guó)。汽車行業(yè)綜合實(shí)力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、零部件產(chǎn)業(yè)配套能力諸多方面都取得長(zhǎng)足的進(jìn)步。同時(shí),我國(guó)連續(xù)兩年成為全球新能源汽車最大的市場(chǎng)
    發(fā)表于 04-09 18:33

    如何去防范惡意代碼攻擊呢

    在享受便利的同時(shí),卻往往忽視了隱私的保護(hù)。操作系統(tǒng)的漏洞、應(yīng)用安全的不完善,都會(huì)導(dǎo)致物聯(lián)設(shè)備被惡意代碼注入,從而導(dǎo)致個(gè)人賬號(hào)等隱私泄露。那么如何去防范惡意代碼攻擊呢?從當(dāng)前的技術(shù)角度來(lái)講,僅僅通過(guò)系統(tǒng)
    發(fā)表于 01-25 06:10

    2017云計(jì)算市場(chǎng)預(yù)測(cè) 五大趨勢(shì)或?qū)?b class='flag-5'>呈現(xiàn)

    2017,云計(jì)算的投資將持續(xù)火爆,但是隨著企業(yè)需求變化, 2017云市場(chǎng)或許將出現(xiàn)如下五大趨勢(shì)。
    發(fā)表于 12-20 11:16 ?993次閱讀

    熱度不減 石墨烯產(chǎn)業(yè)2017大趨勢(shì)

    2017我國(guó)石墨烯產(chǎn)業(yè)發(fā)展的熱度仍將不減,2017石墨烯產(chǎn)業(yè)將呈現(xiàn)出八大趨勢(shì).
    發(fā)表于 01-13 09:53 ?763次閱讀

    基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測(cè)

    現(xiàn)有惡意代碼的檢測(cè)往往依賴于對(duì)足夠數(shù)量樣本的分析.然而新型惡意代碼大量涌現(xiàn),其出現(xiàn)之初,樣本數(shù)量有限,現(xiàn)有方法無(wú)法迅速檢測(cè)出新型惡意代碼及其變種.在數(shù)據(jù)流依賴網(wǎng)絡(luò)中分析進(jìn)程訪問(wèn)行為異常
    發(fā)表于 01-03 10:57 ?0次下載
    基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的<b class='flag-5'>惡意代碼</b>檢測(cè)

    2018的智能工廠趨勢(shì)四大走向預(yù)測(cè)

    2018預(yù)計(jì)將能看到更多物聯(lián)網(wǎng)(IoT)科技在智能工廠的運(yùn)用案例。Internet of Business報(bào)導(dǎo),2018的智能工廠趨勢(shì)
    發(fā)表于 01-15 08:56 ?2967次閱讀

    2018制造業(yè)四大趨勢(shì)預(yù)測(cè)

    科技在21世紀(jì)以極快的速度發(fā)展,史丹佛大學(xué)工程中心創(chuàng)新科技與數(shù)碼城市執(zhí)行總監(jiān)Michael Steep表示,科技與科技間正在聚合,并創(chuàng)造極具潛力的成長(zhǎng),并將當(dāng)前時(shí)代稱為科技的文藝復(fù)興。IndustryWeeK找出2018影響制造業(yè)的
    發(fā)表于 01-15 08:51 ?2104次閱讀

    我國(guó)電信行業(yè)發(fā)展保持健康平穩(wěn)發(fā)展態(tài)勢(shì),呈現(xiàn)四大趨勢(shì)

    2017我國(guó)電信行業(yè)持續(xù)健康平穩(wěn)發(fā)展,用戶規(guī)模不斷擴(kuò)大,電信業(yè)務(wù)收入增速穩(wěn)中有升,行業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)六大特點(diǎn)。展望2018,我國(guó)電信行業(yè)將繼續(xù)
    發(fā)表于 07-25 11:23 ?1352次閱讀

    2018全球物聯(lián)網(wǎng)將呈現(xiàn)四大趨勢(shì)

    Statista 2018還顯示,2015至2025全球連接設(shè)備的數(shù)量將從15億將增加750億。從2017起,整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)預(yù)計(jì)每年價(jià)
    發(fā)表于 10-14 07:52 ?1349次閱讀

    2021人工智能的四大趨勢(shì)

    導(dǎo)讀 美國(guó)《福布斯》雙周刊網(wǎng)站9月21日刊載題為《2021人工智能的四大趨勢(shì)》的報(bào)道,作者系伯納德馬爾,文章根據(jù)當(dāng)下形勢(shì),預(yù)測(cè)了明年人工智能的個(gè)趨勢(shì)。 2021
    的頭像 發(fā)表于 10-21 11:16 ?2859次閱讀

    結(jié)合動(dòng)態(tài)行為和機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測(cè)方法

    目前惡意代碼出現(xiàn)頻繁且抗識(shí)別性加強(qiáng),現(xiàn)有基于簽名的惡意代碼檢測(cè)方法無(wú)法識(shí)別未知與隱藏的惡意代碼。提出一種結(jié)合動(dòng)態(tài)行為和機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測(cè)
    發(fā)表于 03-23 16:24 ?11次下載
    結(jié)合動(dòng)態(tài)<b class='flag-5'>行為</b>和機(jī)器學(xué)習(xí)的<b class='flag-5'>惡意代碼</b>檢測(cè)方法

    一種Attention-CNN惡意代碼檢測(cè)模型

    惡意代碼攻擊已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)最重要的威脅之一,并且現(xiàn)存的惡意代碼數(shù)據(jù)龐大,特征多樣。為了更好地提取惡意代碼特征以及掌握惡意代碼
    發(fā)表于 04-27 10:31 ?32次下載
    一種Attention-CNN<b class='flag-5'>惡意代碼</b>檢測(cè)模型

    惡意代碼動(dòng)態(tài)流量偽裝框架StealthyFlow綜述

    惡意代碼問(wèn)題使國(guó)家安全面臨嚴(yán)重威脅。隨著TⅠS協(xié)議快速普及,惡意代碼呈現(xiàn)岀流量加密化的趨勢(shì),通信內(nèi)容加密導(dǎo)致檢測(cè)難度的進(jìn)一步提高。本文提岀一種惡意代
    發(fā)表于 06-01 14:30 ?11次下載

    基于機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測(cè)分類

    基于特征碼匹配的靜態(tài)分析方法提取的特征滯后于病毒發(fā)展,且不能檢測(cè)出未知病毒。為此,從病毒反編譯文件及其灰度圖出發(fā)進(jìn)行特征提取及融合,采用機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林(RF)算法對(duì)惡意代碼家族進(jìn)行分類,提取
    發(fā)表于 06-10 11:03 ?14次下載