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小墨安全管家 2021-09-07 11:04 CC防火墙 89 ℃
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Share Tweet Share Pin it令人不安的消息来自以色列的网络安全公司IRONSCALES。作为开辟一具新的自动反钓鱼平台的研究的一部分,DDoS防御,该公司发觉42%的网络钓鱼尝试在本质上是"多态的"。多态性网络钓鱼攻击是一种高级形式,它使用电子邮件组件的随机化(如主题行和发件人名称)轰炸反网络钓鱼安全系统并确定将经过啥。多态攻击很有效,特别难谨防,但由于开辟了在黑暗网络上销售的自动化工具,网络犯罪分子部署起来相对容易。尽管这项研究真的来自一家试图出售相关服务的公司,但IRONSCALES的研究机构包含了大量的样本,这使得它值得网络安全专业人士注意。该公司发觉了11733次电子邮件钓鱼攻击,这些攻击至少记忆了两次罗列,这些攻击成功进入了全球209807个收件箱。了解多态网络钓鱼攻击至少自2016年以来,多态性网络钓鱼攻击基本在野外浮上。最初的形式是生成"多态URL",数千个不同的URL导致钓鱼或恶意软件交付页面自动生成,惟独很细微的区别。如此做是为了挫败反钓鱼谨防,自动识别和筛选可疑的网络钓鱼链接。多态仿冒可以欺骗基于签名的电子邮件软件,因为仿冒网页通常孤立地存在于互联网上(没有链接或被任何其他东西引用),同时只部署几个小时。这使得自动扫描和黑名单软件特别难跟上他们的步伐。多态网络钓鱼电子邮件变得更加复杂。这些不仅仅是提供一堆独特的网址,他们改变了每一具单独的网络钓鱼电子邮件的特征,以进一步试图躲避自动反钓鱼措施。大量的电子邮件被发送到目标公司,防DDoS,每一封邮件都有特别小的改动,通常惟独邮件的一具元素:主题标题、发件人姓名、回信地址等等。固然,无论这些小变化,只要向外部域发送数千封电子邮件,都会触发垃圾邮件过滤器。多态性攻击通常始于对一具组织的更小、更具针对性的标准网络钓鱼攻击。一旦一名职员受到攻击,DDoS防御,黑客就能够访咨询一具有资格的帐户,DDoS防御,他们能够利用那个帐户向网络上的其他用户发送多态攻击。对每封邮件的小改动是为了防止自动内部网络安全将邮件屏蔽出去。IT团队最后来会注意到,然而一旦多态性网络钓鱼攻击正在举行,他们就不能将被破坏的帐户列入黑名单,因为他们在组织内。而且这些信息不容易被筛选,因为它们的组成并不统一。随着越来越多的网络用户受到威胁,攻击变得越来越难以操纵。研究结果这家安全公司的研究发觉,11733起多态电子邮件网络钓鱼攻击至少有两种罗列,多达521种。这些攻击依靠于大多数依赖签名举行筛选的自动化网络安全软件。假如签名不断被修改,一旦多态性网络钓鱼攻击渗透到网络中,基于签名的系统就无法跟上。鉴于此,IRONSCALES声称,近一半的网络钓鱼攻击(在他们的研究中为42%)是多态的并不难相信。这也许是一种很成功和有效的攻击想法。之前的研究发觉,99.5%的公司无法阻挠网络钓鱼攻击。当这些攻击源于可信的电子邮件源时,这些攻击的成功率最高,这算是为啥攻击者通常会在发起多态性网络钓鱼攻击之前,重点攻击至少一具职员帐户。这些攻击通常由一具欺骗域支持,该域与被攻击的域很相似,同时在DNS中设置了匹配的身份验证记录。阻挠多态网络钓鱼攻击这么,怎么阻挠这些多态电子邮件钓鱼威胁呢?固然,IRONSCALES希翼你订阅他们的威胁爱护平台。可是,该公司真的分享了一些实用的细节,对于怎么最好地阻挠多态性网络钓鱼攻击。由于这些攻击都集中在逃避基于签名的系统上,所以,基于非签名的系统将更有效地应付它们。可是,这是一具特别高的要求,因为大多数市场(包括公司往往依靠的最大品牌)仍然植根于基于签名的想法,几乎没有其他挑选。我们要关注的市场领域是那些采纳行为分析想法设计的工具。基于签名的电子邮件安全工具差不多上是等待某个东西显示出恶意的迹象,接着将其列入黑名单。行为分析系统试图在物品有机遇攻击和暴露自个儿之前,预先识别出它们是恶意的。在电子邮件筛选系统的事情下,这将涉及系统停止和扫描收到的电子邮件,以确定其内容试图做啥,接着将其传递给收件人。人工智能和机器学习是行为分析系统的基础,它们使用算法和人类反馈相结合,学习怎么识别恶意意图,同时随着时刻和暴露程度的增加而复杂化。理想的行为分析系统很简短和快速地保存一封收到的电子邮件,并扫描它链接到的任何页面,以寻觅与网络钓鱼或恶意软件企图一致的行为。在当前基于签名的系统中,每个版本的攻击通常在被识别和列入黑名单之前至少抓到一具受害者。多态性网络钓鱼攻击占网络钓鱼尝试的42%,因为它们高效、难以检测和易于部署。#相关数据点击推特这种自动网络钓鱼预防检测比以往任何时候都更加重要,因为新的攻击在一天之内就会从互联网上生成、部署和清除。只要基于签名的电子邮件安全性得到广泛应用,就有理由预期多态性网络钓鱼攻击的数量只会增加。 分享Tweet分享Pin it


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