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ENISA網(wǎng)絡(luò)威脅圖譜2022

AI智勝未來 ? 來源:學(xué)術(shù)plus ? 2023-03-25 10:17 ? 次閱讀

2022年11月,歐盟網(wǎng)絡(luò)信息安全局(ENISA)發(fā)布題為《ENISA Threat Landscape 2022》(ENISA網(wǎng)絡(luò)威脅圖譜2022)的研究報(bào)告。這是ENISA第10次發(fā)布年度網(wǎng)絡(luò)威脅圖譜報(bào)告。報(bào)告分析了當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)空間領(lǐng)域威脅狀態(tài),識別了主要威脅和攻擊者,并對未來網(wǎng)絡(luò)威脅和攻擊者的趨勢進(jìn)行了預(yù)測。

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本文主要內(nèi)容及關(guān)鍵詞

1.八大網(wǎng)絡(luò)威脅:勒索軟件;惡意軟件;社會工程;針對數(shù)據(jù)的威脅;針對可用性的威脅(DoS拒絕服務(wù)攻擊);針對互聯(lián)網(wǎng)可用性的威脅;虛假信息和錯(cuò)誤信息;供應(yīng)鏈攻擊。

2.零信任:①有國家(政府)背景的攻擊者趨勢②以網(wǎng)絡(luò)犯罪為目的的攻擊者③被雇傭的黑客④黑客行動主義者

3.評述

01八大網(wǎng)絡(luò)威脅

報(bào)告識別了8個(gè)主要的威脅類別,分別是:

勒索軟件;惡意軟件;社會工程;針對數(shù)據(jù)的威脅;針對可用性的威脅(DoS拒絕服務(wù)攻擊);針對互聯(lián)網(wǎng)可用性的威脅;虛假信息和錯(cuò)誤信息;供應(yīng)鏈攻擊。

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①勒索軟件

從2021年7月到2022年6月,全球發(fā)生了許多與勒索軟件相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)安全事件,表明勒索軟件威脅持續(xù)增長。ENISA監(jiān)測到的2021年7月到2022年6月發(fā)生的主要網(wǎng)絡(luò)安全事件數(shù)量如下所示:

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2021年5月到2022年6月期間勒索軟件攻擊活動數(shù)量以及累計(jì)竊取的數(shù)據(jù)量如下圖所示:

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勒索軟件威脅趨勢:

釣魚郵件成為最常見的攻擊初始向量;

漏洞被快速武器化;

執(zhí)法機(jī)構(gòu)開始采取措施應(yīng)對勒索軟件攻擊活動;

政府下令不允許政府相關(guān)機(jī)構(gòu)支付勒索軟件贖金。

②惡意軟件

2021年7月到2022年6月與惡意軟件相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)攻擊活動數(shù)量如下所示:

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惡意軟件趨勢:

疫情好轉(zhuǎn)后,檢測到的惡意軟件數(shù)量持續(xù)增加;

攻擊物聯(lián)網(wǎng)IoT)的惡意軟件數(shù)量翻倍;

供應(yīng)鏈攻擊活動主要針對開源軟件框架;

利用微軟Office宏的惡意軟件數(shù)量減少;

針對移動端(手機(jī)、平板)的惡意軟件感染變得更具針對性;

與烏克蘭相關(guān)的惡意軟件數(shù)量增加。

③社會工程

社會工程融合了大量嘗試?yán)萌藶殄e(cuò)誤或人的行為來獲取信息或服務(wù)的訪問權(quán)限的活動。常見的社會工程攻擊方法包括:釣魚、魚叉式釣魚、商業(yè)郵件入侵、欺詐、冒充和假冒。2021年7月到2022年6月與社會工程相關(guān)的攻擊活動數(shù)量如下所示:

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社會工程攻擊趨勢:

以烏克蘭戰(zhàn)爭為主題的攻擊活動增加;

出現(xiàn)自知名賬戶的釣魚郵件,比如office;

商業(yè)郵件入侵;

惡意二維碼:通過掃描二維碼作為攻擊入口;

知情同意:發(fā)送知情同意相關(guān)的釣魚活動;

自動化:使用社會工程攻擊的攻擊者進(jìn)一步將其攻擊活動自動化;

針對加密貨幣交易所和加密貨幣所有者的攻擊變多。

④針對數(shù)據(jù)的威脅

針對數(shù)據(jù)的威脅包括攻擊者非授權(quán)訪問數(shù)據(jù)引發(fā)的數(shù)據(jù)泄露,攻擊者利用漏洞、錯(cuò)誤配置、人為錯(cuò)誤等引發(fā)的數(shù)據(jù)泄露,對數(shù)據(jù)的惡意操縱修改、數(shù)據(jù)投毒等。

針對數(shù)據(jù)的威脅趨勢:

數(shù)據(jù)入侵相關(guān)的攻擊活動數(shù)量不斷增加;

身份竊取和合成身份:隨著越來越多個(gè)人敏感數(shù)據(jù)泄露,攻擊者可以利用這些泄露的個(gè)人敏感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對特定人的身份竊取,也可以利用個(gè)人敏感數(shù)據(jù)生成實(shí)際上并不存在的身份。

攻擊者更加關(guān)注高回報(bào)數(shù)據(jù)類型,比如憑證數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)投毒和操縱:針對人工智能使用數(shù)據(jù)的攻擊活動越來越多;

機(jī)器學(xué)習(xí)模型提取數(shù)據(jù)。

⑤針對可用性的威脅:DoS攻擊

從下圖可以看出,有大量與DoS(拒絕服務(wù))攻擊相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)安全事件。針對歐洲用戶的最大規(guī)模DoS攻擊峰值為853.7 Gbps,持續(xù)14小時(shí)。

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DoS攻擊趨勢:

攻擊變得越來越復(fù)雜,攻擊的峰值速率不斷變高;

DDoS(分布式拒絕服務(wù))攻擊的發(fā)起者轉(zhuǎn)向移動網(wǎng)絡(luò)和IoT網(wǎng)絡(luò);

DDoS攻擊被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn);

勒索DoS(RDoS,Ransom Denial of Service)成為DoS攻擊的最新方式。RDoS通過識別有漏洞的系統(tǒng),并對其發(fā)起DoS攻擊,最終目的是要求受害者支付贖金;

從基于UDP的DoS攻擊轉(zhuǎn)向基于TCP的DoS攻擊;

云服務(wù)被用于DDoS攻擊。

⑥針對互聯(lián)網(wǎng)可用性的威脅

影響互聯(lián)網(wǎng)可用性的威脅主要包括:

對互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的接管和破壞:在接管當(dāng)?shù)鼗ヂ?lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施后,蜂窩數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)被停止,要求使用新的移動服務(wù)提供商;

網(wǎng)絡(luò)審查:自2022年以來,俄羅斯大約攔截了3000個(gè)網(wǎng)站,其中許多網(wǎng)站包含戰(zhàn)爭的內(nèi)容;

國家所有的證書頒發(fā)機(jī)構(gòu)(CA):對金融機(jī)構(gòu)的制裁使得用戶無法更新其TLS證書。如果國家擁有CA,就可以對其公民發(fā)起HTTP流量攔截或者中間人攻擊。

⑦虛假信息和錯(cuò)誤信息

目前,互聯(lián)網(wǎng)上充斥著各種深度偽造、宣傳、錯(cuò)誤信息和虛假信息,對人們的日常生活和社會都帶來了影響。

錯(cuò)誤信息和虛假信息趨勢:

錯(cuò)誤信息是信息戰(zhàn)使用的主要方法之一。

人工智能在虛假信息和深度偽造內(nèi)容的生成和傳播方面起著關(guān)鍵作用。

虛假信息即服務(wù)(Disinformation-as-a-service): 虛假信息即服務(wù)使得虛假信息攻擊活動變得非常容易實(shí)現(xiàn)和管理。

⑧供應(yīng)鏈攻擊

供應(yīng)鏈攻擊的目標(biāo)對象是組織與其供應(yīng)者之間的關(guān)系。供應(yīng)鏈攻擊占比從2020年的1%增加到了2021年的17%。

供應(yīng)鏈攻擊趨勢:

濫用系統(tǒng)的復(fù)雜性和不可見性:企業(yè)使用復(fù)雜的系統(tǒng)來滿足客戶的需求,而復(fù)雜的系統(tǒng)依賴大量的供應(yīng)商。復(fù)雜系統(tǒng)對其他系統(tǒng)的依賴對于軟件管理員來說可能是不可見的。攻擊者可以濫用對系統(tǒng)依賴的不可見性來發(fā)起攻擊;

商業(yè)技術(shù)中的漏洞利用:攻擊者通過研究郵件服務(wù)器、知識管理軟件等常用商業(yè)技術(shù)中的安全漏洞來攻擊企業(yè)組織;

攻擊安全研究人員來獲得目標(biāo)的訪問權(quán)限:攻擊者開始直接攻擊安全研究人員,然后利用安全研究人員已有的信息來獲取受害者(系統(tǒng))的訪問權(quán)限;

越多越多的網(wǎng)絡(luò)威脅組織開始關(guān)注供應(yīng)鏈攻擊;

攻擊源碼和開發(fā)者:軟件供應(yīng)鏈依賴的容器基礎(chǔ)設(shè)施等逐漸成為軟件供應(yīng)鏈攻擊的新攻擊面;

供應(yīng)鏈加密貨幣劫持以獲得經(jīng)濟(jì)利益。攻擊者使用受害者的計(jì)算資源通過挖礦生成加密貨幣來獲得經(jīng)濟(jì)利益。

02四類網(wǎng)絡(luò)威脅者

報(bào)告共識別出了4類主要的網(wǎng)絡(luò)安全威脅者,包括有國家(政府)背景的攻擊者、以網(wǎng)絡(luò)犯罪為目的的攻擊者、被雇傭的黑客、黑客行動主義者。

2.1有國家(政府)背景的攻擊者趨勢

利用更多的0 day漏洞(未發(fā)布安全補(bǔ)丁的漏洞)和其他關(guān)鍵漏洞。漏洞利用是入侵網(wǎng)絡(luò)最常用的攻擊方式。2021年,歐盟范圍內(nèi)公開的0 day漏洞利用達(dá)到歷史最高值——66個(gè)。

破壞性攻擊是有政府背景的攻擊活動的主要組成。在國家沖突中,有政府背景的網(wǎng)絡(luò)攻擊者發(fā)起網(wǎng)絡(luò)攻擊以配合軍事行動。其中包括使用數(shù)據(jù)擦除軟件來破壞和攻擊政府機(jī)構(gòu)和關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施所有者(運(yùn)營者)網(wǎng)絡(luò)。目的是破壞特定機(jī)構(gòu)的正常運(yùn)行,降低民眾對國家的信任,傳播恐懼、懷疑的情緒。

越來越關(guān)注供應(yīng)鏈攻擊。供應(yīng)鏈的入侵占入侵總數(shù)的17%,而2020年只占不到1%。通過2020年的SolarWinds供應(yīng)鏈攻擊,有政府背景的攻擊者意識到供應(yīng)鏈攻擊帶來的巨大影響,并越來越多的通過攻擊第三方來擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)攻擊帶來的影響。

地緣政治影響網(wǎng)絡(luò)攻擊活動。許多針對烏克蘭機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)攻擊活動都是由于持續(xù)的軍事沖突。攻擊者在入侵烏克蘭相關(guān)機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)后,收集相關(guān)的情報(bào)以為軍事機(jī)構(gòu)帶來戰(zhàn)術(shù)或戰(zhàn)略優(yōu)勢。有政府背景的攻擊者還攻擊了支持烏克蘭的42個(gè)國家的128個(gè)政府機(jī)構(gòu),包括美國、歐盟、波蘭和俄羅斯周邊國家等。

網(wǎng)絡(luò)志愿者組成的IT網(wǎng)軍。2022年2月,烏克蘭公開招募網(wǎng)絡(luò)志愿者組建IT網(wǎng)軍,以應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)攻擊活動。IT網(wǎng)軍由于組成復(fù)雜,所以很難分類,應(yīng)該是由志愿者、政府背景的黑客組織組成的混合體。

科技公司越來越多地參與網(wǎng)絡(luò)活動。在軍事沖突發(fā)生后,許多科技公司站隊(duì)并在網(wǎng)絡(luò)空間實(shí)施支持。比如,微軟向?yàn)蹩颂m網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)構(gòu)提供應(yīng)對惡意軟件方面的支持,以及提供網(wǎng)絡(luò)作戰(zhàn)相關(guān)的感知和情報(bào)內(nèi)容。

2.2以網(wǎng)絡(luò)犯罪為目的的攻擊者

網(wǎng)絡(luò)犯罪分子展示出對供應(yīng)鏈攻擊的興趣。供應(yīng)鏈攻擊主要與有國家背景的攻擊者有關(guān),但網(wǎng)絡(luò)犯罪分子也開始對供應(yīng)鏈感興趣。2021-2022年,越來越多的供應(yīng)鏈攻擊與勒索軟件攻擊活動相關(guān)聯(lián),使得攻擊者可以擴(kuò)大攻擊的范圍。此類供應(yīng)鏈攻擊一般會引發(fā)勒索軟件部署、加密貨幣挖礦、加密貨幣竊取、憑證竊取。當(dāng)前,供應(yīng)鏈攻擊與投毒的開發(fā)者庫和軟件平臺入侵有關(guān)。軟件供應(yīng)鏈攻擊的影響很大,不僅會影響關(guān)鍵服務(wù)甚至還能夠?qū)]有直接影響的服務(wù)產(chǎn)生影響。

云的大規(guī)模采用為網(wǎng)絡(luò)犯罪分子帶來新的機(jī)會。新冠疫情加速了基于云服務(wù)的采用,來支持企業(yè)商業(yè)流程。網(wǎng)絡(luò)犯罪分子也順應(yīng)這一趨勢來攻擊云環(huán)境。網(wǎng)絡(luò)犯罪分子主要通過以下方式攻擊云服務(wù):

利用云安全漏洞;

攻擊云憑證;

利用錯(cuò)誤配置的鏡像容器;

攻擊云實(shí)例來進(jìn)行加密貨幣挖礦;

攻擊云基礎(chǔ)設(shè)施、云API、云備份來入侵云環(huán)境。

網(wǎng)絡(luò)犯罪分子繼續(xù)破壞工業(yè)行業(yè)。今年,工業(yè)領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)攻擊主要是勒索軟件。制造業(yè)是被攻擊最多的行業(yè)。破壞性攻擊對食品、醫(yī)療健康、交通和能源行業(yè)帶來的影響最大。

軍事沖突影響網(wǎng)絡(luò)犯罪生態(tài)。軍事沖突為網(wǎng)絡(luò)犯罪行為獲得經(jīng)濟(jì)收益提供了新的機(jī)會。許多網(wǎng)絡(luò)黑客組織在沖突中都表示了對某國的支持。有的黑客組織還對敵對國的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行了威脅。在軍事沖突后,許多網(wǎng)絡(luò)犯罪分子通過支持社會工程郵件來獲利。

數(shù)據(jù)泄露和數(shù)據(jù)勒索(不使用勒索軟件)。2021年-2022年發(fā)生了更多的數(shù)據(jù)竊取與數(shù)據(jù)勒索事件。數(shù)據(jù)泄露事件中有許多企業(yè)沒有使用數(shù)據(jù)加密。此外,網(wǎng)絡(luò)犯罪分子意識到可以在無需部署勒索軟件的情況下對數(shù)據(jù)要求贖金。因?yàn)闆]有加密,攻擊者在獲取了數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限后就能夠以大范圍公開數(shù)據(jù)為條件要求其支付贖金。

2.3被雇傭的黑客

訪問即服務(wù)(Access as a service)市場持續(xù)發(fā)展。被雇傭的黑客是指訪問即服務(wù)市場中的攻擊者,主要由提供網(wǎng)絡(luò)防護(hù)能力的企業(yè)組成。其客戶主要是政府,一般是以包含多個(gè)服務(wù)的單一服務(wù)包的形式出現(xiàn)。

針對公民的監(jiān)控。訪問即服務(wù)企業(yè)提供的工具可被用來監(jiān)控持不同政見者、人權(quán)活動家、記者和其他公民。

2.4黑客行動主義者

黑客行動主義者(Hacktivists)是指因政治或社團(tuán)目的而產(chǎn)生的黑客行為,或者是入侵計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的個(gè)人。

新一代黑客行動主義攻擊活動。軍事沖突爆發(fā)后,黑客行動主義者發(fā)起的攻擊活動明顯增加,包括DDoS(分布式拒絕服務(wù)攻擊)、數(shù)據(jù)竊取等。從戰(zhàn)略角度看,軍事沖突為黑客行動主義、其角色和其對沖突的影響定義了一個(gè)新時(shí)代。

03評述

ENISA發(fā)布的《網(wǎng)絡(luò)威脅圖譜2022》對2021年7月到2022年6月之間網(wǎng)絡(luò)安全事件進(jìn)行了分析,共識別出了勒索軟件、惡意軟件、社會工程、針對數(shù)據(jù)的威脅、針對可用性的威脅、針對互聯(lián)網(wǎng)可用性的威脅、虛假信息和錯(cuò)誤信息、供應(yīng)鏈攻擊等8個(gè)主要的網(wǎng)絡(luò)威脅類別,以及有國家(政府)背景的攻擊者、以網(wǎng)絡(luò)犯罪為目的的攻擊者、被雇傭的黑客、黑客行動主義者4類主要的網(wǎng)絡(luò)安全威脅者。雖然分析的相關(guān)安全事件主要集中在歐洲,但識別出的網(wǎng)絡(luò)威脅與網(wǎng)絡(luò)威脅攻擊者趨勢同樣適用于其他國家和地區(qū)。

審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:ENISA網(wǎng)絡(luò)威脅圖譜2022

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    工業(yè)控制系統(tǒng)面臨的網(wǎng)絡(luò)安全威脅有哪些

    ,隨著技術(shù)的發(fā)展,工業(yè)控制系統(tǒng)也面臨著越來越多的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。本文將詳細(xì)介紹工業(yè)控制系統(tǒng)面臨的網(wǎng)絡(luò)安全威脅,并提出相應(yīng)的防護(hù)措施。 惡意軟件攻擊 惡意軟件攻擊是工業(yè)控制系統(tǒng)面臨的最常見
    的頭像 發(fā)表于 06-16 11:43 ?1457次閱讀

    知語云智能科技揭秘:無人機(jī)威脅如何破解?國家安全新防線!

    隨著科技的飛速發(fā)展,無人機(jī)技術(shù)已經(jīng)深入到各個(gè)領(lǐng)域,給我們的生活帶來了極大的便利。然而,與此同時(shí),無人機(jī)也帶來了潛在的安全威脅。知語云智能科技作為國內(nèi)領(lǐng)先的智能科技公司,一直致力于研究無人機(jī)威脅的破解
    發(fā)表于 02-27 10:41

    知語云智能科技無人機(jī)防御系統(tǒng):應(yīng)對新興威脅的先鋒力量

    隨著科技的飛速發(fā)展,無人機(jī)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛,但隨之而來的是無人機(jī)威脅的不斷升級。為了有效應(yīng)對這些新興威脅,知語云智能科技推出了先進(jìn)的無人機(jī)防御系統(tǒng),為空中安全保駕護(hù)航。 無人機(jī)防御系統(tǒng)
    發(fā)表于 02-26 16:35

    歐洲網(wǎng)絡(luò)安全技能框架(ECSF)角色定義

    2022年9月,ENISA網(wǎng)絡(luò)安全技能大會上,歐盟委員會發(fā)布了兩份文檔:角色文件(The ECSF Role profiles document)和用戶手冊(The ECSF user manual document)。本文重
    的頭像 發(fā)表于 02-25 16:38 ?824次閱讀
    歐洲<b class='flag-5'>網(wǎng)絡(luò)</b>安全技能框架(ECSF)角色定義

    利用知識圖譜與Llama-Index技術(shù)構(gòu)建大模型驅(qū)動的RAG系統(tǒng)(下)

    對于語言模型(LLM)幻覺,知識圖譜被證明優(yōu)于向量數(shù)據(jù)庫。知識圖譜提供更準(zhǔn)確、多樣化、有趣、邏輯和一致的信息,減少了LLM中出現(xiàn)幻覺的可能性。
    的頭像 發(fā)表于 02-22 14:13 ?1197次閱讀
    利用知識<b class='flag-5'>圖譜</b>與Llama-Index技術(shù)構(gòu)建大模型驅(qū)動的RAG系統(tǒng)(下)

    Secureworks 威脅評分迎來網(wǎng)絡(luò)安全 AI 新時(shí)代

    現(xiàn)在,安全分析師可以確信其正在優(yōu)先處理并響應(yīng)對其組織構(gòu)成最大風(fēng)險(xiǎn)的警報(bào) 亞特蘭大2024年2月2日 /美通社/ -- 網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域全球領(lǐng)導(dǎo)者 Secureworks? (納斯達(dá)克股票代碼: SCWX
    的頭像 發(fā)表于 02-04 10:46 ?575次閱讀

    知識圖譜基礎(chǔ)知識應(yīng)用和學(xué)術(shù)前沿趨勢

    知識圖譜(Knowledge Graph)以結(jié)構(gòu)化的形式描述客觀世界中概念、實(shí)體及其關(guān)系。是融合了認(rèn)知計(jì)算、知識表示與推理、信息檢索與抽取、自然語言處理、Web技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)挖掘等等方向的交叉學(xué)科。人工智能是以傳統(tǒng)符號派與目前流行的深度神經(jīng)網(wǎng)路為主,如下圖所示,知識圖譜
    的頭像 發(fā)表于 01-08 10:57 ?942次閱讀
    知識<b class='flag-5'>圖譜</b>基礎(chǔ)知識應(yīng)用和學(xué)術(shù)前沿趨勢

    2023年汽車網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢報(bào)告

    隨著汽車工業(yè)繼續(xù)接受數(shù)字變革,其網(wǎng)絡(luò)威脅不斷演變和擴(kuò)大,汽車的日益復(fù)雜,包括連接性、自動化和高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的集成,使它們?nèi)菀资艿?b class='flag-5'>網(wǎng)絡(luò)攻擊和新的威脅
    發(fā)表于 12-29 09:40 ?448次閱讀
    2023年汽車<b class='flag-5'>網(wǎng)絡(luò)</b><b class='flag-5'>威脅</b>態(tài)勢報(bào)告
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