סופוס מציגה את המגמות המשפיעות ביותר על אופק האיומים ב-2020

Sophos

סופוס, מובילה עולמית בדור הבא של אבטחת סייבר מבוססת ענן, הציגה את דוח האיומים 2020, המספק תובנות על איומי הסייבר המתפתחים במהירות. הדוח שהופק על ידי חוקרי SophosLabs, חוקר את השינויים שהתחוללו באופק האיומים ב-12 החודשים האחרונים, וחושף מגמות שיכולות להשפיע על אבטחת הסייבר בשנת 2020.

"אופק האיומים ממשיך להתפתח – האבולוציה היא בלתי צפויה והמהירות וההיקף שלה רק מאיצים. בדוח האיומים 2020 אנו מסתכלים על המגמות העדכניות שעלולות להשפיע על העולם במהלך השנה הקרובה. אנו מציגים כיצד גורמים עוינים הופכים לחמקניים יותר, מנצלים טעויות טוב יותר, מסתירים את הפעילות שלהם, וחומקים מטכנולוגיות זיהוי. כל אלה מופיעים בענן, באפליקציות בניידים ובתוך רשתות.

דוח האיומים 2020 הוא פחות מפת דרכים, ויותר סדרה של תמרורי אזהרה שיסייעו לעוסקים באבטחת סייבר להבין עם מה הם עומדים להתמודד בחודשים הקרובים וכיצד להיות מוכנים", אמר ג'ון שייר, יועץ אבטחה בכיר, סופוס.

דוח האיומים 2020 של SophosLabs, שהסיכום שלו מתפרסם תחת הכותרת SophosLabs Uncut, מתמקד ב-6 תחומים בהם חוקרים זיהו התפתחויות במהלך השנה האחרונה. אלו הנושאים שצפויים להשפיע בצורה משמעותית על אופק האיומים בשנת 2020:

- תוקפים באמצעות תוכנות כופר ימשיכו להעלות הילוך באמצעות אוטומציה של התקפות, אשר יפנו את כלי הניהול של ארגונים לפעול כנגדם. הם יחמקו מבקרי האבטחה וינטרלו גיבויים, במטרה לגרום לנזק המירבי בזמן הקצר ככל הניתן.

- אפליקציות בלתי רצויות מתקרבות לקוד הזדוני. השנה צפינו באפליקציות Fleeceware הגובות תשלומים על פעילות בסיסית ובאפליקציות פרסום שהפכו אגרסיביות וחמקניות מאי פעם. דוח האיומים מציג כיצד אלה ואפליקציות בלתי רצויות אחרות (PUA), כגון תוספים לדפדפנים, הופכים לגורם מתווך באספקה והפעלה של קוד זדוני והתקפות ללא קבצים.

- החולשה הגדולה ביותר במחשוב הענן היא בעיות הגדרה מצד המפעילים. בעוד מערכות ענן הופכות למורכבות וגמישות יותר, מתגבר הסיכון של טעויות מצד מפעילים. יחד עם הבעיה המוכרת של חוסר שקיפות אל הענן, סביבות מחשוב הענן הופכות למטרה שרק ממתינה לתוקפים.

- לימוד מכונה שתוכנן להביס קוד זדוני הופך בעצמו למטרה. 2019 היא השנה בה התקפות פוטנציאליות כנגד מערכות לימוד מכונה זכו לפרסום. חוקרים הראו כיצד ניתן להערים על מודלים של לימוד מכונה לזיהוי איומים, וכן, כיצד ניתן להשתמש בלימוד מכונה לצורך יצירת תוכן מזויף המניע התקפות של הנדסה חברתית. מנגד, נעשה שימוש בלימוד מכונה במטרה לזהות דואר אלקטרוני וקישורים זדוניים. משחק החתול והעכבר הזה יהפוך לרחב ונפוץ יותר בשנה הקרובה.

מידע נוסף אפשר למצוא בדוח האיומים 2020 של SophosLabs, ב-Sophos Naked Security וב-news.sophos.