问:人工智能和机器学习如何影响网络犯罪分子使用的恶意软件类型?
Posted: Wed Jan 22, 2025 3:20 am
事实上,根据 2019 年 Verizon 数据泄露调查报告,43% 的数据泄露来自小型企业。这意味着中小企业必须精打细算,用更少的资源做更多的事情。
将个人移动设备用于商业用途进一步加剧了中小企业面临的风险。这些设备为网络犯罪分子提供了进入组织的更多切入点。只需在移动设备上打开电子邮件,毫无戒心的员工就可能打开严重漏洞的大门,使组织信息(包括客户和员工数据)面临风险。
使用策略、协议和适当的保护工具来保护这些端点是绝对必要的。许多小 喀麦隆whatsapp 数据 企业认为它们太小,对犯罪分子来说不是有吸引力的目标,但事实恰恰相反。网络犯罪分子经常瞄准这些组织,因为中小企业通常缺乏复杂的分层安全实践,这使得他们更容易获取他们持有的敏感数据。
答:如今,精明的网络犯罪分子已经意识到,他们可以利用人工智能和机器学习来开发自动化和不断进化的病毒。这使得病毒能够在网络中传播并感染新设备时不断变异并逃避检测。就像人类病毒一样,当它们“进化”或更改代码以变得更难对抗和预防时,它们尤其有害。
犯罪分子在攻击过程中使用机器学习和人工智能来做很多事情,例如收集目标信息、冒充批准用户、进行实际攻击以及自动化利用活动。
问:这种类型的恶意软件对企业的威胁是否比传统恶意软件更大?
答: 当然。这种恶意软件很难实时检测,因为它总是在改变其特征。为了检测这些威胁,我们需要以毒攻毒。
在 Malwarebytes,我们已经使用机器学习组件来检测从未在野外发现过的恶意软件,也称为零日漏洞。此外,我们软件的其他组件执行基于行为的启发式检测,这意味着它们可能不会将特定代码识别为恶意软件,但它们已确定文件或网站的行为方式不正常。这项技术也基于人工智能和机器学习。
保护您的 SMB 和您自己免受恶意软件攻击
问:小型企业可以采取什么措施来保护自己免受黑客和恶意软件的侵害?
答: 尽管 SMB 漏洞给攻击者带来巨大威胁,但仍有一些简单的补救措施可以防止它们造成问题:
使用分层安全方法。部署互补产品,不给网络犯罪分子留下任何可利用的漏洞。全面了解您当前的安全工具,并评估如何使用分层安全方法消除任何漏洞。您应该审查组织的特定需求,但您可能需要考虑端点安全、加密、防火墙以及身份和访问管理等事项。
将个人移动设备用于商业用途进一步加剧了中小企业面临的风险。这些设备为网络犯罪分子提供了进入组织的更多切入点。只需在移动设备上打开电子邮件,毫无戒心的员工就可能打开严重漏洞的大门,使组织信息(包括客户和员工数据)面临风险。
使用策略、协议和适当的保护工具来保护这些端点是绝对必要的。许多小 喀麦隆whatsapp 数据 企业认为它们太小,对犯罪分子来说不是有吸引力的目标,但事实恰恰相反。网络犯罪分子经常瞄准这些组织,因为中小企业通常缺乏复杂的分层安全实践,这使得他们更容易获取他们持有的敏感数据。
答:如今,精明的网络犯罪分子已经意识到,他们可以利用人工智能和机器学习来开发自动化和不断进化的病毒。这使得病毒能够在网络中传播并感染新设备时不断变异并逃避检测。就像人类病毒一样,当它们“进化”或更改代码以变得更难对抗和预防时,它们尤其有害。
犯罪分子在攻击过程中使用机器学习和人工智能来做很多事情,例如收集目标信息、冒充批准用户、进行实际攻击以及自动化利用活动。
问:这种类型的恶意软件对企业的威胁是否比传统恶意软件更大?
答: 当然。这种恶意软件很难实时检测,因为它总是在改变其特征。为了检测这些威胁,我们需要以毒攻毒。
在 Malwarebytes,我们已经使用机器学习组件来检测从未在野外发现过的恶意软件,也称为零日漏洞。此外,我们软件的其他组件执行基于行为的启发式检测,这意味着它们可能不会将特定代码识别为恶意软件,但它们已确定文件或网站的行为方式不正常。这项技术也基于人工智能和机器学习。
保护您的 SMB 和您自己免受恶意软件攻击
问:小型企业可以采取什么措施来保护自己免受黑客和恶意软件的侵害?
答: 尽管 SMB 漏洞给攻击者带来巨大威胁,但仍有一些简单的补救措施可以防止它们造成问题:
使用分层安全方法。部署互补产品,不给网络犯罪分子留下任何可利用的漏洞。全面了解您当前的安全工具,并评估如何使用分层安全方法消除任何漏洞。您应该审查组织的特定需求,但您可能需要考虑端点安全、加密、防火墙以及身份和访问管理等事项。