• 邁克菲實(shí)驗(yàn)室觀測(cè)到亞洲地區(qū)的移動(dòng)惡意軟件增長(zhǎng)了一倍，全球移動(dòng)惡意軟件感染率上升了 57%
• 過去四個(gè)季度的移動(dòng)惡意軟件總數(shù)增長(zhǎng)了 79%，樣本總數(shù)達(dá)到 1670 萬
• 廣告軟件的大量充斥導(dǎo)致今年一季度針對(duì) Mac 操作系統(tǒng)的惡意軟件樣本總數(shù)增長(zhǎng)了 53%
• 新的勒索軟件在一季度有所反彈，主要?dú)w因于針對(duì)安卓系統(tǒng)的 Congur 系列攻擊
• 過去四個(gè)季度的勒索軟件總數(shù)增長(zhǎng)了 59%， 樣本總數(shù)達(dá)到 960 萬
• 今年一季度公開披露的安全事件達(dá)到 301 起，比去年四季度增長(zhǎng)了 53%
• 醫(yī)療系統(tǒng)、公共部門和教育行業(yè)發(fā)生的安全事件數(shù)占所有安全事件的 50% 多

北京2017年6月28日電 /美通社/ -- 邁克菲公司今日發(fā)布《邁克菲實(shí)驗(yàn)室威脅報(bào)告：2017年6月刊》，探討了Fareit密碼竊取軟件的起源和內(nèi)部工作機(jī)制，回顧了過去 30 年惡意軟件逃逸技術(shù)的演化，闡述了逃逸技術(shù)采用的隱寫術(shù)特性，評(píng)述了各個(gè)行業(yè)公開披露的威脅攻擊事件，并總結(jié)了在 2017 年一季度惡意軟件、勒索軟件、移動(dòng)惡意軟件和其它威脅的增長(zhǎng)趨勢(shì)。

“現(xiàn)在市場(chǎng)上的反安全、反沙箱和反分析的逃逸技術(shù)即便沒有上千項(xiàng)也有數(shù)百項(xiàng)，而且許多都可以在暗網(wǎng)市場(chǎng)上直接購買到。”邁克菲實(shí)驗(yàn)室副總裁 Vincent Weafer 說道，“這期發(fā)布的報(bào)告提醒我們，欺騙已經(jīng)從針對(duì)某幾個(gè)系統(tǒng)的單個(gè)威脅，逐漸演變到針對(duì)多個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜威脅，以及到針對(duì)整個(gè)新安全模式，如機(jī)器學(xué)習(xí)。”

30 年惡意軟件逃逸技術(shù)回顧

在 20 世紀(jì) 80 年代，惡意軟件開發(fā)者開始嘗試一些方法來逃避安全產(chǎn)品的檢測(cè)，當(dāng)時(shí)，有一個(gè)惡意軟件通過加密自己的部分代碼使安全分析員無法閱讀內(nèi)容，而成功繞過了防御體系。“逃逸技術(shù)”指的是惡意軟件所能用到的所有能規(guī)避檢測(cè)、分析和檢查的方法。邁克菲實(shí)驗(yàn)室將逃逸技術(shù)分為以下三大類：

• 反安全技術(shù)：用于規(guī)避來自防惡意軟件引擎、防火墻、應(yīng)用程序遏制和/或其它防護(hù)手段的檢測(cè)。
• 反沙箱技術(shù)：用于檢測(cè)自動(dòng)分析并規(guī)避能夠報(bào)告惡意軟件行為的引擎。通過檢測(cè)注冊(cè)表項(xiàng)、文件或與虛擬環(huán)境相關(guān)的進(jìn)程，惡意軟件能夠知曉是否在沙箱內(nèi)運(yùn)行。
• 反分析技術(shù)：用于檢測(cè)和欺騙惡意軟件分析人員，比如，通過找到類似 Process Explorer 或 Wireshark 的監(jiān)控工具，以及采用某些進(jìn)程監(jiān)控伎倆、打包程序或偽裝工具來規(guī)避反向工程。

《邁克菲實(shí)驗(yàn)室威脅報(bào)告：2017 年 6 月刊》探討了一些較強(qiáng)大的逃逸技術(shù)，以及可提供現(xiàn)成逃逸工具的暗網(wǎng)市場(chǎng)，舉例說明了幾個(gè)惡意軟件系列是如何利用逃逸技術(shù)來規(guī)避檢測(cè)，以及對(duì)未來的預(yù)期，包括機(jī)器學(xué)習(xí)規(guī)避技術(shù)和基于硬件的規(guī)避技術(shù)。

在眾目睽睽下隱藏：隱寫術(shù)的隱藏威脅

隱寫術(shù)是一項(xiàng)隱藏秘密信息的科學(xué)藝術(shù)，在數(shù)字世界中，它用來將信息隱藏在圖像、音頻、視頻或文本文件中。數(shù)字隱寫術(shù)通常被惡意軟件作者用來逃避來自安全系統(tǒng)的檢測(cè)。我們所知的首例將隱寫術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)攻擊中的惡意軟件是 2011 年的 Duqu 惡意軟件。將隱寫術(shù)應(yīng)用于數(shù)字圖像時(shí)，通過嵌入算法插入秘密信息，將圖像傳輸?shù)侥繕?biāo)系統(tǒng)，并提取秘密信息以供惡意軟件使用。修改后的圖像通常很難被人眼或安全技術(shù)檢測(cè)到。

邁克菲實(shí)驗(yàn)室將網(wǎng)絡(luò)隱寫術(shù)視為該學(xué)科的最新形式，因?yàn)樗鼘?/span> TCP/IP 協(xié)議頭中的未使用字段用于隱藏?cái)?shù)據(jù)。由于攻擊者可以使用這種技術(shù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送無限量的信息，這種方法正在被越來越多的攻擊者使用。

Fareit：最臭名卓著的密碼竊取工具

Fareit 首次出現(xiàn)于 2011 年，并以多種方式演變，包括新攻擊向量、增強(qiáng)的架構(gòu)和內(nèi)部工作機(jī)制，以及規(guī)避檢測(cè)的新方法。Fareit 是最臭名卓著的密碼竊取惡意軟件，這已經(jīng)得到越來越多人們的共識(shí)，而且種種跡象表明，它可能被用于 2016 年美國總統(tǒng)大選之前的那起著名的針對(duì)民主黨全國委員會(huì) (DNC) 的數(shù)據(jù)泄漏事件中。

Fareit 可通過網(wǎng)絡(luò)釣魚郵件、DNS 投毒和漏洞利用工具包進(jìn)行傳播。受害者可能會(huì)收到一封帶有附件的惡意釣魚電子郵件，該附件可能是 Word 文檔、JavaScript 或存檔文件。一旦用戶打開附件，Fareit 就能夠感染系統(tǒng)，將盜取的用戶憑據(jù)發(fā)送給它的控制服務(wù)器，然后下載此次攻擊活動(dòng)中附帶的其它惡意軟件。

2016 年的美國民主黨全國委員會(huì)數(shù)據(jù)泄漏事件的罪魁禍?zhǔn)资敲麨?/span> Grizzly Steppe 的惡意軟件攻擊活動(dòng)。邁克菲實(shí)驗(yàn)室在美國政府公布的 Grizzly Steppe 報(bào)告中的攻陷指標(biāo) (IoC) 列表中發(fā)現(xiàn)了 Fareit 哈希。普遍認(rèn)為這一類別的 Fareit 專門應(yīng)用于針對(duì) DNC 的攻擊中，通過網(wǎng)絡(luò)釣魚郵件附帶的惡意 Word 文檔附件進(jìn)行傳播。

該惡意軟件引用了一些已發(fā)現(xiàn)的 Fareit 樣本中多個(gè)不常見的控制服務(wù)器地址。在 DNC 攻擊事件中，它可能聯(lián)合其它技術(shù)來竊取電子郵件、FTP和其它重要的憑據(jù)。邁克菲實(shí)驗(yàn)室懷疑，Fareit 還將其它諸如 Onion Duke 和 Vawtrak 的高級(jí)威脅下載到受害者的系統(tǒng)中，以發(fā)動(dòng)進(jìn)一步的攻擊。

“隨著人們、企業(yè)和政府部門越來越多地依賴僅有密碼保護(hù)的系統(tǒng)和設(shè)備，他們的憑據(jù)安全性非常低，很容易被竊取，對(duì)網(wǎng)絡(luò)犯罪分子來講非常有吸引力。”Weafer 指出，“邁克菲實(shí)驗(yàn)室相信使用密碼竊取技術(shù)的攻擊很可能會(huì)有所增加，Grizzly Steppe 攻擊活動(dòng)中已可窺見一些新型未來技術(shù)。”

2017 年一季度威脅活動(dòng)

2017 年一季度，邁克菲全球威脅智能感知系統(tǒng) (GTI) 登記的針對(duì)各個(gè)行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)威脅和網(wǎng)絡(luò)攻擊事件呈現(xiàn)顯著的增長(zhǎng)趨勢(shì)：

• 新威脅：2017 年一季度，平均每秒鐘檢測(cè)到 244 個(gè)新威脅，約合每秒鐘 4 個(gè)。
• 安全事件：邁克菲統(tǒng)計(jì)到今年一季度公開披露的安全事件達(dá)到 301 起，比去年四季度增長(zhǎng)了 53%。醫(yī)療系統(tǒng)、公共部門和教育行業(yè)發(fā)生的安全事件數(shù)占所有安全事件的 50% 多。
• 惡意軟件：一季度新惡意軟件樣本數(shù)有所反彈，達(dá)到 3200 萬個(gè)。過去四個(gè)季度，惡意軟件樣本總數(shù)增加了 22%，已知樣本數(shù)達(dá)到 6.7 億個(gè)。新的惡意軟件數(shù)量反彈到過去四年的季度平均水平。
• 移動(dòng)惡意軟件：一季度亞洲地區(qū)報(bào)告的移動(dòng)惡意軟件數(shù)增長(zhǎng)了一倍，全球移動(dòng)惡意軟件感染率增長(zhǎng)了 57%。過去四個(gè)季度，移動(dòng)惡意軟件總數(shù)增長(zhǎng)了 79%，樣本數(shù)達(dá)到 1670 萬個(gè)。導(dǎo)致這一結(jié)果的較大貢獻(xiàn)者是 Android/SMSreg 的增長(zhǎng)，通過檢測(cè)，它是一個(gè)來自印度的潛在有害程序。
• Mac 操作系統(tǒng)惡意軟件：過去三個(gè)季度，針對(duì) Mac 操作系統(tǒng)的惡意軟件增長(zhǎng)迅猛，主要原因是大量充斥的廣告軟件。盡管與針對(duì) Windows 的威脅相比，Mac 的威脅數(shù)量仍然比較少，但一季度針對(duì) Mac 操作系統(tǒng)的惡意軟件樣本總數(shù)增長(zhǎng)了 53%。
• 勒索軟件：一季度新型勒索軟件樣本數(shù)有所反彈，主要?dú)w因于針對(duì)安卓操作系統(tǒng)設(shè)備的 Congur 勒索軟件攻擊。過去十二個(gè)月，勒索軟件樣本總數(shù)增長(zhǎng)了 59%，已知樣本總數(shù)達(dá)到 960 萬個(gè)。
• 垃圾郵件僵尸網(wǎng)絡(luò)：今年四月份，Kelihos 僵尸網(wǎng)絡(luò)的幕后元兇在西班牙被捕。多年以來，數(shù)以百萬計(jì)攜帶金融詐騙惡意軟件和勒索軟件的垃圾郵件的背后都有 Kelilos。據(jù)美國司法部發(fā)布的信息，在打擊 Kelilos 的行動(dòng)中，美國與影子服務(wù)器基金會(huì) (Shadow Server Foundation) 等外國機(jī)構(gòu)及行業(yè)廠商之間的合作貢獻(xiàn)頗多。

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