想要应用恶意软件检测能力也是有门道的。
这些有组织的活动通过伪装成合法软件,如网络浏览器或社交媒体信息服务,来瞄准受害者。
云基础设施巨大的攻击面以及存储的海量敏感数据,为网络犯罪组织提供了前所未有的“丰厚回报”,使其成为勒索软件团伙追逐的高利润目标。
为可执行程序添加数字签名,是恶意软件绕过安全检测的方式之一。
备份系统已经成为网络犯罪分子最有利可图的目标。因为这些攻击者已经意识到,成功入侵备份环境是决定组织是否会支付赎金的最重要因素。
此次测试仅针对已知漏洞利用的防护能力,三家主流国际云厂商防火墙均未达基本预期,测试结果为依赖云厂商防火墙保护数字基础设施的企业敲响了警钟。
该家族样本使用 AES-CBC 算法对目标文件进行加密,并且向客户勒索比特币,被加密的文件后缀名为“.Wormhole”。
网络犯罪趋于“专业化”,开始积极招募渗透测试员来优化勒索软件性能。同时,未授权的人工智能(影子AI)的流行正威胁企业数据安全和合规性。
本文将对我们分析Android恶意软件过程中所遇到的常见混淆技术进行总结和分析。
窃密活动激增,针对中央银行和开放银行倡议的攻击,开源项目供应链攻击增加…
被“投毒”的AI应用在现实生活中险些毒死十几人,对AI应用的迷信和过度依赖正带来巨大的健康和网络安全风险。
FakeUpdates、Qbot和Formbook等恶意软件在全球范围内广泛传播,感染了大量组织。恶意的Chrome浏览器扩展和伪装为AI软件的安装程序等新型威胁层出不穷。
未来已来。
覆盖率本身就是一个表面的内容,不要迷信100%的覆盖率,就跟考试100分的学生能力不一定很强。
人工智能时代的“恶意软件”不但能感染机器,而且能感染人类,甚至连网络安全人士自身都难以免疫。
本文旨在探讨大模型技术快速发展过程中所面临的网络安全问题,聚焦近年来的典型安全事件及其影响。
核设施网络安全防御体系的现实问题及应对举措,值得我高度关注与警惕。
一种新的的TLS指纹特征,称为“嵌套的TLS握手”.
我们提出包长语义分析方法,实现仅通过分析包长度之间的关联性,检测隧道中被完全加密的攻击流量。
多么痛的领悟。
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