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防假冒企業高層主管的BEC變臉詐騙攻擊趨勢科技首創採人工智慧分析技術防範電子郵件詐騙

2018 年 04 月 17 日2018 年 04 月 17 日趨勢科技 TrendMicro

【2018年4月17日，台北訊】全球網路資安解決方案領導廠商趨勢科技 (東京證券交易所股票代碼：4704) 今天發表一項專為提升變臉詐騙攻擊防範能力的最新技術。這項以人工智慧 (AI) 為基礎的創新技術將整合至趨勢科技多項產品當中，應用在發現專門假冒執行長或其他重要人士名義所發出的電子郵件時提供警告。

研究機構 Osterman Research 分析師 Michael Osterman 指出：「這是我第一次看到業界推出電子郵件寫作風格分析。這對於將 AI 應用在網路資安領域以防範今日最嚴重透過電子郵件所進行的網路詐騙攻擊是相當令人振奮的示範。」

趨勢科技 Writing Style DNA (寫作風格 DNA) 可針對變臉詐騙提供更進階新的防護，採用 AI 來建立使用者寫作風格的「微跡證」，其中包含了 7,000 多項寫作特徵。當遇到疑似假冒重要人士名義發出的電子郵件時，就可利用人工智慧來分析其寫作風格，並且發送通知給寄件人、收件人和 IT 部門。

趨勢科技執行長陳怡樺表示：「未來的威脅情勢需要具備人工智慧的防護來結合專家規則和機器學習。我們很榮幸能夠再次成為這個領域的先驅。」

她補充道：「這項新的技術對於我們現有的電子郵件防護以及我們免費提供給企業的網路釣魚模擬與意識提升服務，可說是完美的搭配。在這個電子郵件詐騙方式日益精密且損失慘重的大環境下，企業機構有必要設置多層防護來自我保護。」

在趨勢科技2017 年攔截到的所有勒索病毒當中有 94% 都是經由電子郵件散布。此外，預計在2018 年全球變臉詐騙損失總金額將高達 90 億美元，平均每一件變臉詐騙損失約 132,000 美元。因此，企業有必要透過訓練和技術雙管齊下來防範網路釣魚。繼續閱讀

企業資安簡易指南：取下欺詐性網域（下）

2018 年 04 月 16 日2018 年 03 月 28 日趨勢科技 TrendMicro

在可疑網域被用來進行詐騙前先加以監控和偵測，那然後呢？受影響企業應該要讓其失效，讓惡意份子無法用它們進行攻擊。但要如何取下（takedown）這些欺詐性網域呢？

首先先考慮法律面：這部分相當重要，而且會因國家而有所不同。有些國家的法律會要求網路服務商（ISP）積極應對網路詐騙，但其他則沒有。

當涉及欺詐性網域或是遭到惡意使用時，協同合作是相當重要的，從IT/資訊安全人員以及防護公司網路邊界的系統管理員，一直到決策者和ISP。事實上，大多數的網路服務商都非常積極回應並願意協助打擊詐騙，特別是其基礎設施或服務遭到濫用時。

當被通知網路犯罪或詐騙活動，甚至是網域名稱侵權商標時，網路服務商通常會積極地主動處理。能夠熟悉ISP、電腦資安事件應變小組（CSIRT）及電腦緊急應變小組（CERT）如何處理這些事件也會有所幫助。

（欺詐性）網域名稱包含什麼？

欺詐性網域指的是本身違反規定或被用來進行詐騙的網域名稱。例如網域名稱包含品牌或公司名稱；欺詐性網域本身已經構成商標侵權。這是最簡單取下網域的例子，原因很明顯。

但網域名稱也可能跟公司或品牌無關，卻被用在網路犯罪活動。比方說用來寄送夾帶惡意軟體的電子郵件或放有詐騙內容（如魚叉式釣魚攻擊）。繼續閱讀

如果駭客利用機器學習….網路釣魚攻擊得逞機率提高30%,繞過reCAPTCHA機率達98%

2018 年 02 月 28 日2018 年 03 月 01 日趨勢科技 TrendMicro

駭客在入侵組織前通常會先盡可能地收集目標相關資訊。其中包括公司相關人士的詳細資訊以作為之後的釣魚攻擊所需。隨著機器學習(Machine Learning)出現，駭客不必再手動進行這些研究工作，而是可以自動化並加速整個過程。

這樣子利用機器學習也代表利用公司高階主管甚至更低層員工個人資料來進行的針對性攻擊會飆升。此類網路釣魚攻擊方式可能將成功機會提高多達30%。

許多網站和系統利用驗證碼（CAPTCHA）機制來區分真人與機器人。不過在機器學習時代，這些以往有效的作法也受到了影響。

這並非駭客第一次利用機器學習來破解驗證碼（CAPTCHA）機制 – 在2012年，研究人員證明可以利用機器學習繞過reCAPTCHA系統，成功率達到82%。而最近在2017年，研究人員利用機器學習繞過Google reCAPTCHA保護機制的成功率達到98%。

駭客如何利用機器學習(Machine Learning)?

精細的網路犯罪一直在尋找下一個大規模的攻擊手法，並且不會吝於嘗試新方法來攻破目標並入侵企業的IT資產和敏感資料。要阻止這類威脅的最好方法之一是提高人們的安全意識並增加對最新風險及如何防範的了解。

目前駭客的一個新興策略是使用機器學習(Machine Learning)。就跟許多先進創新的技術一樣，機器學習可以對企業有益，卻也能夠幫助惡意活動。

機器學習：入門

許多IT和開發團隊及技術機構都正在使用機器學習 ,正如SAS所解釋，機器學習是人工智慧的一個分支，它建立在構建自動化分析模型的基礎上。換句話說，機器學習讓系統能夠根據其持續使用和經驗來增加自己的知識並調整程序和活動。

“機器學習的迭代方面非常重要，因為隨著模型接觸到新資料，需要能夠獨立適應，”SAS表示。“它們從之前的計算中學習以產生可靠、可重複的決策和結果。這並不是一門新學科，但卻獲得了新動力。”

人們也可能在日常生活中碰過某種形式的機器學習演算法 – 如串流媒體服務和網路賣場的線上推薦，還有自動詐騙偵測等代表現實世界裡已經存在的機器學習用例。繼續閱讀

勒索病毒居然已經十幾歲了!資安專家:有三個理由,今年還會”狗狗纏”

2018 年 02 月 21 日2018 年 02 月 22 日趨勢科技 TrendMicro

勒索病毒已經出現十多年了，因為病毒的攻擊手法越來越精細，幾乎所有的國家都出現受害者，成為了全球性的威脅。根據CSO的報導，勒索病毒的歷史比許多人所想的都更漫長。儘管過去幾年出現的大規模攻擊讓其成為矚目的焦點，但其實駭客從2005年開始就一直在使用勒索病毒。而且在過去11年間的勒索病毒攻擊已經超過一般的資料外洩事件。

三個勒索病毒在未來數年仍將持續肆虐的理由

不幸的是，網路犯罪份子持續在勒索病毒方面取得成功，幾乎每天都有更多的知名企業淪為這類攻擊的受害者。毫無疑問地，勒索病毒會繼續成為網路安全產業眼中的威脅。這裡有三個勒索病毒在未來數年仍將持續肆虐的理由：

1）勒索病毒持續進化中

大多數的勒索病毒都屬於加密型或上鎖型。Heimdal Security解釋說明，加密型勒索病毒（或說是鎖住資料）會利用複雜的加密演算法讓受害者無法存取系統檔案和資料。CryptoLocker是這類型中最知名的勒索病毒之一。從局外人的角度來看，勒索病毒可能看似簡單：從受害者那裡取走一些東西並要求錢來贖回。然而在加密型和上鎖型之下還有好幾種不同類型的勒索病毒，並且有許多種感染受害者的手法。

另一種的上鎖型勒索病毒則是會鎖住中毒設備的作業系統，這意味著所有檔案和資料以及應用程式和系統都無法使用。最近的Petya攻擊就屬於這類型。繼續閱讀

勒索病毒也可網購! ShurL0ckr在暗網上販售，據報可以繞過雲端應用程式

2018 年 02 月 15 日2018 年 02 月 23 日趨勢科技 TrendMicro

安全研究人員發現一個名叫ShurL0ckr的新勒索病毒據説可以繞過雲端平台的偵測機制。就跟Cerber和Satan一樣，ShurL0ckr操作者將這勒索病毒經營成外包服務，讓其他網路犯罪分子也可以分一杯羹，從受害者贖金中抽取佣金。

《延伸閱讀》散播Cerber 和CTB Locker勒索病毒嫌犯遭捕:程式非自己開發,以 30% 不法獲利跟駭客分紅

根據研究人員對ShurL0ckr的分析顯示，它可以躲避雲端應用程式偵測來進行擴散。跟其他勒索病毒一樣，網路釣魚（Phishing）和路過式下載「Drive by download」是最可能的感染媒介。

ShurL0ckr的出現也顯示出另一個更大的問題：網路犯罪分子對合法平台和服務的濫用。研究人員指出，使用雲端應用程式的企業有44%或多或少受到惡意軟體影響。事實上，他們發現至少有三家企業級軟體即服務（SaaS）應用程式感染了惡意軟體。研究人員還發現，惡意腳本、可執行檔以及木馬化的Office文件和圖片檔是最常用的進入點。

勒索病毒不會很快就消失。事實上，隨著企業越來越採用新興技術來開拓業務，勒索病毒和數位敲詐可以預見會是網路犯罪的主流。繼續閱讀