Google 三年前開始加緊保護 Android 裝置至網頁服務的網路流量。根據 Google 提供的最新資訊，已經有 80% 的 Android 應用程式預設採用 HTTPS 標準。HTTPS 可加密網路流量，避免第三方由應用程式攔截資料。
Google 向 Android 應用程式開發人員提供各種工具，協助確保應用程式流量利用傳輸層安全性 (TLS) 通訊協定加密，讓透過 HTTPS 或 HTTP 的 HTTP 通訊安全性「安全無虞」。這項新增的安全功能，對經常連線至機場及咖啡廳等未受信任或開放式 Wi-Fi 網路的裝置特別重要。
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繼續閱讀趨勢科技已開發出一種名為「TrendX Hybrid Model」的機器學習模型，採用前置訓練與訓練兩個階段來交叉關聯靜態與動態行為特徵，進而提升偵測率並減少誤判。
數十年前，早在機器學習(Machine learning,ML)還未開始成為熱門話題之前，該技術就已證明能夠從大量的資訊當中找出一些非顯而易見的模式，並可對資料進行分類與叢集，還可經由一些演算法來提供預測。機器學習在現實生活中的應用極廣，其中最重要的領域之一就是網路資安，它可讓傳統網路資安解決方案更能有效偵測一些破壞性威脅，例如勒索病毒Ransomware，不讓它們有機會進入系統，讓企業省下時間和金錢，並確保商譽。
傳統上，機器學習大多用來處理一些歷史資料。讓電腦從一些經過人工標記的資料當中推導出結論。在網路資安領域，機器學習模型可被訓練來辨識惡意檔案與惡意程式長什麼樣子，藉由交叉關聯方式來協助發掘一些全新、從未發現或尚未被分類的威脅。
為了進一步拓展機器學習在網路資安領域的應用，趨勢科技已開發出一套採用兩階段訓練的機器模型來提升偵測率並減少誤判。這套名為「TrendX Hybrid Model」的模型讓我們不僅能偵測惡意程式，最重要的是可以預測行為。
一般來說，資安領域的機器學習模型在判斷未知檔案為惡性或良性時有兩種方法：靜態分析與動態分析 (也就是行為分析)。
在資安界稱為 APT33 的駭客組織是一個處心積慮、專門攻擊石油與航空產業的駭客集團。多年來，媒體一直不斷披露有關該集團的資訊，但根據趨勢科技最新的研究顯示，他們正利用十多個幕後操縱 (C&C) 伺服器來攻擊極少數的特定目標。該集團利用層層的掩護來保護這些以針對性惡意程式來攻擊中東、美國及亞洲少數特定對象的 C&C 伺服器。
我們相信這些伺服器所操控的殭屍網路每個最多只包含十幾台殭屍電腦，駭客利用這些殭屍網路來常駐在選定的目標內。其惡意程式非常陽春，只具備下載和執行其他惡意程式的功能。在目前 (2019 年) 仍活躍的感染目標當中，有兩個是專門提供國家安全服務的某家美國私人企業的兩個據點，其他受害單位還有：美國的某家大學和另一家學院、一個很可能與美國軍方有所關連的單位，以及多個分布在中東和亞洲的機構。
除此之外，APT33 在過去幾年也不斷從事一些更積極的攻擊，例如，該集團至少有兩年的時間利用了歐洲某高階政要 (該名政要還進入了該國的國防委員會) 的私人網站來發送魚叉式網路釣魚郵件給一些石油產業供應鏈上的企業。這些被攻擊的目標甚至包括一家供應美國陸軍某軍事基地安全飲用水的廠商。
這些攻擊很可能已入侵了石油產業，例如，我們在 2018 年秋發現英國某石油公司在英國和印度境內的伺服器曾與 APT33 的 C&C 伺服器通訊。另一家歐洲石油公司位於印度據點的某台伺服器也遭 APT33 的惡意程式感染了至少 3 週左右 (2018 年 11 月至 12 月間)。除此之外，還有多家石油產業供應鏈上的其他公司也在 2018 年秋天遭到入侵。這些入侵事件對石油相關產業來說可說是一項重大警訊，因為 APT33 習慣使用一些具有破壞力的惡意程式。
魚叉式網路釣魚攻擊,散播求職相關主旨
繼續閱讀會竊取使用者登入帳密和信用卡資料的 Ginp 銀行木馬（趨勢科技偵測為AndroidOS_Ginp.HRXB）,使用了部分因網路間諜活動而惡名昭彰 Anubis 的程式碼。
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在受害裝置上執行後，Ginp會移除自己的圖示，接著向使用者要求無障礙服務權限。一旦取得權限，它會給予自己傳送訊息和撥打電話的權限。
Ginp可以根據接收到的命令來發送或收集簡訊。還可以要求管理員權限、啟用覆蓋攻擊、更新命令和控制（C&C）網址、更新目標列表、將自己設成預設的簡訊應用程式、防止使用者停用無障礙服務、獲取已安裝的應用程式或聯絡人列表、啟用來電轉接、隱藏自己並防止刪除等功能。
值得注意的是，Ginp會誘騙受害者提供登入帳密和信用卡資料，聲稱這些資訊是用來驗證使用者身份。
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