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2020年暗網(wǎng)上泄漏的數(shù)據(jù),97%出自于網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)構(gòu);

如意 ? 來源:嘶吼網(wǎng) ? 作者:luochicun ? 2020-10-08 14:01 ? 次閱讀
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近日,人工智能應(yīng)用安全公司ImmuniWeb發(fā)布了一份今年暗網(wǎng)泄漏數(shù)據(jù)來源的研究,發(fā)現(xiàn)暗網(wǎng)上泄漏的數(shù)據(jù),97%出自網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)構(gòu),這一年平均下來,每個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全公司都會(huì)泄漏4000多個(gè)被盜憑證和其他敏感數(shù)據(jù)。

研究結(jié)果如下:

1. 暗網(wǎng)上泄漏的數(shù)據(jù),97%出自網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)構(gòu);

2. 今年共發(fā)現(xiàn)631512個(gè)經(jīng)確認(rèn)的安全事件,超過25%(大約160529個(gè))屬于高或嚴(yán)重級(jí)別安全風(fēng)險(xiǎn),其中包含高度敏感的信息,例如明文憑證或PII,包括財(cái)務(wù)或類似數(shù)據(jù)。因此,平均每個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全公司有1586份被竊取的憑證和其他敏感數(shù)據(jù)出現(xiàn)在暗網(wǎng)。在ImmuniWeb的研究中還發(fā)現(xiàn)了超過100萬個(gè)未經(jīng)證實(shí)的泄漏事件(1027395個(gè)),這里面只有159462個(gè)被認(rèn)為是低風(fēng)險(xiǎn)的;

3. 29%的被盜密碼是弱密碼,研究顯示,29%的被盜密碼很弱,只有不到8個(gè)字符,或者沒有大寫字母、數(shù)字或其他特殊字符,都屬于常見的易攻擊密碼。162家公司的約40名員工在缺乏安全密碼保護(hù)的情況下重復(fù)使用相同的密碼。

4. ***和成人交友網(wǎng)站上使用了專業(yè)電子郵件,第三方違規(guī)行為占有很大比例,ImmuniWeb的研究發(fā)現(xiàn),5121份證書來源于被黑客入侵的***或成人交友網(wǎng)站。

5. 63%的網(wǎng)絡(luò)安全公司的網(wǎng)站不符合PCI DSS要求,這意味著它們使用易受攻擊或過時(shí)的軟件(包括JS庫和框架)或在阻止模式下沒有Web應(yīng)用程序防火墻(WAF)。

6. 48%的網(wǎng)絡(luò)安全公司的網(wǎng)站不符合GDPR要求,缺乏明顯的隱私政策,當(dāng)cookie包含PII或可追蹤標(biāo)識(shí)符時(shí),缺少cookie免責(zé)聲明。

7. 有91家公司存在可利用的網(wǎng)站安全漏洞,其中26%仍未修補(bǔ)。

2020年暗網(wǎng)上泄漏的數(shù)據(jù),97%出自于網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)構(gòu);

2020年暗網(wǎng)上泄漏的數(shù)據(jù),97%出自于網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)構(gòu);

這項(xiàng)研究是使用ImmuniWeb的免費(fèi)在線域安全測(cè)試來進(jìn)行的,該測(cè)試結(jié)合了專有的OSINT技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí),對(duì)暗網(wǎng)進(jìn)行分類。398家領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)安全公司接受了此次測(cè)試。2020年6月4日,人工智能應(yīng)用安全公司ImmuniWeb發(fā)布了一個(gè)新的免費(fèi)暗網(wǎng)監(jiān)測(cè)工具,用于監(jiān)視和衡量組織在暗網(wǎng)(Dark Web)上的泄漏程度。

美國的網(wǎng)絡(luò)安全公司遭受的風(fēng)險(xiǎn)最高最嚴(yán)重,其次是英國和加拿大,再次是愛爾蘭,日本,德國,以色列,捷克共和國,俄羅斯和斯洛伐克。

在接受測(cè)試的398家網(wǎng)絡(luò)安全公司中,只有瑞士、葡萄牙和意大利的公司沒有遭受任何高風(fēng)險(xiǎn)或重大風(fēng)險(xiǎn)事件,而比利時(shí),葡萄牙和法國的公司雖有相關(guān)的事件發(fā)生,但經(jīng)過驗(yàn)證的事件數(shù)量卻最少。

ImmuniWeb首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Ilia Kolochenko對(duì)這項(xiàng)研究發(fā)表了評(píng)論:

如今,網(wǎng)絡(luò)犯罪分子通過針對(duì)可信賴的第三方而不是直接攻擊個(gè)體,努力實(shí)現(xiàn)利潤最大化。不過這也分情況,例如,大型金融機(jī)構(gòu)通常擁有強(qiáng)大的玩過安全保護(hù)技術(shù)和法律保證,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并調(diào)查大多數(shù)攻擊者。不過律師事務(wù)所和IT公司,通常缺乏對(duì)快速增長的針對(duì)性攻擊和APT做出反應(yīng)所需的內(nèi)部專業(yè)知識(shí)和預(yù)算。

對(duì)于當(dāng)今的任何網(wǎng)絡(luò)安全和規(guī)劃來說,數(shù)據(jù)、IT和數(shù)字資產(chǎn)的整體可見性和清單都是必不可少的。機(jī)器學(xué)習(xí)和AI等現(xiàn)代技術(shù)可以極大地簡化和加速從異常事件到攻擊的大量繁重任務(wù)。
責(zé)編AJX

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