2020 年 10 月全球领先网络安全解决方案提供商 Check Point 软件技术有限公司(纳斯达克股票代码:CHKP)的威胁情报部门 Check Point Research 发布了其 2020 年 9 月最新版《全球威胁指数》报告。研究人员发现,Valak 恶意软件更新版首次登榜,在 9 月份最流行恶意软件排行榜中排名第九。

Valak 是一种复杂的威胁,于 2019 年末首次发现,当时被归类为恶意软件加载器。但最近几个月发现的 Valak 新变体功能发生重大变化,能够使 Valak 充当针对个人和企业的信息窃取器。新版 Valak 能够从 Microsoft Exchange 邮件系统中窃取敏感信息以及用户凭证和域名证书。9 月份,Valak 通过包含恶意 .doc 文件的垃圾邮件攻击活动广泛传播。
Emotet 木马连续三个月稳居《全球威胁指数》榜首,影响了全球 14% 的组织。Qbot 木马于 8 月份首次入榜,并在 9 月份被广泛使用,从榜单第 10 位跃升至第 6 位。
Check Point 产品威胁情报与研究总监总监 Maya Horowitz 表示:“这些传播 Valak 的新攻击活动再次证明,攻击者正寻求加大对成熟恶意软件的投入。攻击者打算结合使用 Valak 和 8 月份出现的 Qbot 更新版,大规模窃取组织和个人的数据和凭证。企业应考虑部署反恶意软件解决方案,以防止此类内容传播给最终用户,并建议员工谨慎打开电子邮件,即使它们看上去像来自可靠来源,也务必要小心。”
研究团队还警告称,“MVPower DVR 远程执行代码”漏洞是最常被利用的漏洞,影响了全球 46% 的组织,其次是“Dasan GPON 路由器身份验证绕过”漏洞,影响了全球 42% 的组织。“OpenSSL TLS DTLS 心跳信息披露 (CVE-2014-0160; CVE-2014-0346)”漏洞影响了全球 36% 的组织。
头号恶意软件家族
* 箭头表示与上月相比的排名变化。
Emotet 仍然是本月最流行的恶意软件,影响了全球 14% 的组织,其次是 Trickbot 和 Dridex,分别影响了全球 4% 和 3% 的组织。
最常被利用的漏洞
本月最常被利用的漏洞是“MVPower DVR 远程执行代码”,影响了全球 46% 的组织,其次是“Dasan GPON 路由器身份验证绕过”漏洞,影响了全球 42% 的组织。“OpenSSL TLS DTLS 心跳信息披露 (CVE-2014-0160; CVE-2014-0346)”漏洞位居第三,影响了全球 36% 的组织。
↑MVPower DVR 远程执行代码 - 一种存在于 MVPower DVR 设备中的远程执行代码漏洞。远程攻击者可利用此漏洞,通过精心设计的请求在受感染的路由器中执行任意代码。
↑ Dasan GPON 路由器身份验证绕过 (CVE-2018-10561) – 一种存在于 Dasan GPON 路由器中的身份验证绕过漏洞。远程攻击者可成功利用此漏洞获取敏感信息并获得对被感染系统的未授权访问。
↑ OpenSSL TLS DTLS 心跳信息泄露 (CVE-2014-0160;CVE-2014-0346) - 一种存在于 OpenSSL 中的信息泄露漏洞。该漏洞是因处理 TLS/DTLS 心跳包时发生错误所致。攻击者可利用该漏洞泄露联网客户端或服务器的内存内容。
头号移动恶意软件家族
本月最流行的移动恶意软件是 xHelper,其次是 Xafecopy 和 Hiddad。
Check Point《全球威胁影响指数》及其《ThreatCloud 路线图》基于 Check Point ThreatCloud 情报数据撰写而成,ThreatCloud 是打击网络犯罪的最大协作网络,可通过全球威胁传感器网络提供威胁数据和攻击趋势。ThreatCloud 数据库每天检查超过 25 亿个网站和 5 亿份文件,每天识别超过 2.5 亿起恶意软件攻击活动。
好文章,需要你的鼓励
杜克大学研究团队建立了首个专门针对Web智能体攻击检测的综合评估标准WAInjectBench。研究发现,现有攻击手段极其多样化,从图片像素篡改到隐藏弹窗无所不包。虽然检测方法对明显恶意指令有中等效果,但对隐蔽攻击几乎无能为力。研究构建了包含近千个恶意样本的测试数据库,评估了十二种检测方法,揭示了文本和图像检测的互补性。这项研究为Web智能体安全防护指明了方向,提醒我们在享受AI便利时必须保持安全意识。
生成式AI的兴起让谷歌和Meta两大科技巨头受益匪浅。谷歌母公司Alphabet第三季度广告收入同比增长12%达742亿美元,云服务收入增长33%至151.5亿美元,季度总收入首次突破千亿美元大关。Meta第三季度收入512.5亿美元,同比增长26%。两家公司都将大幅增加AI基础设施投资,Meta预计2025年资本支出提升至700亿美元,Alphabet预计达910-930亿美元。
加州大学圣地亚哥分校研究团队系统研究了AI智能体多回合强化学习训练方法,通过环境、策略、奖励三大支柱的协同设计,提出了完整的训练方案。研究在文本游戏、虚拟家庭和软件工程等多个场景验证了方法有效性,发现简单环境训练能迁移到复杂任务,监督学习初始化能显著减少样本需求,密集奖励能改善学习效果。这为训练能处理复杂多步骤任务的AI智能体提供了实用指南。