2020 年 12 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 2020 年 11 月最新版《全球威胁指数》报告。该报告显示,臭名昭著的 Phorpiex 僵尸网络的感染率激增,成为本月最猖獗的恶意软件,影响了全球 4% 的组织。Phorpiex 最近一次出现在威胁指数榜单前 10 名是在今年 6 月。
Phorpiex 僵尸网络于 2010 年首次发现,并在其巅峰时期控制了超过一百万台受感染主机。Phorpiex 因通过垃圾邮件分发其他恶意软件家族并助长大规模“性勒索”垃圾邮件攻击活动和加密货币挖矿而广为人知,正如 Check Point 研究人员在今年早些时候的最初报告,该僵尸网络正再度分发 Avaddon 勒索软件。Avaddon 是一种相对较新的勒索软件即服务 (RaaS) 变体,其攻击者再次招募同伙来分发勒索软件并从中抽取利润。在恶意垃圾邮件攻击活动中,Avaddon 通过 JS 和 Excel 文件进行分发,并能够加密各种文件类型。
Check Point 产品威胁情报与研究总监 Maya Horowitz 表示:“Phorpiex 是最早、最顽固的僵尸网络之一,多年来一直被创建者用于分发 GandCrab 和 Avaddon 勒索软件等其他恶意软件有效载荷,或实施性勒索欺诈。此次新一波病毒感染正在传播另一场勒索软件攻击活动,这足以揭示 Phorpiex 工具的破坏性。组织应确保员工了解如何识别潜在的恶意垃圾邮件,并警惕打开电子邮件随附的未知附件,即使其似乎来自可靠来源。此外,组织还应确保部署安全防御措施,以主动防止上述威胁感染其网络。”
研究团队还警告称,“HTTP 标头远程代码执行 (CVE-2020-13756)”是最常被利用的漏洞,全球 54% 的组织因此遭殃,其次是“MVPower DVR 远程代码执行”和“Dasan GPON 路由器身份验证绕过 (CVE-2018-10561)”,两者分别影响了全球 48% 和 44% 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。
Phorpiex 是本月最活跃的恶意软件,影响了全球 4% 的组织,紧随其后的是 Dridex 和 Hiddad,两者均影响了全球 3% 的组织。
↑ Phorpiex - Phorpiex 是一种僵尸网络,因通过垃圾邮件攻击活动分发其他恶意软件家族并助长大规模性勒索攻击活动而广为人知。
↑ Dridex - Dridex 是一种针对 Windows 平台的木马,据称可通过垃圾邮件附件下载。Dridex 不仅能够联系远程服务器并发送有关受感染系统的信息,而且还可以下载并执行从远程服务器接收的任意模块。
↔ Hiddad - Hiddad 是一种 Android 恶意软件感染工具,能够对合法移动应用进行重新打包,然后将其发布到第三方商店。其主要功能是显示广告,但它也可以访问操作系统内置的关键安全细节。
最常被利用的漏洞
本月,“HTTP 标头远程代码执行 (CVE-2020-13756)”是最常被利用的漏洞,全球 54% 的组织因此遭殃,其次是“MVPower DVR 远程代码执行”和“Dasan GPON 路由器身份验证绕过 (CVE-2018-10561)”,两者分别影响了全球 48% 和 44% 的组织。
主要移动恶意软件
Hiddad 仍然是本月最猖獗的移动恶意软件,其次是 xHelper 和 Lotoor。
1. Hiddad — Hiddad 是一种 Android 恶意软件感染工具,能够对合法应用进行重新打包,然后将其发布到第三方商店。其主要功能是显示广告,但它也可以访问操作系统内置的关键安全细节。
2. xHelper — xHelper 是自 2019 年 3 月以来开始活跃的恶意应用,用于下载其他恶意应用和显示恶意广告。该应用能够对用户隐身,并在卸载后进行自我重新安装。
3. Lotoor — Lotoor 是一种黑客工具,能够利用 Android 操作系统漏洞在入侵的移动设备上获得根权限。
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
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。