Gửi bài viết tới BigCoin

Phát hiện và ứng phó với Cryptojacking bằng Trí tuệ nhân tạo

Đăng bởi: StevenPalley  - 29/06/2018 - 134 lượt xem
Chia sẻ
 

Khi tiền mã hóa ngày càng trở nên phổ biến trong thế giới tội phạm mạng, thì ngày càng nhiều người đang trở thành nạn nhân của cryptojacking - việc khai thác sức mạnh máy tính để khai thác tiền mã hóa.

Gần đây, các công ty lớn, nổi tiếng như Tesla và YouTube đã trở thành nạn nhân của phần mềm độc hại khai thác tiền mã hóa: các ngành như giáo dục và y tế đặc biệt dễ bị tấn công. Theo thống kê, khoảng 85% tiền mã hóa xuất hiện trong giáo dục đại học và sau đại học.

Nhiều công ty hiện đang đấu tranh chống lại cryptojacking, và cố gắng xác định các kiểu hành vi có thể đoán trước của phần mềm độc hại theo cách thủ công. Nếu các tổ chức có thể ngay lập tức phát hiện hành vi đó, họ sẽ có thể cô lập và tiêu diệt chúng, tuy nhiên, làm điều này một cách thủ công thì rất chậm và không đáng tin cậy.

Bằng cách phân luồng sức mạnh của các công nghệ Trí tuệ nhân tạo và công nghệ tự động hóa , các hệ thống phát hiện và ứng phó đe dọa có thể nhanh chóng tìm thấy các hành vi có mục đích xấu trên toàn bộ mạng doanh nghiệp.

 

Những thiệt hại và mối nguy hiểm từ Cryptojacking

Mặc dù khai thác tiền mã hóa chủ yếu liên quan đến việc giảm hiệu suất của thiết bị, tăng chi phí điện và thậm chí làm hỏng phần cứng thông qua việc tăng tải nhiệt, khía cạnh đáng lo ngại nhất của nó là những người sử dụng thiết bị để khai thác tiền mã hóa có thể truy cập vào hệ thống và các thiết bị khác thông qua “cửa sau” hoặc lỗ hổng hiện có.

Điều này cho thấy cryptojacking không chỉ còn một vấn đề bảo mật cấp thấp mà nó thậm chí làm chậm hóa máy tính và tăng hóa đơn điện, đặc biệt đe dọa toàn bộ đặc điểm bảo mật.

Điều này cho phép tin tặc có khả năng ăn cắp dữ liệu của công ty hoặc cá nhân, xâm nhập mạng để cài đặt botnet và ransomware, hoặc thậm chí bán lại quyền truy cập và kiểm soát mạng cho bọn tội phạm mạng hoạt động trên web đen.

Để kiếm một lượng tiền đáng kể từ khai thác tiền mã hóa đòi hỏi rất nhiều các chu kỳ điện toán. Để có được những chu kỳ này, có khả năng là người vận hành quá trình khai thác có thể tìm đến một chủ bot điều khiển hàng ngàn máy tính bị nhiễm thông qua một botnet. Botnets, và các hoạt động của họ, có khả năng gây ra các nhiều mối đe dọa bảo mật dưới nhiều hình thức cho các tổ chức.

Các cuộc tấn công DDoS cũng có thể tạo ra tình trạng nhiễu giả để có thể ẩn khỏi các cuộc tấn công được nhắm mục tiêu quan trọng hơn. Hơn nữa, trong một số trường hợp, các cryptojackers sẽ bán quyền truy cập tớ các máy tính bị xâm nhập cho các tội phạm mạng, sau đó có thể khởi động các cuộc tấn công nhắm mục tiêu vào một tổ chức, hoặc ngầm tấn công các bên thứ ba.

Việc khai thác tiền mã hóa không phải là một lo lắng lớn cho các doanh nghiệp, nhưng thực tế khi tin tặc có thể dễ dàng truy cập vào các mạng công ty và các thiết bị tấn công thì  chứng tỏ rằng doanh nghiệp đó không có quyền kiểm soát an ninh của mình. Đó là sự thiếu kiểm soát cho thấy một rủi ro rất lớn hơn, do đó chiến đấu chống lại những người khai thác tiền mã hóa là điều cần thiết.

 

Sự gia tăng trong khai thác tiền mã hóa

Bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo trong sáu tháng qua, chúng tôi đã phát hiện thấy sự gia tăng trong khai thác tiền mã hóa trên các thiết bị của doanh nghiệp. Một lợi thế lớn của việc sử dụng trí thông minh nhân tạo để phát hiện kẻ xâm nhập trong mạng lưới là khả năng cung cấp cảnh báo ngay lập tức mà không dựa vào kiến thức hay đặc điểm của các cuộc tấn công cụ thể trước đó.

Khi nói đến cryptojacking, những cảnh báo này trình bày một loạt các cuộc tấn công ngầm chỉ có mục đích duy nhất là nắm quyền kiểm soát các máy móc người dùng để khai thác tiền mã hóa. Tận dụng trí tuệ nhân tạo để phát hiện hành khai thác tiền mã hóa cũng thường có khả năng phát hiện thêm các mối đe dọa bảo mật nghiêm trọng hơn trong mạng.

Kết hợp một nền tảng thúc đẩy trí thông minh nhân tạo vào đặc điểm an ninh mạng hiện tại cho phép các doanh nghiệp phát hiện và phản ứng nhanh với các cuộc tấn công mạng, cung cấp cho họ khả năng phát hiện các tấn công và chi tiết mối đe dọa để có thể thực hiên ngay lập tức các hành động chống lại kẻ tấn công.

 

Xác định hành vi của kẻ tấn công

Khi nói đến việc giám sát các hành vi trong mạng lưới, trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện hành vi của kẻ tấn công trong thời gian thực, và  ngay lập tức xác định xem đó có phải là hành vi có độc hại hay không. Bằng cách khai thác sức mạnh của cả Trí tuệ nhân tạo và công nghệ tự động hóa, hệ thống có thể phát hiện và ứng phó lại các mối đe dọa mới nhất trong mang lưới.

Thêm vào đó, cũng có một loại công nghệ mới của Trí tuệ nhân tạo và các hệ thống phát hiện và ứng phó mối đe dọa do máy hỗ trợ, khi được triển khai bên trong doanh nghiệp, nó hoạt động như nhiều “tripwires” liên tục tạo ra cảnh báo khi có khách truy cập không mong muốn trong mạng lưới. Điều này được thực hiện bởi hệ thống xác định các hành vi nguy hiểm cụ thể , do đó, các phần mềm độc hại không thể bị ẩn.

Phần lớn thời gian người dùng không biết rằng máy của họ đang được sử dụng để khai thác tiền mã hóa và do đó không có lý do gì để nghi ngờ hoặc mong đợi hoạt động độc hại.

Thật không may, nhiều nhà phân tích bảo mật cũng không nhận thức được tình trạng này.  Do vậy, bằng cách kết hợp Trí tuệ nhân tạo vào chiến lược an ninh mạng hiện tại, các công ty có thể phát hiện các cryptojackers trên hệ thống của họ và hành động nhanh chóng để ngăn chúng tiếp tục khai thác sức mạnh xử lý  và gây nguy hiểm cho hệ tống bảo mật.

Ngun: www.infosecurity-magazine.com

Bạn đang đọc bài: Phát hiện và ứng phó với Cryptojacking bằng Trí tuệ nhân tạo tại Tin tức

Biên soạn & sản xuất nội dung: bigcoinvietnam.com

Tags
Chia sẻ  
  
  
  
0% Rating
Điểm: 0 / 5
0 Bình chọn

StevenPalley

Đội ngũ dịch bài từ các trang web uy tín ở nước ngoài. Với sự đánh giá cao của các chuyên gia

Ủy ban Châu Âu quan tâm đến tiềm năng độc quyền của Libra


Ủy ban Châu Âu quan tâm đến tiềm năng độc quyền của Libra

Các cơ quan quản lý chống độc quyền tại Ủy ban Châu Âu, chi nhánh điều hành của Liên minh Châu Âu đã gửi một bảng câu hỏi để xác định xem stablecoin Facebook Libra liệu có phải là một dự án chống cạnh tranh hay không.

Trang thông tin Bloomberg nắm được tin tức qua một tài liệu theo một báo cáo vào ngày 20 tháng 8. Theo báo cáo, ủy ban đã gửi một bảng câu hỏi trước đó vào tháng 8 trong một nỗ lực để tìm hiểu xem các đối thủ có thể cạnh tranh với Hiệp hội Libra và sản phẩm của nó trên cơ sở công bằng hay không. Các cơ quan chức tin rằng Libra có thể cản trở cạnh tranh thông qua trao đổi thông tin và sử dụng dữ liệu của người dùng.

Hơn nữa, các cơ quan quản lý đã bắt đầu điều tra làm thế nào Libra có thể được sử dụng trong các ứng dụng Facebook Whats và Messenger. Phần này của các trung tâm điều tra về cách thức thành viên và quản trị trong Hiệp hội Libra hoạt động.

Báo cáo lưu ý rằng chi nhánh chống độc quyền của Ủy Ban không phải là chi nhánh duy nhất của tổ chức quan tâm đến Libra. Người phát ngôn của bộ phận dịch vụ tài chính của Ủy ban cho biết chi nhánh này đang giám sát sự phát triển thị trường trong lĩnh vực tài sản tiền mã hóa và dịch vụ thanh toán, bao gồm cả Libra và sự phát triển của nó.

Tiền mã hóa mới của Facebook

Như Cointelegraph đã báo cáo trước đây, các quan chức chính phủ khác cũng đã bày tỏ quan ngại về sự thống trị có thể có của Facebook trong lĩnh vực thanh toán. Thượng Nghị Sĩ Hoa Kỳ Sherrod Brown, thành viên của Ủy ban Ngân hàng Thượng viện đã phát biểu vào tháng 6 về việc ông lo ngại Facebook có thể điều chỉnh các điều khoản thanh toán cho các doanh nghiệp như thế nào. Ông nói:

"Điều gì xảy ra khi Facebook buộc các doanh nghiệp bỏ chấp nhận thẻ tín dụng hoặc thẻ ghi nợ của bạn? Bạn có thể bị buộc sử dụng tiền Độc quyền mới của Facebook. Còn các chủ doanh nghiệp nhỏ, buộc phải sử dụng hoặc mất quyền truy cập vào hàng triệu người dùng của Facebook thì sao?"

Nguồn: cointelegraph

Tags
Chia sẻ  
  
  
  
0% Rating
Điểm: 0 / 5
0 Bình chọn
Bigcoin Việt Nam - Phân tích đầu tư Bitcoin và các dự án công nghê Blockchain