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暗網(wǎng)上泄漏的數(shù)據(jù)97%出自網(wǎng)絡(luò)安全機構(gòu)

安全
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)安全機構(gòu)。

 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)安全機構(gòu),這一年平均下來,每個網(wǎng)絡(luò)安全公司都會泄漏4000多個被盜憑證和其他敏感數(shù)據(jù)。

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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)安全機構(gòu);

2.今年共發(fā)現(xiàn)631512個經(jīng)確認的安全事件,超過25%(大約160529個)屬于高或嚴重級別安全風(fēng)險,其中包含高度敏感的信息,例如明文憑證或PII,包括財務(wù)或類似數(shù)據(jù)。因此,平均每個網(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100萬個未經(jīng)證實的泄漏事件(1027395個),這里面只有159462個被認為是低風(fēng)險的;

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的情況下重復(fù)使用相同的密碼。

4.色情網(wǎng)站和成人交友網(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色情網(wǎng)站或成人交友網(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)識符時,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。

 

暗網(wǎng)上泄漏的數(shù)據(jù)97%出自網(wǎng)絡(luò)安全機構(gòu)

 

 

暗網(wǎng)上泄漏的數(shù)據(jù)97%出自網(wǎng)絡(luò)安全機構(gòu)

 

這項研究是使用ImmuniWeb的免費在線域安全測試來進行的,該測試結(jié)合了專有的OSINT技術(shù)和機器學(xué)習(xí),對暗網(wǎng)進行分類。398家領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)安全公司接受了此次測試。2020年6月4日,人工智能應(yīng)用安全公司ImmuniWeb發(fā)布了一個新的免費暗網(wǎng)監(jiān)測工具,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)險最高最嚴重,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)險或重大風(fēng)險事件,而比利時,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對這項研究發(fā)表了評論:

如今,網(wǎng)絡(luò)犯罪分子通過針對可信賴的第三方而不是直接攻擊個體,努力實現(xiàn)利潤最大化。不過這也分情況,例如,大型金融機構(gòu)通常擁有強大的玩過安全保護技術(shù)和法律保證,可以及時發(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,通常缺乏對快速增長的針對性攻擊和APT做出反應(yīng)所需的內(nèi)部專業(yè)知識和預(yù)算。

對于當(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)任編輯:華軒 來源: 嘶吼網(wǎng)
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