Archiv der Kategorie: Betrug

European Cyber Security Month (ECSM): Schutz vor Onlinebetrug

von Trend Micro

 

 

 

 

 

Das Internet und Email sind Goldgruben für Betrüger, und Cyberkriminelle sind äußerst erfinderisch, wenn es um Wege geht, ihren Profit zu mehren. Sie denken sich immer neue Maschen aus, mit denen sie Privatpersonen und auch Unternehmen hinters Licht führen können. In dieser Woche wollen wir durch tägliche Tipps dazu beitragen, das Bewusstsein der Nutzer für mögliche Online-Betrugsversuche zu schärfen.
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Der Security-RückKlick 2018 KW 41

von Trend Micro

 

 

 

 

 

 

 

Quelle: CartoonStock

BSI-Bericht zur Lage der Cybersicherheit in Deutschland warnt vor IoT-Anfälligkeit, 1,3 Mio. gefährdete Überwachungskameras und Videorecoder in Deutschland und diverse Spionage-News bestimmten die Woche.
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Der Security-RückKlick 2018 KW 38

von Trend Micro

 

 

 

 

 

 

 

Quelle: CartoonStock

Ransomware-Angriffe werden politisch genutzt, geleakte NSA-Tools führen zu Massenanstieg der Krypto-Mining-Angriffe und seltsamerweise tut eine Mirai-Variante Gutes – ein Auszug aus den aktuellen News.
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Machine Learning kann beim Identifizieren von Web Defacement-Kampagnen helfen

Originalartikel von Federico Maggi, Marco Balduzzi, Ryan Flores und Vincenzo Ciancaglini, Trend Micro Forward-Looking Threat Research Team

Website-Entstellung (Defacement) beziehungsweise -Veränderung, also die sichtbare Änderung von Seiten einer Website vor allem nach einem politischen Ereignis, hat zum Ziel, die politische Meinung eines Bedrohungsakteurs zu verbreiten. Trend Micro hat die Top-Defacement-Kampagnen in einem Whitepaper beschrieben und auch bereits dargestellt, wie Machine Learning (ML) Computer Emergency Readiness Teams (CERTs)/Computer Security Incident Response Teams (CSIRTs) und Webadministratoren bei der Verteidigung gegen solche Angriffe nützlich sein kann. Doch ML ist auch eine ideale Methode für die Analyse, um besser verstehen zu können, wie die Angreifer vorgehen und sich organisieren.

2017 stellte Trend Micro DefPloreX vor, ein ML-Toolkit, das in breitangelegten E-Crime Forensics eingesetzt werden kann. Mittlerweile gibt es DefPloreX-NG, eine Version mit verbesserten ML-Algorithmen und neuen Visualisierung-Templates. Für die Analysen, die im Whitepaper „Web Defacement Campaigns Uncovered: Gaining Insights From Deface Pages Using DefPloreX-NG“ beschrieben werden, wurden mit dem neuen Tool 13 Mio, Deface-Datensätze aus 19 Jahren untersucht. Auch kann es von Sicherheitsanalysten und –forschern dafür herangezogen werden, um laufende Live-Web Defacement-Kampagnen zu erkennen. Weitere Einzelheiten zu den Kampagnen und die Arbeit mit DefPloreX-NG bietet der Originalbeitrag.

Untergrund-Angebote von Malware für Bitcoin-Geldautomaten

Originalbeitrag von Fernando Mercês, Senior Threat Researcher

Zu den Neuerungen in der Finanzbranche gehören technische Fähigkeiten der Geldautomaten, aber auch die steigende Beliebtheit der Kryptowährungen. Dies hat zum Entstehen von Bitcoin-Geldautomaten geführt. Sie sehen genauso aus wie die herkömmlichen Automaten, doch gibt es einen wesentlichen Unterschied: Bitcoin-Automaten sind nicht mit einem Bankkonto verbunden, sondern mit einem Kryptowährungs-Marktplatz. Das ist eine Plattform zum Kaufen und Verkaufen von Kryptowährungen wie Bitcoin. Die gekauften Bitcoins gehen in die digitale Wallet des Kunden. Damit ist ein Bitcoin-Automat eigentlich mehr ein Kiosk oder Terminal für die Verbindung eines Nutzers mit Marktplätzen.
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