Schlagwort-Archive: Trojaner

Der Security-RückKlick 2019 KW 15

von Trend Micro

 

 

 

 

 

 

 

Quelle: CartoonStock

Gefahr für Industrie 4.0 unter anderem durch Einsatz von veralteten Betriebssystemen, aber auch gefährliche Lücken bei Computertomografiesystemen und im neuen WPA3-Protokoll waren in den Schlagzeilen.
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Malware in Smart Factories: Die wichtigsten Bedrohungen für Produktionsumgebungen

Originalbeitrag von Matsukawa Bakuei, Ryan Flores, Vladimir Kropotov, Fyodor Yarochkin, Threat Researchers


Die Einführung von cyber-physischen Systemen (CPS) in der Produktion – bekannt als Industrie 4.0 — typischerweise in so genannten Smart Factories ist nur eine der Möglichkeiten, wie Prozesse im Industrial Internet of Things (IIoT) verbessert und effizienter werden. Einerseits verändern sich die Produktionsprozesse, wenn Fabriksysteme miteinander und mit Unternehmensnetzwerken verbunden werden, doch andererseits zwingt diese neue Ära der Konnektivität Anwender, ihre Sicherheitsstrategien für die Zusammenführung von Informationstechnologie, Operational Technologie (OT) und geistigem Eigentum (Intellectual Property, IP) zu überdenken. Je mehr Geräte und Systeme im Produktionsnetzwerk miteinander verbunden werden, desto mehr Eintrittspunkte für Angriffe entstehen. Der Artikel zeigt die wichtigsten Malware-Erkennungen in Produktionsnetzwerken, basierend auf Daten aus der Trend Micro™ Smart Protection Network™-Infrastruktur, stellt die häufigsten Sicherheitsbedrohungen für die Fertigungsindustrie vor und gibt Empfehlungen, wie die Cybersicherheit verbessert werden kann.
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Der Security-RückKlick 2019 KW 12

von Trend Micro

 

 

 

 

 

 

 

Quelle: CartoonStock

BEC-Betrüger greifen per SMS an, 5G und IoT bringen auch neue Gefahren, Mirai entdeckt die Unternehmensgeräte – und Fachkräftemangel bei IT-Sicherheit hält leider an.
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Der Security-RückKlick 2019 KW 08

von Trend Micro

 

 

 

 

 

 

 

Quelle: CartoonStock

Phishing-Nachrichten bestimmten die letzte Woche: 39% deutscher Firmen sind unter den Opfern, es sind auch neue Ziele und Techniken hinzugekommen. Aber auch Berichte zu neuen Schwachstellen sollten beachtet werden.
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Machine Learning beim Erkennen von Malware-Ausbrüchen mit weniger Samples

von Trend Micro

Für den Schutz von Benutzern, Communities, Unternehmen und Regierungen ist es von wesentlicher Bedeutung, Malware gleich bei ihrem Auftreten abzufangen. Der Einsatz von ML-Technologie (Machine Learning) in der Cybersicherheit hat die Effizienz bei der Erkennung von Malware-Ausbrüchen deutlich verbessert. Mit Machine Learning können großen Datenmengen analysiert werden, um Muster und Korrelationen in den Samples zu finden, und auch um Systeme zu trainieren, die später auftretende ähnliche Malware-Varianten erkennen können. Doch ist ML bei der Analyse von Malware-Ausbrüchen auch dann in der Lage zu helfen, wenn ein nur kleines Datenset zur Verfügung steht? Trend Micro hat in Zusammenarbeit mit den Forschern der Federation University Australien eine Studie durchgeführt („Generative Malware Outbreak Detection“), die die Wirksamkeit der Darstellungen für solche Situationen vorführt, die durch Adversial Autoencoder zustande kommen. Dieses ML-Modell für die Erkennung von Malware-Ausbrüchen nutzt ein generatives Adversarial Network (GAN).
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