Schlagwort-Archive: Sicherheitsbedrohungen

Exponierte Docker Control API und Community Image für Mining Malware missbraucht

Originalbeitrag von Alfredo Oliveira, Senior Threat Researcher

Über die Datenanalyse der Container-Honeypots, die die Sicherheitsforscher von Trend Micro aufgesetzt hatten, stellten sie erhebliche Aktivitäten von nicht autorisierten Kryptowährungs-Minern fest. Die Honeypots bestehen aus von der Community-unterstützten Container Images auf dem Docker Hub und sind standardmäßig aufgesetzt, ohne zusätzliche Sicherheitssoftware. Das Ziel ist, Angriffe anzuziehen, die die Container-Plattform selbst und nicht die Anwendungen treffen.
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Der Security-RückKlick 2019 KW 09

von Trend Micro

 

 

 

 

 

 

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Ransomware-Angriffe haben abgenommen, PDF-Reader lassen sich manipulierte Dokumente unterjubeln, Smart Homes haben immer noch mangelhafte Sicherheit und vieles mehr enthielten die News der Woche.
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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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Der Security-RückKlick 2019 KW 07

von Trend Micro

 

 

 

 

 

 

Quelle: CartoonStock

Gefahr durch neue Lücken in Intels SGX und bei Container-Runtime, Phishing mit ausgefeilten Techniken und Konkurrenzkampf zwischen Malware – dies und mehr in den News.
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