勒索病毒屬于惡意軟件的一種病毒類型，這種病毒的誕生還要追溯到二十世紀(jì)八十年代，早在1989年哈佛大學(xué)博士學(xué)位的生物學(xué)家約瑟夫波普J(rèn)oseph Popp開發(fā)了一款軟件，并向世界衛(wèi)生組織艾滋病會議的參加者分發(fā)了20000張受感染的磁盤，以艾滋病信息-入門軟盤命名，當(dāng)軟盤插入電腦就會感染該勒索病毒，彈出勒索提示信息框，受害者必須在巴拿馬的郵政郵箱向PC Cyborg Corporation發(fā)送189美元，以解鎖電腦的訪問權(quán)限，這就是最早的勒索病毒以及勒索攻擊。

我國國內(nèi)首款勒索病毒Redplus于2006年被首次發(fā)現(xiàn)，這個病毒并不會刪除電腦里的文件，而是把它們轉(zhuǎn)移到一個具有隱藏屬性的文件夾，然后彈出窗口要求用戶將贖金匯到指定的銀行賬戶，金額從70元到200元不等。

勒索病毒主要攻擊方式

勒索病毒主要的攻擊方式，主要有三種：

一是通過RDP、VPN以及組織電子郵箱。不管是通過暴力破解，還是通過地下暗網(wǎng)泄露的憑據(jù)信息，通過這些入口進(jìn)入組織機(jī)構(gòu)，內(nèi)網(wǎng)橫向滲透之后，安裝各種惡意軟件，進(jìn)行勒索攻擊活動。

二是通過組織系統(tǒng)應(yīng)用的各種漏洞。進(jìn)入組織安裝各種惡意軟件，內(nèi)網(wǎng)橫向滲透之后，然后進(jìn)行勒索攻擊活動。

三是通過釣魚、水坑、社工等APT攻擊手法。對組織機(jī)構(gòu)進(jìn)行APT定向攻擊，入侵之后，安裝各種惡意軟件，內(nèi)網(wǎng)橫向滲透之后，后期進(jìn)行勒索攻擊活動。

上面的三種方式都可以進(jìn)行一重勒索攻擊活動，但如果想進(jìn)行二重勒索、三重勒索等攻擊活動，一般都是先通過上面的一種方法，進(jìn)入組織機(jī)構(gòu)內(nèi)網(wǎng)，然后利用各種黑客工具進(jìn)行橫向滲透或安裝其他惡意軟件，包含遠(yuǎn)控木馬、后門等拿到組織機(jī)構(gòu)核心數(shù)據(jù)之后，再進(jìn)行勒索攻擊活動，橫向滲透一般使用的技巧就是紅隊(duì)的一些攻擊技巧。

總體來看，勒索病毒攻擊技術(shù)已經(jīng)從最開始單一的使用RDP暴破等攻擊方式，逐漸向APT定向攻擊進(jìn)行演變，勒索病毒樣本使用的加密算法、免殺技術(shù)、攻擊模塊也在不斷增加，同時黑客也會通過RAAS平臺來運(yùn)營自己的勒索病毒，以賺取更多的利益。

如何防御勒索病毒

隨著勒索病毒的日益猖狂，國內(nèi)領(lǐng)先的專注于保密與非密領(lǐng)域的分級保護(hù)、等級保護(hù)、業(yè)務(wù)連續(xù)性安全和大數(shù)據(jù)安全產(chǎn)品系統(tǒng)與相關(guān)技術(shù)研究開發(fā)的領(lǐng)軍企業(yè)——國聯(lián)易安開發(fā)出下一代勒索病毒防御系統(tǒng)。該系統(tǒng)達(dá)到了對所有勒索病毒及其變種的自動識別、主動檢測、精準(zhǔn)定位和全面防御效果，解決了勒索病毒“發(fā)現(xiàn)難、防御更難”的尷尬困境和問題。

一是通過威脅情報(bào)，實(shí)現(xiàn)“智能化輔助決策”。在過去的安全防御中，更多的是關(guān)注如何提升系統(tǒng)內(nèi)部的防御能力，缺少對外部攻擊者的研究和了解，永遠(yuǎn)處在被動防御的狀態(tài)。威脅情報(bào)的引入解決了這一問題，通過互聯(lián)網(wǎng)上海量數(shù)據(jù)的收集分析，為用戶提供了攻擊發(fā)起者的背景信息，既可以指導(dǎo)安全防御體系建設(shè)，也可以直接用來發(fā)現(xiàn)安全威脅。

二是通過行為關(guān)聯(lián)分析，定位“攻擊動作鏈條”。一件攻擊事件在不同的階段具備不同的行為特征，這些行為特征分開來看并不一定直接構(gòu)成威脅，而原有的系統(tǒng)中并不具備將這些行為進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的能力，導(dǎo)致這些安全威脅無法被檢測和阻止。所以，要實(shí)現(xiàn)對未知威脅以及未知勒索病毒的檢測必須依靠機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析能力，通過大量的行為日志分析和快速檢索，找出關(guān)鍵目標(biāo)和威脅，對相關(guān)事件進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，還原安全事件全貌，并進(jìn)行有效的防御和處置。

三是通過AI自學(xué)習(xí)技術(shù)，對抗“病毒變種威脅”。傳統(tǒng)殺毒技術(shù)嚴(yán)重依賴于樣本獲得能力和病毒分析師的能力，基本只能處理已知問題，不能對可能發(fā)生的問題進(jìn)行防范，具有嚴(yán)重的滯后性和局限性。國聯(lián)易安下一代勒索病毒防御系統(tǒng)依托海量的威脅情報(bào)庫和惡意軟件捕獲能力，通過AI自學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練的未知惡意軟件檢測引擎，可以幫助用戶有效抵抗未知惡意軟件威脅。通過對海量樣本進(jìn)行監(jiān)測分析，能夠找到惡意軟件的內(nèi)在規(guī)律，能對未來相當(dāng)長時期的惡意軟件技術(shù)做出前瞻性預(yù)測，實(shí)現(xiàn)針對病毒變種的有效識別。

四是通過AI仿真誘捕技術(shù)，投放誘餌。國聯(lián)易安下一代勒索病毒防御系統(tǒng)基于AI技術(shù)，構(gòu)建了仿真誘捕環(huán)境，可以實(shí)現(xiàn)對可疑文件進(jìn)行高級威脅檢測。AI仿真誘捕環(huán)境通過接收還原PE和非PE文件，使用仿真環(huán)境、動態(tài)檢測等一系列無簽名檢測方式，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)安全設(shè)備無法發(fā)現(xiàn)的復(fù)雜威脅，并將仿真誘捕平臺上的相關(guān)告警發(fā)送至分析平臺，實(shí)現(xiàn)告警統(tǒng)一管理和后續(xù)進(jìn)一步分析。

五是通過威脅腦圖，顯示“直觀安全態(tài)勢”。國聯(lián)易安下一代勒索病毒防御系統(tǒng)通過可視化技術(shù)的利用，將原本碎片化的威脅告警、異常行為告警數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，以便于用戶理解，從而省去了閱讀繁復(fù)報(bào)告的過程�？梢暬夹g(shù)的利用使得用戶可以更直觀地感受到網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的安全形勢，使得安全由“不可見變?yōu)榭梢?rdquo;，不但帶來了更好的用戶體驗(yàn)，同時還有效地提高了安全監(jiān)控的效率。

安全的核心是對抗

防勒索攻擊，是一個很大的話題，目前勒索病毒黑客組織已經(jīng)形成一整套生態(tài)鏈，想防御勒索病毒需要的也是一套系統(tǒng)的防御方案，從邊界防御到系統(tǒng)終端防御，從威脅情報(bào)到黑客組織攻擊技術(shù)對抗。

安全的核心是對抗，對抗的核心是人。當(dāng)一些黑客組織的技術(shù)水平遠(yuǎn)高于一些組織機(jī)構(gòu)或者安全廠商專業(yè)技術(shù)人員的時候，就不存在安全對抗了，組織機(jī)構(gòu)被勒索攻擊是遲早的問題。做網(wǎng)絡(luò)安全其實(shí)就是人與人的技術(shù)對抗，而且這種對抗是一個不斷持續(xù)升級的過程，黑客組織會不斷尋找新的攻擊目標(biāo)，研究新的攻擊武器，免殺繞過技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)安全防御也需要不斷去研究各種對抗技術(shù)，尤其是AI自學(xué)習(xí)、仿真誘捕、態(tài)勢感知技術(shù)。

“攻擊者在盜取重要數(shù)據(jù)后，要挾巨額贖金，甚至通過橫向移動鎖定關(guān)鍵數(shù)據(jù)并在整個網(wǎng)絡(luò)中傳播勒索病毒，刪除系統(tǒng)備份數(shù)據(jù)。尤其值得關(guān)注的是，隨著政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)上云，勒索病毒越來越多地鎖定云存儲，破壞性也愈來愈嚴(yán)重。”國聯(lián)易安總經(jīng)理門嘉平博士表示。

關(guān)于國聯(lián)易安

北京國聯(lián)易安信息技術(shù)有限公司(原北京智恒聯(lián)盟科技有限公司)簡稱“國聯(lián)易安”，成立于2006年，擁有“國聯(lián)易安”和“智恒聯(lián)盟”兩個品牌，是國內(nèi)專注于保密與非密領(lǐng)域的分級保護(hù)、等級保護(hù)、業(yè)務(wù)連續(xù)性安全和大數(shù)據(jù)安全產(chǎn)品解決方案與相關(guān)技術(shù)研究開發(fā)的領(lǐng)軍企業(yè)。公司多項(xiàng)安全技術(shù)補(bǔ)了國內(nèi)技術(shù)空白，并且在政府、金融、保密、電信運(yùn)營商、軍隊(duì)軍工、大中型企業(yè)、能源、教育、醫(yī)療電商等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

國聯(lián)易安除研發(fā)生產(chǎn)專業(yè)安全產(chǎn)品外，還為客戶提供全面的檢測與防護(hù)方案專家咨詢、源代碼安全評估、安全運(yùn)維值守、智能終端安全評估、安全滲透測試、專業(yè)安全培訓(xùn)等專業(yè)安全服務(wù)。

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