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惡意軟體種類繁多,其特徵和目的也各有不同;不過,絕大多數的惡意軟體都包含七大共通點:
多項產業統計資料顯示:惡意軟體無所不在、經常會消耗大量的成本,而且任何公司都有可能深受其害1。
抵抗惡意軟體的平均成本為 $240 萬美元
惡意軟體攻擊平均需要花費 50 天才能解決
每天都會發生 25 萬起新的惡意軟體範例
Carbon Black 的資料顯示:在 2017 年發生的網路攻擊事件中,48% 皆源自於惡意軟體。在今日橫行的各種惡意軟體中,又以勒索軟體最讓安全性專業人員感到憂心忡忡。原因如下:
為何網路罪犯能成功憑藉惡意軟體為所欲為?原因相當簡單:絕大多數的傳統防毒工具,皆以靜態分析做為主要的安全性機制。然而,這些工具僅能識別已知範例,而隨著惡意軟體的發展日新月異,多數惡意軟體都被歸類在未知檔案的範疇。攻擊者會使用包裝或壓縮等技巧來偽裝惡意軟體,讓其看似不同於已知威脅。正因如此,這些攻擊往往能輕鬆穿越防毒軟體的防護網。
新一代的端點安全性和行為分析技術,可有效防範惡意軟體。畢竟,當惡意軟體在系統或裝置中運作時,終將做出不同於正常使用者行為的舉動。因此,只要使用巨量資料和機器學習技術鎖定異常情況,就能找出不正常且可能有害的行為,繼而讓潛在的惡意軟體無所遁形。