XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRansomware
使用HDP HCP和AWS不变性的勒索软件防御策略
此产品使客户可以在Equinix International International Business Exchange TM（IBX）数据中心找到Hitachi产品，例如VSP存储系统家族，日立内容平台（HCP）和Hitachi NAS（HNAS）平台（HNAS）平台，并包括通过一个协议并简化了他们的时间和加速的客户来购买此解决方案的选项，并将其用于该解决方案，并简化其时间和加速。通过使用Equinix IBX数据中心和Equinix Fabric™将数据源互连源与应用程序互连，组织可以将其存储在VSP存储系统和HNAS Systems旁边的HNAS Systems靠近的HNAS系统中，以利用混合或多云功能，同时仍保持数据控制。
伊朗的网络参与者启用勒索软件攻击美国组织
联邦调查局（FBI），网络安全和基础设施安全局（CISA）和国防部网络犯罪中心（DC3）正在发布这项联合网络安全咨询（CSA），以警告网络捍卫者，截至2024年8月2024年，伊朗基于伊朗的网络参与者将继续进行美国国际组织。这包括美国多个部门的组织（包括教育，金融，医疗保健和国防部以及地方政府实体）和其他国家（包括以色列，阿塞拜疆和阿拉伯联合酋长国）。联邦调查局评估了针对美国组织的这些威胁行为者的很大一部分，旨在获得和开发网络访问权限，然后与勒索软件会员参与者合作以部署勒索软件。联邦调查局进一步评估了这些基于伊朗的网络参与者与伊朗政府（GOI）相关联，并且与勒索软件活动分离，以支持GOI的计算机网络剥削活动（例如，侵犯了侵犯以色列和埃塞尔贝伊扬）的敏感技术数据的盗窃案）。
#stopransomware：blacksuit（皇家）勒索软件
（2024年8月7日更新）赎金需求通常从大约100万美元到1000万美元不等，比特币要求付款。黑衣演员总共要求超过5亿美元，最大的个人赎金需求为6000万美元。黑衣演员表现出谈判付款金额的意愿。赎金金额不是初始赎金票据的一部分，而是需要通过.onion URL（通过TOR浏览器到达）在加密后与威胁行为者直接互动。最近，在受害者收到有关违法行为和赎金的受害者接收电话或电子邮件通信的情况下，观察到了一个增长。黑衣使用泄漏站点根据非付款发布受害者数据。
勒索软件趋势2024
通常，将赎金作为恶意软件攻击的主要财务损失部分。但是，预防，检测，恢复服务和赎金的成本远非唯一在发生勒索软件攻击时会影响您组织的唯一财务因素。实际上，在对今年调查的所有回应中，只有9个组织（11％）表示勒索支付给其组织带来了大部分总体财务影响。在其他网络受害者中，总体影响大大不仅仅是“仅”赎金本身。联邦机构和美国国防部分支机构和命令尤其如此。数据丢失和任务中断可能会导致生活中衡量的损失，而不是财务损失。
勒索软件杀死开关 - 解决方案简介
关于Zscaler Zscaler（NASDAQ：ZS），可以加速数字转换，以使客户更加敏捷，高效，弹性和安全。ZScaler Zero Trust Exchange通过将任何位置的用户，设备和应用程序安全地连接到网络攻击和数据丢失，以保护数千个客户免受网络攻击和数据丢失。分布在全球150多个数据中心上，基于SSE的零信任交换是世界上最大的内联云安全平台。在zscaler.com上了解更多信息，或在Twitter @zscaler上关注我们。
威胁智能更新 - fog lansomware
FTI Consulting是一家独立的全球业务咨询公司，致力于帮助组织管理变革，减轻风险和解决争议：财务，法律，运营，政治和监管，声誉和交易。FTI咨询专业人员位于全球所有主要商业中心，与客户紧密合作，以期待，照亮和克服复杂的商业挑战和机遇。FTI Consulting，Inc。，包括其子公司和分支机构，是一家咨询公司，不是认证的公共会计师事务所或律师事务所。©2024 FTI Consulting，Inc。保留所有权利。www.fticonsulting.com
终点的勒索软件缓解策略：通过主动安全措施加强网络防御
摘要勒索软件是一个主要的网络威胁，可对组织造成重大财务损失和运营损失。本文概述了为勒索软件增强端点安全性的主动策略。在深入分析后继续描述可能实用的缓解方法，并将其重点扩展到潜在用例。分析了问题声明，并提出了解决方案示例，以及对未来条件的预测，以帮助组织做出明智的决策，以解决高级威胁以提高端点安全性并减轻勒索软件的风险。以两种权威观点为基础，该论文将为加强网络防御和保护企业免受勒索软件的影响提供可行的建议。无所不包的方法肯定会更好地定位各种规模的组织，以采取积极措施来保护其资产免受全面的勒索软件威胁。
通过在bytecode上应用Lapranove功能
摘要 - 在这项研究中，我们将Lapranove功能的新应用在勒索软件检测中进行了新的应用，提供了一种新的方法来增强检测准确性和可靠性。lapranove功能显着提高了特征，从而提高了机器学习模型在识别勒索软件时的性能。这项研究严格评估了使用支持向量机，随机森林和神经网络的Lapranove功能增强功能集的有效性。实验结果表明，神经网络模型基本上优于传统检测方法，实现了准确性，精度，回忆和F1评分的卓越指标。对实验设置，结果和比较性能的详细分析使用基线方法突出了将高级数学功能与最先进的机器学习技术集成的可观好处。这些发现强调了这种创新方法增强网络安全系统的准确性和可靠性的潜力，从而提供了适应其他恶意软件和网络安全威胁的强大框架。这项研究表明了高级功能工程和高质量数据集在培训有效的机器学习模型中的重要性，为未来的研究和实际应用铺平了道路，以增强恶意软件检测功能。
剖析MacOS勒索软件：比较分析和缓解策略
勒索软件仍然是网络安全景观中令人震惊的威胁，提出了需要创新解决方案的复杂挑战。随着勒索软件攻击的频率和复杂性的增加，了解这些恶意努力的动态对于开发有效的防御机制至关重要。此处提供的综合分析探讨了勒索软件活动的各个方面，尤其是其对MacOS环境的影响，这是Windows Systems不太常见的目标。通过检查攻击媒介，该研究突出了用户行为，系统漏洞的作用以及缺乏强大的网络安全措施，这是勒索软件违规的主要促进者。技术缓解策略，例如常规软件更新，严格的访问控件和高级威胁检测系统，以在挫败攻击方面的有效性评估。此外，研究研究了可以补充技术防御的政策措施和最佳实践，强调需要进行持续教育和战略响应计划。展望未来，研究为未来的研究提供了途径，包括人工智能在预测威胁建模中的潜力以及跨部门协作在增强集体安全姿势方面的重要性。这些见解不仅可以重新了解勒索软件防御的理解，而且还对面对不断发展的数字威胁的网络安全弹性提高了网络安全弹性。