Publicidad

Sophos, una empresa de seguridad cibernética, destacó en su Informe de amenazas 2020 sobre el panorama en rápida evolución de la amenaza cibernética. El informe, producido por investigadores de SophosLabs, explora los cambios en el panorama de amenazas en los últimos 12 meses, revelando tendencias que probablemente impactarán en la seguridad cibernética para 2020. para el año que viene.

“El panorama de amenazas continúa evolucionando, y la velocidad y el alcance de esa evolución son tanto acelerados como impredecibles. La única certeza que tenemos es que está sucediendo en este momento. Por lo tanto, en nuestro Informe de amenazas 2020, analizamos cómo las tendencias actuales pueden afectar al mundo durante el próximo año. Destacamos cómo los oponentes se vuelven cada vez más sigilosos, mejores explotando errores, ocultando sus actividades y evadiendo tecnologías de detección en la nube a través de aplicaciones móviles y redes internas. El Informe de amenazas 2020 no es solo un mapa, sino una serie de consejos para ayudar a los defensores a comprender mejor lo que pueden enfrentar en los próximos meses y cómo prepararse ”, dijo John Shier, asesor de seguridad de Sophos.

El Informe de amenazas de SophosLabs 2020 se centra en seis áreas en las que los investigadores observaron desarrollos específicos durante el año pasado. Según la compañía, los intrusos del ransomware continúan aumentando sus apuestas sobre ataques automáticos en vivo que enfrentan herramientas de administración de confianza contra sus propias organizaciones, eluden los controles de seguridad y desactivan las copias de seguridad para tener el mayor impacto en el menor tiempo posible. En este tipo de infección de piratas informáticos, pueden cifrar archivos que exigen recompensas de Bitcoin, robar poder computacional para la minería de criptomonedas, así como el robo de credenciales y otros datos personales.

Según la compañía, 2019 fue el año en que se destacó el potencial de ataques contra los sistemas de seguridad de aprendizaje automático. La investigación ha demostrado cómo los modelos de detección de aprendizaje automático podrían confundirse y cómo la tecnología podría aplicarse a actividades ofensivas para generar contenido falso muy convincente para la ingeniería social. Al mismo tiempo, los defensores están aplicando el aprendizaje automático al lenguaje como una forma de detectar correos electrónicos y URL maliciosos.

Lea también: El ministro de Defensa indio destaca el potencial de blockchain en el ejército

DEJA UNA RESPUESTA

Please enter your comment!
Please enter your name here

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.