사이버 범죄자는 2018 년에 기업을 위해 무엇을 저장합니까? McAfee의 새로운 보고서는 새해의 비즈니스가 직면 한 추세 및 잠재적 인 사이버 보안 위협을 파악하는 것을 목표로합니다.
McAfee Labs 2018 Threats Predictions 보고서에는 cryptocurrencies, serverless 앱 및 기계 학습과 같은 몇 가지 주요 추세와 관련된 예측이 포함됩니다.
McAfee Labs 2018 위협 예측 보고서
이 보고서는 각 예측에 대해 자세히 설명합니다. 예를 들어 기계 학습에 대한 예측은 다음과 같습니다.
$config[code] not found"기계 학습은 방대한 양의 데이터를 처리하고 알려진 취약점, 의심스러운 행동 및 제로 데이 공격을 탐지하고 수정하기 위해 대규모 작업을 수행 할 수 있습니다. 그러나 적들은 자신의 공격을 지원하고 방어적인 반응을 배우며 탐지 모델을 방해하고 새로 발견 된 취약점을 악용하는 것보다 수사관이 빨리 패치 할 수있는 기계 학습을 스스로 채택 할 것입니다. "
또한 McAfee는 ransomware 사용이 감소 할 것으로 예상하지만 이러한 공격이 악용 될 때 악의성이 높아질뿐만 아니라 소비자의 개인 정보를 수집하려는 기업의 프라이버시가 손실되는 등의 경향이 있음을 알 수 있습니다.
전반적으로 McAfee의 예측이 공격자와 수비수 사이의 혼란의 사이클로 확인되고 양 측이 지속적으로 다른 쪽을 의탁하려고하는 추세와 일치하는 것으로 보입니다. 따라서 최신의 사이버 보안 도구를 조기 도입하는 것이 비즈니스 데이터를 보호 할 때 가장 중요합니다. McAfee는 최근 사이버 보안 트렌드에 대한 백서를 발표했습니다.
잠재적 인 모든 위협을 예측하는 것은 불가능할 수 있습니다. 그러나 사이버 공격의 주요 추세와 잠재적 기회 영역을 파악할 수 있다면 사이버 보안 노력을 강화하는 데 긍정적 인 조치를 취할 수 있습니다.
McAfee Labs의 Vincent Weafer 부회장은 Small Business Trends의 전자 메일에서 "2018 년의 예측은 자녀의 디지털 백팩, 가정과 기업의 연결된 장치, 대형 조직의 사이버 방해 장치에 이르기까지 보안 위협 및 개인 정보 위험을 포괄합니다. 귀하의 비즈니스가 대기업을위한 디지털 공급망의 일부가되거나 해당 가족의 개인 데이터 관리 책임자 인 경우 특히 적합합니다. 기술은 빠른 속도로 진화하고 있으며, 공격자는 기계 학습을 사용하여 새로운 피해자를 목표로 삼고 기본 보호를 회피하고 기존 PC 및 연결된 장치에서 개인 데이터를 수집하는 등의 이점을 활용합니다. 모든 비즈니스는 도난 및 서비스 손실의 주요 위험 요인을 파악하고 보안 실무 및 도구를 업데이트하여 이러한 진화하는 공격으로부터 보호받을 수 있도록 '보안 제한 시간'을 설정하는 것이 좋습니다.
Shutterstock을 통한 사진
