Fortinetpresenta il nuovo report del team di ricerca globale FortiGuard Labs relativo al panorama delle minacce nel 2018.
Fortinet prevede che nel 2018 arriveranno attacchi “swarm” self-learning dall’impatto potenzialmente devastante. La “Cybercrime Economy” sfrutterà gli avanzamenti in ambito automazione e intelligenza artificiale per attaccare servizi commerciali, dispositivi IoT e infrastrutture critiche.
Vediamo i punti più interessanti del report targato Fortinet:
La crescita di hivenet e swarmbot: sulla base di attacchi sofisticati come Hajime e Devil’s Ivy o Reaper, i cybercriminali sostituiranno le botnet con cluster intelligenti di dispositivi compromessi chiamati hivenet. Tali soluzioni sfrutteranno il self-learning per bersagliare i sistemi vulnerabili. Saranno in grado di comunicare tra loro e agire sulla base dell’intelligence locale condivisa. Inoltre, gli zombie diverranno smart, agendo sui comandi senza la necessità di avere una botnet ad attivarli in tal senso. Le hivenet saranno in grado di crescere a livello esponenziale sotto forma di swarm, ampliando la propria capacità di attaccare simultaneamente molteplici vittime e impedire in modo significativo mitigation e risposta. Gli hacker utilizzeranno swarm di device compromessi, o swarmbot, per identificare e bersagliare veicoli di attacco differenti in contemporanea, abilitando velocità e scalabilità notevoli.
Chiedere il riscatto a servizi commerciali: il prossimo grande obiettivo è rappresentato dai fornitori di servizi cloud e altri servizi commerciali con uno scopo di creare flussi di entrate. Le complesse e iper-connesse reti sviluppate dai cloud provider possono rappresentare un unico punto di failure per centinaia di infrastrutture critiche e organizzazioni. Prevediamo che i criminali informatici inizieranno a combinare tecnologie di AI con metodi di attacco multi-vettoriale per scansionare, individuare e sfruttare le debolezze nell’ambiente di un cloud provider.
Malware polimorfico di prossima generazione: presto ci sarà malware completamente creato da macchine basate su rilevamento automatizzato di vulnerabilità e analisi di dati complessi. Il malware polimorfico non è nuovo, ma sta per assumere un nuovo volto sfruttando l’AI per creare nuovi codici sofisticati che possono imparare a evitare la detection tramite routine scritte da macchine. Grazie all’evoluzione naturale di strumenti già esistenti, i criminali informatici saranno in grado di sviluppare il miglior exploit possibile sulla base delle caratteristiche di ogni singola debolezza. Il malware è già in grado di utilizzare modelli di apprendimento per eludere la sicurezza e può produrre più di un milione di variazioni di virus in un giorno. Ma finora, tutto questo è basato solo su un algoritmo, con un livello minimo di sofisticazione o controllo sul risultato.
Infrastrutture critiche in prima linea: i fornitori di infrastrutture critiche continuano ad essere in cima alla lista per quel che riguarda il livello di allerta. Queste organizzazioni gestiscono reti ad alto valore che proteggono servizi e informazioni vitali. Tuttavia, le infrastrutture critiche e le reti tecnologiche operative sono spesso fragili poiché in origine sono state progettate per essere air-gapped e isolate. L’aspettativa di rispondere a velocità “digitali” alle richieste di dipendenti e consumatori ha fatto sì che si iniziasse a modificarne i requisiti, creando un’esigenza di sicurezza avanzata su reti originariamente progettate per funzionare in isolamento. I provider di infrastrutture critiche si trovano ora nel mezzo di quella che potremmo definire una corsa agli armamenti contro organizzazioni nazionali, criminali e terroristiche. L’audacia degli avversari e la convergenza della tecnologia operativa e delle informazioni rendono prioritaria la sicurezza delle infrastrutture critiche nel 2018 e oltre.
Il Darkweb e la Cybercrime Economy offrono nuovi servizi automatizzati: ci saranno nuove offerte di servizi dal darkweb poiché le organizzazioni di Crime-as-a-Service utilizzano una nuova tecnologia di automazione da integrare nella propria offerta. Assistiamo già alla nascita di servizi avanzati offerti nei mercati del darkweb capaci di sfruttare il machine learning. Ad esempio, un servizio noto come FUD (Fully Undetectable) è già incluso in diverse offerte. Questo servizio consente agli sviluppatori criminali di caricare codice di attacco e malware in un servizio di analisi a pagamento. Successivamente, essi ricevono un rapporto sulle capacità di detection degli strumenti di sicurezza di vendor differenti. Per accorciare questo ciclo, vedremo più machine learning utilizzato per modificare rapidamente il codice in base a come e a cosa è stato rilevato in laboratorio al fine di rendere questi tool di penetrazione ancor più irrilevabili. I tool di sandbox supportati dal machine learning, permettono di individuare rapidamente minacce precedentemente ignote e creare dinamicamente delle protezioni. Non esiste alcuna ragione per cui questo stesso approccio non possa essere automatizzato e utilizzato al contrario, per la mappatura delle reti, la ricerca di obiettivi da attaccare, determinare dove questi bersagli sono deboli o studiare a fondo un obiettivo per condurre un test di penetrazione virtuale e predisporre un attacco personalizzato.
Derek Manky, Global Security Strategist, Fortinet La nostra digital economy si fonda sull’innovazione tecnologica che, con riferimento alla sicurezza informatica, crea opportunità nel bene e nel male. La proliferazione di dispositivi online e l’iperconnettività di oggi hanno creato un “parco giochi criminale” da cui è sempre più difficile proteggersi. Inoltre i cybercriminali stanno sfruttando automazione e intelligenza artificiale a ritmi e a livelli impensabili su tutta la superficie di attacco in continua espansione. Attacchi come WannaCry e NotPetya fanno intravedere i notevoli rischi e danni economici possibili a cui siamo esposti in un futuro prossimo, derivanti da richieste di riscatto e interruzioni di servizi commerciali e proprietà intellettuali. Gli approcci di sicurezza di tipo Fabric che sfruttano la potenza dell’automazione, dell’integrazione e della segmentazione strategica sono fondamentali per contrastare gli attacchi altamente intelligenti di domani.
