Cybersäkerhet och dess påverkan idag

Cybersäkerhet och dess påverkan idag

I takt med att datortekniken utvecklas har olika försök gjorts för att utnyttja säkerhetsbrister och sårbarheter. Med internetets expansion och vår alltmer uppkopplade värld, där de flesta individer i utvecklade länder äger flera internetanslutna enheter, har cyberattacker upplevt en betydande ökning.

Ett utmärkt exempel är tillväxten av webbaserade cyberattacker, som ökade med nästan 6 000% och nådde över 1,4 miljarder fall år 2022. Denna siffra belyser vikten av effektiv cybersäkerhetshantering för att hantera potentiellt allvarliga konsekvenser, såsom betydande ekonomiska förluster.

H2 – Är fullständig cybersäkerhet möjlig?

Absolut säkerhet existerar inte vare sig i den fysiska eller virtuella världen. Det är dock möjligt att minimera riskerna och chanserna för att ett cyberhot materialiseras och orsakar skada på datasystem och den värdefulla information de genererar och lagrar.

“Sårbarhet” avser de svagheter och luckor i skyddet som gör det möjligt för ett cyberhot att materialiseras, vilket resulterar i negativa effekter på ett datasystem. Till exempel skulle otillräckligt brandskydd eller ett svagt lösenordssystem för en organisations datasystem utgöra sårbarheter. Sannolikheten för att dessa sårbarheter utnyttjas kallas “risk”. I huvudsak fokuserar cybersäkerhet på att minska risker i den digitala världen.

Covid-19-pandemin har skapat en utmanande miljö för många företag, vilket gynnat vissa sektorer medan det missgynnat andra. Enligt PriceWaterhouseCoopers’ (PwC) artikel, “The Future of Financial Services” (2020), har pandemin accelererat trender mot e-handel inom finansiella tjänster. Denna utveckling har varit positiv för logistiksektorn och kontaktlösa/mobila betalningsindustrier men negativ för detaljhandelsförsäljning. När internettransaktioner ökar, ökar också cyberbrott och cyberhot.

PriceWaterhouseCoopers’ “Global Economic Crime and Fraud Survey” (2020) visar att bedrägeri, kundbedrägerier och cyberbrott har upplevt de mest betydande ökningarna, där cyberbrott representerar 34% av den totala frekvensen. Rapporten avslöjar också att “nästan 47% av de svarande i undersökningen har upplevt någon form av bedrägeri under de senaste 24 månaderna, vilket markerar den näst högsta nivån av säkerhetsincidenter under de senaste tjugo åren.”

Verktyg för analys och detektering av skadlig kod

“Skadlig kod” avser all programvara som orsakar skada eller skada på en användare, enhet eller nätverk och tar olika former som trojaner, virus, maskar, rootkits eller spionprogram. Därför måste analysverktyg vara tillräckligt mångsidiga för att upptäcka skadlig kod, bedöma den skada som orsakats och identifiera eventuella andra drabbade filer.

När en skadlig fil lokaliseras och identifieras läggs den till i en signaturdatabas för skadlig kod för att förhindra framtida infiltration i nätverket eller enheten. Det finns två primära metoder för att genomföra analys av skadlig kod: statisk och dynamisk. Vi kommer att ge detaljer om båda metoderna.

Statisk analys

Statisk analys är processen att inspektera en fil för att få information om dess struktur och funktionalitet utan att köra den. Denna metod är mer grundläggande och säker, eftersom den undviker att köra någon potentiellt skadlig kod. Den är dock mindre effektiv när det gäller att hantera obfuskerade skadliga filer. Den vanligaste tekniken för att upptäcka skadlig kod innebär att använda signaturer. När en misstänkt fil kommer in i ett system, genereras dess hash och jämförs med en databas med kända signaturer för skadlig kod. Nackdelen med denna metod är att skapare av skadlig kod enkelt kan ändra sin kod, vilket gör att de kan kringgå denna form av analys.

Dynamisk analys

Denna analys möjliggör observation av skadlig kods beteende under systemets körning och upptäckt och drift av den skadliga koden. Dynamisk analys av skadlig kod kräver en säker miljö där skadliga filer kan köras säkert utan att orsaka skada på enheten eller nätverket. Som ett resultat utförs dessa analyser vanligtvis i virtuella maskiner kända som sandlådor, som har förinstallerad programvara för undersökning av skadlig kod och skapar virtuella nätverk för att observera interaktioner med skadlig kod.

Verktyg för analys av skadlig kod år 2023:

1. Yara: En plattformsoberoende applikation för Windows-, Linux- och macOS-system, Yara hjälper till att identifiera och klassificera potentiella familjer av skadlig kod. Den arbetar med binära eller textuella fil information lagrad i regler, för att avgöra om en fil tillhör en specifik klass. Varje regel har två nyckelord: “strängar” (de etablerade sekvenserna som YARA söker efter i det binära) och “villkor” (de specificerade kriterierna för detektering).
2. Metascan: Ett gratis onlineverktyg för analys av skadlig kod, Metascan skannar filer med hjälp av flera analysmotorer och tillhandahåller ett Java API. Ett lösenord, erhållet vid registrering på OPSWAT-portalen, krävs. Det tillåter 1500 hash-sökningar och 25 filanalysförfrågningar per timme.
3. Cuckoo: En gratis, öppen källkodsapplikation som automatiserar dynamisk analys av skadlig kod, Cuckoo fungerar som en sandlåda som kör och analyserar filer i realtid. Den består av central programvara som hanterar filkörning och analys inom isolerade virtuella maskiner, med en värdmaskin och flera gästmaskiner som kör filer. Värden hanterar hela analysprocessen medan den säkert delegerar filkörning till varje gäst.
4. Fuzzy Hash: Hash-algoritmer identifierar filer unikt, men skapare av skadlig kod kan enkelt ändra källkoden för att undvika upptäckt. Fuzzy hashing fokuserar på att jämföra likheten mellan två filer, vilket möjliggör upptäckt av programvara som kan vara en modifiering av en annan genom att jämföra deras fuzzy hashes.

Sammanfattningsvis

Begreppet cybersäkerhet har fått framträdande plats i det moderna samhället tillsammans med relaterade termer som cyberbrott, cyberterrorism och cyberförsvar. I bred bemärkelse handlar cybersäkerhet om att skydda tillgängligheten, tillgängligheten, äktheten, integriteten och konfidentialiteten hos data som lagras eller överförs genom datasystem eller webbaserade digitala tjänster från olika former av attacker.