CNET科技資訊網(wǎng) 8月19日 北京消息(文/齊豐潤): 互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今已經(jīng)成為了人們生活中的必需品,衣食住行都離不開互聯(lián)網(wǎng),而作為互聯(lián)網(wǎng)在終端上的體現(xiàn),電腦、手機、智能產(chǎn)品都成為了人們接入互聯(lián)網(wǎng)的重要工具,也成為了人們生活的必需品。正是出于這樣的原因,手機、電腦等終端產(chǎn)品成為了不法分子所覬覦的目標,勒索軟件的出現(xiàn),讓個人用戶的安全環(huán)境又變得愈加嚴峻。
目前,勒索軟件主要分為兩大類型,鎖定型勒索軟件和加密型勒索軟件。據(jù)賽門鐵克介紹,鎖定型勒索軟件的目的在于鎖定受害者的設備屏幕,只有當受害者支付贖金后,才能夠解鎖使用,用戶可通過一些安全手段奪回設備的處理權(quán);加密型勒索軟件在入侵電腦后,會尋找特定的文件格式進行加密,并告知用戶文檔已全部被加密,需要支付贖金進行解密,否則文檔將被刪除,而這對用戶來說更為困擾。
就目前來看,個人消費者成為了惡意軟件受害的主要目標,賽門鐵克公司大中華區(qū)消費者事業(yè)部資深銷售工程師王世煜表示,對攻擊者而言,個人消費者的防御能力較弱,只要將消費者的文檔進行加密,就能夠輕易獲取贖金,這是一個非常簡單并且有效的獲取金錢的方式。
據(jù)賽門鐵克調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,從2015年1月至2016年4月,全球勒索軟件感染事件總發(fā)生已超過百萬起,而且仍在十分迅速的態(tài)勢持續(xù)增長著,同時涉案金額也變得越來越大。
相比之下,中國在這段時間內(nèi)共發(fā)生勒索事件7931起,全球排名第17位,雖然較美國、加拿大、澳大利亞等發(fā)達國家相比這一數(shù)字顯得要小得多,但隨著中國互聯(lián)網(wǎng)市場和技術(shù)的飛速發(fā)展,以及中國用戶并不良好的安全習慣,這一數(shù)字在未來發(fā)生較大、較為快速的增長也并不為奇。
在如此環(huán)境中,對于每一個終端用戶來說,被勒索軟件盯上成為受害者都是無法確保一定能夠避免的,在日益嚴峻的安全環(huán)境之下,下一個被勒索的人可能就是你。
對勒索軟件來說,終端用戶才是他們的主要攻擊對象。數(shù)據(jù)表示,在全球范圍內(nèi),勒索軟件主要以PC作為主要攻擊對象,而在中國,人們利用手機作為移動支付、社交活動的比例非常高,因此,針對消費者的勒索軟件攻擊會更偏向手機,而且多以針對安卓系統(tǒng)的鎖定型勒索軟件為主。
探訪源頭,賽門鐵克認為消費者感染勒索軟件的原因主要是以下三點:第一,偽裝成有用信息的電子郵件;第二,利用攻擊工具包進行感染;第三,使用URL鏈接進行傳播。而在中國,勒索軟件的主要傳播形式是以電子郵件和URL為主。
以上的攻擊形式大多都是針對PC或者手機進行的,而隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和迭代,物聯(lián)網(wǎng)設備也將會成為下一個被攻擊的目標。王世煜表示:“賽門鐵克工程師曾對可穿戴設備和智能電視進行概率性測試,發(fā)現(xiàn)適用于移動設備中的勒索軟件同樣能夠在可穿戴設備、以及智能電視中得到運行。”
盡管這樣的事件只是概率性測試,但隨著物聯(lián)網(wǎng)設備的廣發(fā)應用,這樣的安全事件也將很快出現(xiàn)。同時,隨著智能汽車技術(shù)的開發(fā)與發(fā)展,未來,智能汽車也極有可能成為勒索軟件的攻擊目標之一。
其實,勒索軟件與網(wǎng)絡病毒一樣,同為惡意程序,因此平時大家防范病毒的手段也同樣適用于防范勒索軟件。“賽門鐵克建議用戶遵循‘三不原則+三要措施’來抵御勒索軟件攻擊。”王世煜說道,同時他對于“三不”和“三要”也做出了詳細的解釋。
不要輕信未知來源的郵件、網(wǎng)頁及廣告;不要輕易點擊可以郵件中的附件;不要輕易點擊可以的短網(wǎng)址。要定時更新防病毒軟件;定期對重要文件進行備份,以及進行病毒掃描;要及時更新計算機的操作系統(tǒng)和應用程序。
如果完全做到“三不+三要”的原則后就真的能夠保證用戶一定不會感染勒索軟件么?王世煜給出的答案是否定的,除了更新定時系統(tǒng)軟件,不在未信任來源處下載安裝APP,以及定期對數(shù)據(jù)文件進行備份外,安裝全方位的安全軟件也是十分重要的一步。
個人用戶與企業(yè)用戶不同,因為企業(yè)有單獨的、專業(yè)的安全防護人員,所以個人用戶最簡單、直接的方法就是使用安全軟件,而在王世煜看來,諾頓就是一個非常不錯的選擇。
一直以來,個人用戶的安全問題就一直比較難以解決,其實歸根結(jié)底,如何保護自己的安全還是取決于個人用戶自身的安全意識。而賽門鐵克也說:如果你不想成為勒索軟件嘴里的羔羊,那么安全意識和安全軟件都是你必不可少武器。
好文章,需要你的鼓勵
這項研究提出了"高效探測"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機制,該方法在減少90%參數(shù)的同時實現(xiàn)10倍速度提升,在七個基準測試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強相關性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應性。團隊承諾開源全部代碼,推動技術(shù)普及應用。
伊利諾伊大學研究團隊開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復雜爭議、智能檢索相關文獻、多角度收集觀點的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動構(gòu)建爭議話題的分析框架,識別不同觀點及其支撐證據(jù),為科學和政治爭議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學和國際關系領域驗證有效性。
清華大學研究團隊首次提出情感認知融合網(wǎng)絡(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識別準確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動態(tài)情感追蹤和個性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領域帶來革命性應用前景。
哈佛大學研究團隊通過創(chuàng)新的多智能體強化學習方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學會復雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競爭能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領域的應用奠定基礎,展現(xiàn)了通過模擬人類學習過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。