勒索軟件正在成為一種精心策劃的攻擊，并利用AI驅動的精準能力來繞過傳統(tǒng)防御。勒索軟件攻擊者以比以往任何時候都更強的適應能力，將網(wǎng)絡安全演變成一場高風險的競賽。在這場不斷白熱化的勒索軟件攻防對抗中，網(wǎng)絡安全專家不能不加快步伐，深入探索最前沿的勒索軟件規(guī)避技術，亮出更多出奇制勝的技術和手段。

更加精準復雜的勒索軟件攻擊

2024 年，勒索軟件攻擊在攻擊頻率、復雜程度、攻擊精準度等方面都出現(xiàn)了大幅提升。網(wǎng)絡犯罪分子越來越多地針對關鍵基礎設施、醫(yī)療保健、電信和金融服務等高價值行業(yè)。

有統(tǒng)計顯示，2024年全球勒索軟件贖金總額超過10億美元，但是在2024 年3 月出現(xiàn)了創(chuàng)紀錄的 7500 萬美元受害者支付金額。在遭受了特別勒索軟件攻擊最嚴重的醫(yī)療保健行業(yè)，不僅恢復速度比2023年明顯延遲，而且恢復過程成本最高，平均每起事件高達977萬美元。

在規(guī)模和頻次上，僅2024年上半年就有超過2500起公開報告的勒索軟件攻擊，平均每天超過14起攻擊。這與AI工具的擴散、深度偽造技術的改進以及惡意軟件的可獲取性提高密切相關。

新的勒索攻擊團伙不斷涌現(xiàn)。2024年， 33個新的或重新命名的勒索軟件攻擊團伙加入，使活躍團伙總數(shù)達到75個。僅新興勒索軟件即服務團伙RansomHub在2024年攻擊了逾600家機構。

勒索軟件的進化不僅體現(xiàn)在規(guī)模的擴張上，還體現(xiàn)在戰(zhàn)術的演變上，使傳統(tǒng)防御措施無法奏效。仔細觀察數(shù)字和趨勢，可以凸顯創(chuàng)新且有彈性的網(wǎng)絡安全措施的緊迫需求。

需要關注的七個技術手段

為了應對高級勒索軟件攻擊，你需要掌握并部署以下7個已被證明在對抗勒索軟件方面有效的技術手段:

1.主動威脅情報

主動威脅情報涉及持續(xù)收集、分析和應用與新興勒索軟件變種和戰(zhàn)術相關的數(shù)據(jù)。由AI和ML驅動的先進平臺能夠從全球威脅源匯總數(shù)據(jù)，分析惡意軟件行為并預測攻擊者策略。 

例如，信息共享和分析中心(ISACs)等威脅共享平臺使組織能夠實時共享勒索軟件指示器(IOC)，加速集體防御機制。

這些情報還為入侵檢測系統(tǒng)(IDS)和終端檢測響應(EDR)工具提供支持，使它們能夠動態(tài)完善檢測算法，預測攻擊者的行動，從而縮短響應時間。

2.行為分析工具

行為分析工具對于識別規(guī)避基于簽名的檢測的勒索軟件至關重要。這些工具利用機器學習來建立用戶和系統(tǒng)的基線行為。

當出現(xiàn)異常情況時，例如文件訪問請求異常激增、特權升級嘗試異常或大規(guī)模數(shù)據(jù)外泄，這些工具會觸發(fā)警報。例如，如果一個特權賬戶在正常工作時間之外突然訪問加密文件，系統(tǒng)就可以隔離該活動并啟動調查。

高級行為分析平臺與安全信息和事件管理(SIEM)系統(tǒng)無縫集成，提供可操作的洞見，使實時威脅中和成為可能。

3.網(wǎng)絡分段和微分段

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡分段將網(wǎng)絡劃分為不同的分區(qū)，以控制潛在的感染。微分段將這種方法進一步推進，為單個工作負載和應用程序實施細粒度的安全策略。

例如，云基礎設施中的每個應用程序都可以擁有專用的防火墻規(guī)則，確保即使一個應用程序被入侵，橫向移動也會受阻。

這種方法通常采用軟件定義網(wǎng)絡(SDN)，盡管偶爾會自身存在漏洞，以及基于身份的訪問控制，動態(tài)限制網(wǎng)絡不同部分之間的通信。將微分段與零信任原則相結合，確保對同一網(wǎng)段內(nèi)的每個數(shù)據(jù)包都進行檢查和驗證。

4.欺騙技術

欺騙技術創(chuàng)建了一個旨在迷惑和延緩勒索軟件攻擊者的環(huán)境，同時收集有價值的情報。通過使用諸如假憑證、服務器和文件等誘餌，組織可以將勒索軟件重定向到一個受控環(huán)境中。

高級欺騙平臺使用模擬真實資產(chǎn)的動態(tài)誘餌，使它們與合法資源無法區(qū)分。當攻擊者與這些誘餌交互時，他們的技術和有效負載就會被記錄下來進行分析。

例如，部署諸如蜜罐令牌(honeytokens)，在使用時觸發(fā)警報的虛假憑證，可以在攻擊生命周期的早期揭示攻擊者的存在和意圖。

5.基于內(nèi)存的無文件攻擊檢測

無文件勒索軟件僅駐留在易失性內(nèi)存中，繞過了傳統(tǒng)的基于磁盤的檢測機制。基于內(nèi)存的檢測工具會監(jiān)控 RAM 是否存在可疑活動，例如未經(jīng)授權的進程注入、DLL 劫持或異常API 調用。

對于無服務器環(huán)境，最好使用 RASP 直接集成到應用程序運行時環(huán)境中，以防止惡意代碼執(zhí)行。

例如，RASP可以實時檢測并阻止試圖利用Web應用程序內(nèi)存緩沖區(qū)的行為，在威脅升級之前將其消除。內(nèi)存取證工具在事后分析中也至關重要，可捕獲RAM的快照，追溯無文件攻擊的起源和行為。

6.保護命令與控制通信

命令與控制(C2)通信渠道對于勒索軟件操作者發(fā)布命令、竊取數(shù)據(jù)和更新惡意軟件至關重要。

為了應對這些行為，組織應該部署DNS過濾來阻止與已知勒索軟件活動相關的域名，并使用深度數(shù)據(jù)包檢測(DPI)分析加密流量是否存在異常。

機器學習模型可以識別與正常行為偏離的流量模式，如異常的HTTPS連接或突發(fā)性的對罕見域名的DNS請求。高級C2中斷策略，包括陷阱服務器(sinkholing)，將已知的惡意域名重定向到由防御者控制的安全服務器，切斷攻擊者與其有效負載的連接。

7.零信任框架

零信任框架遵循"永不信任，必須驗證"的原則。在實踐中，這意味著任何用戶、設備或應用程序在沒有持續(xù)認證和授權的情況下都不會被授予訪問權限。

與當前的隱藏標準做法相反，重點應該放在加強Wi-Fi安全性并在制造商之間共享。只有在保護了消費者之后，網(wǎng)絡安全專家才能著手更加精細、長期的解決方案。

同樣，多重身份驗證(MFA)增加了一層額外的驗證，而自適應訪問策略則根據(jù)用戶行為和上下文動態(tài)調整權限。例如，來自不熟悉IP地址的登錄嘗試將觸發(fā)額外的驗證步驟或直接阻止訪問。如果惡意訪問導致入侵，其影響也將被嚴格控制在一定范圍內(nèi)。

勒索軟件的演變凸顯了網(wǎng)絡安全實踐中對持續(xù)警惕和創(chuàng)新的需求。隨著攻擊者不斷改進手段，防御者必須保持領先，利用先進工具、培養(yǎng)安全意識文化，并采用適應性策略。

 參考鏈接： https://www.tripwire.com/state-of-security/advanced-ransomware-evasion-techniques