Een zero-day-aanval is een cybersecurity-dreiging die optreedt wanneer een kwaadwillende hacker kwetsbaarheden in uw softwaresysteem vindt en gebruikt om ongeautoriseerde toegang tot uw WordPress-site te krijgen voordat de ontwikkelaars dit kunnen aanpakken. Zerle-dagaanvallen zijn gevaarlijk omdat de mensen die van hen weten de hackers zelf zijn; Daarom is het moeilijk om te worden gevolgd.
Voorbeelden van nuldagaanval
2020: Apple iOS
Hoewel Apple iOS het veiligste smartphoneplatform is, vond de nul-day kwetsbaarheden bug plaats waar de gebruikers het systeem van iPhones op afstand moesten in gevaar.
Stuxnet
Malware brak in op de uraniumverrijkingscentrum van Iran, besmette het industriële controlesysteem en verstoorde het nucleaire programma van het land.
Sony: 2014
Een zero-day-aanval was gericht op Sony Pictures die het netwerk van Sony neerhaalde en lekte de gevoelige en persoonlijke informatie van bedrijfsgegevensbestanden en zijn werknemers. Het onthulde zelfs de kopieën van niet -uitgebrachte Sony -films.
Manieren om nul-daagse aanvallen op controlepunten te detecteren
1. Intelligentieplatform voor bedreigingen
Bescherming tegen de dreiging van nuldagen vereist toegang tot hoge intelligentie. Check Point's ThreatCloud is 's werelds grootste cyberdreigingsinformatie -database die de analyse van 86 miljard transacties voor meer dan 1LAC Checkpoint -klanten regelmatig indient.
2. Motoren voor het voorkomen van bedreigingen
Deze methode omvat het vertalen van de intelligentie in actie om te voorkomen dat de aanval slaagt. Hier is de lijst met cruciale mogelijkheden voor het preventeren van bedreigingen, waaronder:
3. CPU -niveau inspectie
Het is het proces van spambescherming en codetekens waarbij kwaadaardige codes worden geblokkeerd voordat ze worden uitgevoerd of gedownload.
4. Malware -DNA -analyse
Dit systeem detecteert malware voordat het wordt geleverd aan een doelsysteem.
5. Campagnejacht
Hierin kan gedragsanalyse de aanvaller blokkeren en identificeren.
Technieken voor het detecteren van zero-day exploits
1. Op statistieken gebaseerde detectie
Op statistieken gebaseerde detectie verzamelt informatie over zero-day exploits op basis van informatie uit het verleden en gebruikt deze als basislijn voor veilig systeemgedrag. Hoe betrouwbaarder de gegevens zijn, hoe nauwkeuriger oplossingen kunnen worden geleverd.
2.. Op kenmerken gebaseerde detectie
Hier wordt de malware gedetecteerd met behulp van antivirussoftware. Het is gebaseerd op een bestaande database met malware -handtekeningen die als referentie kunnen worden gebruikt bij het scannen van het systeem op virussen.
3. Op gedrag gebaseerde detectie
In deze techniek wordt de malware gedetecteerd door een basisgedrag vast te stellen op basis van gegevens van eerdere en huidige interacties met het systeem. Dit detectieproces werkt op een enkel doelsysteem dat zeer effectief is gebleken bij het detecteren van kwaadaardige software.
4. Hybride detectie
Het is het proces van het combineren van hierboven genoemde alle twee of drie technieken op een manier die de nauwkeurigheid van de zero-day exploits-detectie verhoogt. De meest effectieve techniek van alle bovenstaande drie levert resultaten op.
Aangezien zero-day aanvallen een uitdaging zijn om de algehele prestaties van een website te detecteren en te beïnvloeden, moeten ze tijdig worden gezien. Als we investeren in cyberbeveiliging, is Zero-Day het meest cruciale gebied om op te concentreren.
