网络攻击是针对计算机系统、网络、Web 应用或 API 等基础设施的恶意活动,以破坏、窃取或操纵数据为目的。
网络攻击是指个人或组织蓄意破坏其他个人或组织的信息系统,通常以窃取数据、破坏运营或对个人、组织或国家造成破坏为意图。
攻击者会使用各种复杂的工具和手段对其目标发起网络攻击。一些最常见的网络攻击类型包括:
恶意软件指代旨在渗透、破坏、中断或未授权访问计算机系统、网络或设备的恶意软件。恶意软件往往通过电子邮件或消息中的可点击链接进行传播,旨在感染系统并损害其安全性。为了缓解恶意软件的影响,请务必在所有设备上安装防病毒软件,在打开可疑电子邮件或附件时要小心谨慎,并避开打开可疑网站。常见的恶意软件类型包括:
网络钓鱼是一种涉及欺骗性电子邮件或消息的攻击,诱骗个人泄露敏感信息,如密码、信用卡号或个人数据。看似来自正当来源,实则受控于网络犯罪分子的欺诈性电子邮件、网站或消息是此类攻击通常会采用的几种形式。此类攻击还存在一种更有针对性的形式,称为鱼叉式网络钓鱼,涉及为特定个人或组织量身定制消息内容,使信息请求看起来更正当。为了防止网络钓鱼攻击,用户应谨慎对待来路不明的电子邮件,特别是要求提供个人或财务信息的电子邮件,切勿点击可疑链接或下载来自未知发件人的附件。
分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击可致使系统无法运行,让合法用户无法使用系统。DDoS 攻击会利用流量淹没目标资源,使其超载到无法运行的程度,从而降低基础设施的性能。DDoS 攻击涉及多个来源或僵尸网络(由攻击者控制的遭入侵计算机或设备组成的网络),攻击者会协调上述多个来源并针对目标发动攻击。源自单一来源的攻击称为拒绝服务 (DoS) 攻击。
容量耗尽或洪水攻击是 DDoS 攻击的一种类型,通常针对第 3 层、第 4 层或第 7 层,而 SYN 洪水是一种非常常见的攻击,可能会淹没网络防火墙和其他关键网络基础设施。
预防 DDoS 攻击需要结合多种防御措施来建立分层式防御,包括流量过滤和速率限制机制。这些措施可以阻止恶意网络流量,并检测流量模式中可能表明存在 DDoS 攻击的异常。实施基于云的 DDoS 预防服务可以获得专用且可扩展的缓解功能,以防御 DDoS 攻击。通过这些服务重定向流量,组织可以充分利用先进的缓解技术与实时威胁情报所带来的益处,并可受益于专业提供商的专业知识。
社会工程学攻击以心理操纵的手段来欺骗受害者,致使对方泄露敏感信息、采取行动或做出有损安全性的决定。在某些情况下,攻击者可能会冒充可信的人员(如同事、主管或 IT 人员),以说服受害者共享敏感数据或泄露用户名、密码或其他身份验证凭据。使用这些信息,攻击者可以在未经授权的情况下,获得系统、帐户和敏感数据的访问权限。通常会结合使用网络钓鱼和社会工程学来操纵受害者,并且可能采用非常有针对性的手段(例如网络钓鱼电子邮件),再冒充可信人员(比如来自银行或 IT 部门)致电。尽管强身份验证实践(如 MFA)有助于限制社会工程学攻击本身所带来的影响,但防止社会工程学攻击的主要方法是通过向用户普及和教导用户有关网络钓鱼和社会工程学策略的相关知识。
内部人员威胁是指组织内有权访问组织系统、数据或网络的个人所构成的安全风险。这些人可能是现任或前任员工、承包商、合作伙伴或任何拥有合法访问权限的人员。内部人员威胁可能是一种有意或无意的行为,可能导致各种类型的网络安全事件,包括破坏、数据盗窃、数据处理不当以及网络钓鱼或社会工程学攻击。在识别内部人员威胁方面,员工的意识和培训对于防止内部人员威胁所带来的风险非常重要,强大的访问控制(如最低权限原则)和加强型的用户身份验证方法(验证用户身份并防止未授权访问)也同等重要。
这些恶意攻击针对 Web 应用、网站和 Web 服务,目的是利用漏洞并破坏上述目标的安全性。随着应用的现代化,以及许多传统 Web 应用因此在混合云和多云环境中向 API 型系统的演变,致使威胁面大幅扩大。
安全团队必须考虑 Web 应用和 API 的许多风险,包括:
网络攻击牵扯各种目的,这取决于发动攻击的威胁行为者的动机和目标。
经济利益是勒索软件攻击和欺诈等网络攻击的常见动机,数据盗窃也是如此,可轻松在暗网上获利。可供出售的敏感数据包括知识产权、商业秘密、凭据和财务信息。间谍活动是网络攻击的另一个动机,民族国家行为者和网络间谍会为国家或政治利益而收集情报和敏感信息。网络攻击还可能被用来破坏正常的运营流程或干扰关键基础设施,导致停机和收入损失。
网络犯罪分子非常擅长检测和瞄准技术弱点和漏洞,以便通过所有攻击向量发动网络攻击。常见的漏洞包括过时或未修补的软件,攻击者可以利用这些漏洞获得未经授权的访问权限、破坏数据或执行恶意代码。弱身份验证机制还允许未经授权的个人或攻击者访问系统和敏感信息,或破坏帐户。不安全的应用设计也可能引入攻击者可以利用的漏洞,例如安全配置错误、有缺陷的会话管理或不安全的 API,从而导致网络攻击。
攻击者还会针对网络漏洞,其中包括不安全的 Wi-Fi 网络,允许攻击者拦截或操纵双方之间的通信,可能窃取敏感信息或注入恶意内容。弱网络配置还可能造成攻击者可以利用的安全漏洞,例如防火墙规则不足、访问控制列表 (ACL) 配置错误以及弱加密协议或过时的加密协议。
与供应链问题相关的漏洞也可能遭到攻击者利用。第三方供应商的弱点或供应商的网络安全实践可能会被攻击者利用来访问组织的网络或资源。这些可能包括不充分的安全措施、未打补丁的软件或易受攻击的硬件。作为供应商尽职调查的一部分,评估供应商和合作伙伴的网络安全实践并要求对方遵守安全标准和最佳实践非常重要。
人为因素也可能导致网络漏洞。除了社会工程学攻击(犯罪分子操纵个人泄露敏感信息)外,使用弱密码或员工缺乏安全意识也可能让网络攻击有机可乘。内部人员疏忽,例如无意中下载恶意软件或错误处理敏感数据(即使是无心之举),也可能导致网络攻击。
与许多其他技术一样,采用人工智能的目的有善有恶,并且这项技术越来越多地被恶意行为者利用来进行复杂和破坏性的网络攻击。人工智能可用于扫描软件和系统的漏洞,并收集和分析有关潜在目标的数据。然后,它可用于在检测到弱点时发动攻击。人工智能还可以通过使用机器学习算法更有效地猜测密码来加快密码破解过程。人工智能生成的 DeepFake 视频和音频可用于社交工程攻击,模拟组织内的高级管理人员或其他可信角色,以此操纵员工采取破坏安全性的行动。此外,可随意获得强大的人工智能技术这点体现了实现自动网络攻击的准入门槛正在变低,让普通人也有可能实施网络犯罪,从而使更广泛的个人或团体可更轻易地从事网络犯罪活动。
攻击者不断发展其网络攻击技术,新的攻击向量也会定期涌现。此外,持续和有针对性的攻击通常采用多种方法。以下是最常见的攻击向量示例。
为了防范此类漏洞,请务必实施强身份验证和访问控制(例如强密码或密码短语),并启用 MFA,多一道安全保障。采用最低特权原则并定期审查和更新访问控制,可确保用户仅拥有执行其功能所必需的权限。此外,请务必及时更新软件和系统的补丁,并进行漏洞评估和渗透测试,以识别和修复漏洞。人为因素可能对网络攻击的风险产生重大影响,因此请务必向所有员工和用户提供网络安全意识培训和教育。网络安全人人有责,不仅涉及 IT 专业人员,还涉及组织内的每个人。
无论是对个人还是组织而言,网络攻击都可能会带来严重且深远的后果。最直接的影响可能是经济损失,无论是源于欺诈还是未授权访问个人帐户的盗窃事件;或者是在网络攻击后,组织还会面临收入损失、支付法律费用和监管罚款等问题。组织还可能在攻击之后遭受声誉损害和运营中断等问题,并可能会遭遇影响竞争力和市场地位的知识产权盗窃事件。在面对勒索软件攻击时,组织可能会难以下定决心去支付赎金以恢复加密数据,尤其是面对支付赎金并不能保证恢复数据,并且有可能会助长攻击者的气焰,发动其他攻击的这种情况。
正如以下示例所述,各行各业都面临着网络攻击的威胁。
随着网络安全威胁变得愈发先进和持久,以及网络攻击的后果愈发严重,组织必须从使用分散、点式的安全工具转向采用全面、集成的网络安全准备方法,且要覆盖到整个攻击面。在利用现代架构、基于微服务的边缘工作负载和第三方集成的动态多云环境中,需要一种新的安全方法来保护身份、设备、网络、基础设施、数据和应用。
F5 提供了一套集成的网络安全解决方案,可在传统和现代应用中最大限度地提高保护并降低风险,并在所有环境中自动执行安全策略。在人工智能和机器学习的驱动下,F5 安全解决方案允许更具适应性和响应性的安全措施,以增强威胁检测、自动化事件响应并分析大量数据集,从而识别表明网络漏洞的模式和异常,并可以针对突发威胁提供防御。
F5 安全解决方案使用全面的安全控制和统一的策略和可观测性,包括简化跨环境的应用安全部署和管理,缓解漏洞和网络威胁。借助 F5,组织可以利用完整的安全措施,包括 Web 应用防火墙 (WAF)、分布式拒绝服务 (DDoS) 缓解措施、API 安全和 Bot 防御,而这些安全措施全部由一个可轻松跨多云和边缘环境进行扩展的专用平台提供。通过观测端到端应用流量和事件,采用一种整体的治理策略和集中式控制面板,降低操作复杂性、优化应用性能并提高投资的安全效率。