自從網(wǎng)絡時代開始,金融行業(yè)一直是最容易被攻擊的幾個行業(yè)之一,它占火傘云相關跟蹤攻擊嘗試的28%,僅次于游戲行業(yè)。隨著網(wǎng)絡犯罪的增長,金融服務業(yè)將繼續(xù)成為網(wǎng)絡攻擊者的重點目標。
攻擊者出于多種原因瞄準金融領域,但最重要的原因是金融行業(yè)直接和錢相關聯(lián),因此很容易獲得巨額收入和或獲取有價值的數(shù)據(jù)。任何不安全的銀行數(shù)據(jù)、加密錢包、密碼或內(nèi)部系統(tǒng)的漏洞都為攻擊者提供了耗盡賬戶和傳輸信息所需的契機。許多金融服務網(wǎng)站都需要高價值的個人信息(例如身份證號碼、信用卡或其他數(shù)據(jù))來創(chuàng)建或訪問帳戶信息。除非這些數(shù)據(jù)得到妥當?shù)谋Wo,否則攻擊者可以輕松訪問、使用或出售這些數(shù)據(jù)。攻擊者可以勒索網(wǎng)站并逼迫金融公司支付賠償金,否則公司就會冒著聲譽受損的巨大風險。
火傘云為大家分享金融服務行業(yè)最容易被使用的攻擊類型:
01API安全
金融行業(yè)通常利用API來連接應用程序和系統(tǒng),并在手機上啟用銀行小部件和其他數(shù)字服務等功能。盡管API讓客戶和開發(fā)人員的工作變得更加輕松,但它們也帶來了全新的威脅。由于API被設計為易于調(diào)取和訪問,因此本質(zhì)上是開放且易用的,這使得API成為攻擊者訪問后端數(shù)據(jù)庫的機會。
根據(jù)我們的跟蹤的一個比較常見的與API相關的安全威脅是API違規(guī),即與API預期定義不符的調(diào)用。我們通過客戶提供API定義,或者通過觀察API流量并隨著時間的推移了解定義來確定API定義。因此我們可以檢測不符合預期定義的API調(diào)用,并將其定義為攻擊。
對API站點的大多數(shù)攻擊都是API違規(guī),例如可疑調(diào)用、不正確的數(shù)據(jù)類型等。
影子API是未記錄且不由正常IT管理和安全流程維護的API。當API被棄用但未刪除時,它們可能會成為影子API。此外,這也可能是由于開發(fā)人員在沒有文檔或清單的情況下發(fā)布API,或開發(fā)人員無意中對現(xiàn)有隱藏API進行更改而導致其暴露的結果。
如果不維護影子API,就會帶來巨大的安全風險,并為攻擊者提供訪問網(wǎng)絡其余部分的媒介。2022年金融服務行業(yè)的所有API會話中有30%連接到影子API,這一比例高于2021年的2%。隨著越來越多的API投入使用,忘記API或讓它變成影子API的風險也會增加。
02DDoS攻擊
除了拒絕服務之外,攻擊者還可以使用DDoS來分散其他更具侵入性的攻擊方法的注意力,或破壞安全更新。DDoS還可用于對金融機構進行勒索和勒索,以向攻擊者支付費用以恢復功能。如果攻擊者能夠破壞大型金融機構的功能并影響其為客戶提供服務的能力,他們可能愿意支付大量資金來恢復服務。
2022年金融行業(yè)的DDoS攻擊呈上升趨勢,2023年從目前趨勢來看可能還會增加??傮w而言,2022年針對金融服務的DDoS攻擊量比2021年增長了121%。平均而言,2022年針對金融服務的DDoS攻擊持續(xù)時間約為7.5分鐘,但我們監(jiān)測到的單次最長攻擊時間接近12.5小時。
由于金融服務被認為是重要的民用基礎設施,其運營的任何中斷都可能產(chǎn)生嚴重影響。例如,在俄烏戰(zhàn)爭沖突爆發(fā)之初,烏克蘭銀行遭受了DDoS攻擊,極大地影響了該國開展關鍵服務的能力。
03惡意機器人威脅
惡意機器人對金融服務業(yè)構成了另一個巨大威脅,金融網(wǎng)站27%的流量來自惡意機器人,并且通過多種自動化方法來進行惡意活動。賬戶接管(ATO)攻擊(即機器人試圖通過暴力或使用被盜憑證來訪問用戶賬戶)在金融服務行業(yè)很常見。
其他與機器人相關的攻擊包括信用卡欺詐、數(shù)據(jù)抓取或針對API級別的金融網(wǎng)站。尤其是帳戶接管攻擊對該行業(yè)來說是一個巨大的威脅。攻擊者嘗試通過多種方法登錄現(xiàn)有帳戶,并訪問該帳戶包含的數(shù)據(jù)。大多數(shù)ATO攻擊都是通過預先識別的機器人簽名或幾種不同類型的暴力嘗試來識別的。同時金融網(wǎng)站在ATO攻擊中所占比例最高,達到38%。
結論
金融服務行業(yè)的特點天生就決定了它對攻擊者來說是一個誘人的目標,但我們可以采取措施讓攻擊者更難得逞。我們需要專業(yè)的公司比如火傘云等制定網(wǎng)絡安全計劃并及時了解最新的安全更新,投資DDoS防護以確保持續(xù)可用性,并確保API得到正確維護。
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