《Akamai 2020年互联网状况/媒体行业中的撞库攻击》报告指出,20%的撞库攻击针对广大媒体公司
2020年7月21日——负责提供安全数字化体验的智能边缘平台阿卡迈技术公司(Akamai以下简称:Akamai)(NASDAQ:AKAM)发布的一份最新报告指出,在2018年1月到2019年12月间,整个媒体行业共遭受了170亿次撞库攻击。这份名为《Akamai 2020年互联网状况/媒体行业中的撞库攻击》(Akamai 2020 State of the Internet / Credential Stuffing in the Media Industry)的报告还发现,在报告期间内观察到的880亿起撞库攻击中,有20%针对的是媒体公司。
该报告显示,媒体公司备受犯罪分子的青睐,针对视频媒体行业的攻击同比增长了63%。此外,针对广播电视和视频站点的攻击分别同比增长了630%和208%。与此同时,针对视频服务的攻击增长了98%,而针对视频平台的攻击下降了5%。
针对广播电视和视频站点的攻击数量明显上升,这似乎与2019年点播媒体内容的激增相吻合。此外,2019年推出了两项大型视频服务,并通过消费者促销活动给予了大力支持。这些类型的站点和服务成了将其视为攻击目标的犯罪分子的重点关注对象。
Akamai安全研究员兼《互联网安全状况报告》作者Steve Ragan表示,媒体行业帐户对犯罪分子的大部分价值在于,通过入侵这些帐户,犯罪分子可以盗用付费内容等资产以及个人数据。Ragan在报告中指出:“我们观察到一种趋势——犯罪分子将来自媒体帐户的凭据与从当地餐馆获得的被盗奖励积分相结合,并以‘约会之夜’套餐的形式营销售卖这种违法商品。一旦犯罪分子掌握了被盗帐户中的地理位置信息,他们就可以对这些信息进行匹配,并以免费享受餐饮和电影作为诱惑出售这些信息。”
但是,视频网站并不是媒体行业中撞库攻击的唯一重点攻击对象。该报告指出,针对出版内容的攻击猛增了7000%。报纸、书籍和杂志均是网络犯罪分子的攻击目标。这就表明对于这类攻击而言,各种类型的媒体内容似乎都面临着同等风险。
到目前为止,美国是针对媒体公司的撞库攻击的最大来源地区,2019年共发生了11亿起,比2018年增长了162%。法国和俄罗斯分别以3.93亿起和2.43亿起的攻击位居第二和第三,与第一名美国的差距惊人。
印度是2019年遭受攻击最多的国家,共遭受了24亿起撞库攻击。紧随其后的是美国(14亿起)和英国(1.24亿起)。
Ragan解释道:“只要我们有用户名和密码,就会有犯罪分子试图盗用它们并利用其中有价值的信息。密码共享和循环利用显然是促成撞库攻击的两个最大诱因。对消费者开展良好的凭据安全教育对于抵御这些攻击至关重要,但最重要的还是需要企业部署更强大的身份验证方法,并确定适当的技术、方针和专业知识组合,从而在保护客户的同时又不会对用户体验产生不利影响。”
由于新冠肺炎疫情的爆发,《Akamai 2020年互联网状况/媒体行业中的撞库攻击》报告的发布时间从4月推迟到7月。额外的时间使得Akamai可以将2020年第一季度的数据添加到原始报告中。
最值得注意的是,在2020年第一季度,针对欧洲视频服务提供商和广播公司的恶意登录尝试大幅增加。在众多隔离措施开始施行后,3月下旬的一起针对单一服务提供商的攻击在24小时内共发起了近3.5亿次登录尝试。另外,该地区的一家广为人知的广播公司在一季度遭受了一系列攻击,攻击峰值高达数十亿次。
第一季度另一个值得注意的趋势是,共享报纸帐户免费访问权限的犯罪分子数量出现增加。撞库活动常用其作自我推广的手段,以此窃取遭到泄露的有效用户名和密码组合。
Akamai的研究人员还观察到,在整个第一季度中,被盗帐户凭据的费用有所下降,一开始的交易价格约为1到5美元,涵盖多种服务的套餐交易价格为10到45美元。随着新帐户和回收的凭据清单在市场中流通,这些价格有所下降。
好文章,需要你的鼓励
美国连锁超市巨头Albertsons正在基于Databricks构建商品智能平台,整合产品、定价、促销与陈列等决策功能,目标是在2026年底前全面向门店运营商落地。该平台以Databricks Lakehouse存储零售数据,通过Unity Catalog与AI Gateway实现数据治理,并借助AI智能体Genie支持自然语言查询,帮助商家洞察销售趋势,提升决策效率。此举是Albertsons今年四项AI核心战略投资之一。
阿里Qwen团队通过引入强化学习和在线策略蒸馏,将Qwen-Image-2.0升级为Qwen-Image-2.0-RL,让图像生成模型真正学会人类审美,文生图Elo评分提升78分,图像编辑提升93分。
微软正将Windows 11打造成真正的AI操作系统。在Build大会上,微软展示了AI模型与智能代理如何深度融合进Windows 11,让用户通过自然语言完成系统操作。借助Windows ML框架,超过5亿台PC已可在本地离线运行AI任务,无需联网、无token费用、数据不离设备。Office、Photos、Teams等应用已支持本地AI能力,Adobe、WhatsApp、Canva等第三方也在积极跟进,企业级AI PC采购需求有望加速。
港科大与快手联合提出NormGuard,针对流匹配模型强化学习训练中速度范数膨胀问题,通过训练时单向惩罚约束,在保留奖励的同时改善图像真实感。