ÉlőUtoljára: az iméntMa: 7
Biztonságfrissítve: 07:16

Rekordot ért el a zsarolóvírus-támadások száma júliusban, de valósak az adatok?

Júliusban 894 áldozatot listáztak a zsarolóvírus-támadások, 22%-os növekedés. Új AI-vezérelt támadások és vitatott csoportok torzítják a képet.

Rekordot ért el a zsarolóvírus-támadások száma júliusban, de valósak az adatok?
Fotó: Sasun Bughdaryan / Unsplash
forrás: ZDNet AI·AI Forradalom szerk.·
Megosztás

A zsarolóvírus-tevékenység 2026-ban eddig soha nem látott magasságokat ért el júliusban, 894 áldozatot regisztráltak — közölte az NCC Group szerdán publikált jelentésében. Globálisan 22%-kal nőtt a támadások száma júniushoz képest, és ekkor jegyezték fel az első teljesen autonóm, AI-vezérelt zsarolóvírus-láncolatot is. (ZDNet AI)

Az ipari szektor volt a legnépszerűbb célpont, az összes támadás közel egyharmada ide irányult. További kedvelt célpontok voltak a fogyasztói szolgáltatások és technológia, kritikus infrastruktúrák, pénzügy és egészségügy. Az incidensek 41%-a az Egyesült Államokban, 29%-a Európában, 14%-a Ázsiában és 9%-a Dél-Amerikában történt.

A legtöbb támadásért 10 kiberbűnözői csoport volt felelős: a The Gentlemen (138), a Quilin (127), a Deadlock (84), a DragonForce (43), az INC Ransom (38), a CRPxO (36), a SafePay (33), a Global Secret Group (31), a KryBit (25) és az Akira (22).

Kiemelt célpontok és vitatott esetek

A számok önmagukban nem feltétlenül jelentik a legsúlyosabb támadásokat, de júliusban voltak figyelemre méltó esetek. Az Ernst & Young (EY) ügyféladatokat és adóbevallásokat érintő adatvédelmi incidensről számolt be, amelyért a ShinyHunters zsarolóvírus-csoport vállalta a felelősséget. A Coca-Cola leányvállalata, a Fairlife ellen az Anubis csoport támadott, állítólag több mint 1 TB adatot lopva. Az Analog Devices esetében az ExfilSquad csoport 570 000 rekord ellopását jelentette be, de ezt nem erősítették meg.

Új csoportok és a valóság torzulása

Egy kiberbűnözői csoport hírneve, különösen egy újonnan feltűnt esetében, nemcsak a használt zsarolóvírustól vagy az által kínált szolgáltatásoktól (Ransomware-as-a-Service, RaaS) függ, hanem attól is, hogy hány áldozatot tud magáénak és mely szervezeteket. Ezért lehetséges, hogy az új csoportok egojukat szeretnék növelni és szilárd hírnevet építeni bizonyítékok nélkül.

Erre példa a CRPxO, amely júliusban, megjelenése után nem sokkal 36 szervezet feltörését állította. A CRPxO RaaS modellt működtet, 70%-os részesedést kínál a bűnözői partnereknek, és egy AI-generált toborzóvideó szerint mindössze 333 dolláros belépési költséggel jár.

Bár létezik leplezetlen weboldaluk, Telegram-csatornájuk és Tor-alapú infrastruktúrájuk, a 36 sikeresnek vélt támadás, köztük olyan állítólagos magas értékű áldozatokkal, mint a Johnson & Johnson és a Turkish Airlines (ennek nincs megerősítése), soknak tűnik egy új szereplő számára. Az NCC Group szerint a CRPxO hitelessége alacsony vagy mérsékelt, mivel nem mutattak be adatokat, nem erősítették meg az áldozatokat, és az általuk szolgáltatott bizonyítékok minősége következetlen volt.

Az NCC Group szerint a csoport alacsony belépési küszöbe és viszonylag nagylelkű partnerrébevétele több partnert vonzhat, és növelheti az állított támadások számát. Hosszú távú sikerük azonban valószínűleg azon múlik, hogy képesek-e hiteles áldozat-kompromisszumokat bemutatni és fenntartani a bizalmat a potenciális partnerek körében.

A CRPxO esete rávilágít arra, hogy a számok nem mindig tükrözik pontosan a valóságot. Júliusban a zsarolóvírus-aktivitás 894 áldozatot és havi 22%-os növekedést mutatott, de a leplezetlen weboldalak és a hencegés inkább az utcai hitelességről szólhat, mint a valós sikerekről.

A JadePuffer az első dokumentált eset, amelyet teljes egészében AI vezérelt. Más zsarolóvírus-operátorok is kísérleteznek LLM-ekkel.

Forrás

Feldolgozott sajtóforrás·ZDNet AI

Eredeti cikk megnyitása →

Ez a cikk a fenti sajtóforrás alapján készült AI-összefoglalóval.

tetszett a cikk? oszd meg →
Megosztás

Tetszik az oldal? Támogasd a fejlesztést

Az AI Forradalom egy automatizált pipeline: napi adatgyűjtés, LLM-feldolgozás és infrastruktúra fenntartása valódi költségekkel jár. Ha értékesnek találod a tömör, naprakész AI-összefoglalókat, egy kávé sokat segít.

Támogatom