保护组织免受勒索软件攻击的五种方法

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组织的用户、员工和客户的每天工作都会产生大量数据。这些数据的内容大多是运营的关键信息，或敏感的个人信息，或关键的知识产权。如果这些数据由于勒索软件攻击而丢失或落入居心不良的人员手中，则组织的业务将会受到严重损害，并可能面临破产或法律诉讼的风险。

组织应该采用技术领先的安全应用程序确保这些数据的安全性，但2020年发生的数据泄露事件表明，很多组织受到网络犯罪分子的大规模攻击，造成巨大的影响和损失。

任何类型的组织都可能容易受到网络攻击，但组织都可以通过解决数据保护方面的漏洞来做好准备，这些漏洞会吸引很多黑客的攻击。以下是关键任务信息管理、网络安全和治理专家分享的免受勒索软件攻击的五种方法：

1.实时检测恶意软件

网络犯罪分子每天都在试图在组织业务中寻找可利用的漏洞。他们可能采用过去有效的攻击方法，或者采用新的攻击措施，希望在不被发现之前进行网络攻击或勒索。市场上一些防止恶意攻击的软件是组织重要的第一道防线。如今有很多可用的工具，但是应该将它们设置为执行频繁的系统扫描，以尽快识别恶意软件。组织应该自动安装所有更新和补丁，以跟上最新威胁的变化和发展。

2.使用提供完整内容分析的备份解决方案

当今的备份解决方案通常具有某种程度的内容分析功能，并宣称具有识别任何数据是否已经损坏的能力。但是，这些应用程序具有局限性，其中主要的功能是它们只能扫描元数据和有关文件或数据库的基本信息(例如创建日期或位置)。其他一些应用程序普遍使用元数据分析，如果发现可能的损坏数据，则他们将分析该文件的内容。虽然这样做更好，但仍然存在缺陷，并且可能会错过更高级的攻击手段。也许更重要的是，这可能会提供错误的安全感。更好的解决方案是从一开始就进行全面的基于内容的分析扫描，不仅可以验证数据的完整性，还可以使组织发现并消除复杂的隐藏攻击。

3.通过机器学习部署分析软件

网络罪犯利用机器学习可以发挥自己的优势，组织也应该这样做。大多数网络犯罪分子不断改变方法，以新的方式感染和攻击组织运营，并发现新的漏洞。而资金充裕且组织有序的网络攻击者利用先进技术重新设计他们的战术，他们不再是一群松散联系的机会主义者。包含人工智能/机器学习功能的分析软件可以检测模式，并预测人类无法预测的变化。

4.不要支付赎金

即使组织已经竭尽全力进行保护，但黑客仍可能通过人为错误、网络钓鱼方案或员工的不满而入侵组织的计算和存储基础设施。如果组织的数据已被破坏或加密，不要试图支付赎金，并坚决抵制攻击者手中的诱惑。支付赎金并不能保证组织会取回自己的数据，并且组织可能会遭遇更多的勒索。即使某组织确实取回了数据，但如果其他网络攻击者看到该组织愿意支付赎金，也可能会重新针对其进行攻击，有时会利用与以前相同的安全漏洞。

5.恢复权利

不支付赎金并不意味着组织将无法使IT系统再次运行，也不意味着进行冗长而破坏性的恢复。有了适当的安全和保护软件及实践，勒索软件攻击就与其他灾难恢复方案一样。在受到网络攻击之后的取证发现过程中，将识别安全漏洞和执行攻击的恶意软件，并使用未受感染的备份系统来恢复丢失、损坏或受感染的数据。有效的网络恢复工具可以指导网络攻击后的恢复工作，并防止未来的网络攻击。

网络犯罪分子将会不断攻击组织，无论其规模大小。组织需要采取适当步骤加强防御，解决数据保护方面的漏洞，并建立安全网络以首先避免网络攻击。如果组织确实是受害者，那么网络安全应用程序可以帮助其实现快速有效的恢复，而无需支付赎金。需要记住的是，网络犯罪分子通常选择最薄弱的环节，如果组织有足够的防御措施，网络犯罪分子则可能不会花费更多的时间和精力进行网络攻击。