安全動態(tài)

2017金融科技安全分析報告

來源:聚銘網(wǎng)絡(luò)    發(fā)布時間:2018-04-15    瀏覽次數(shù):
 

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一、執(zhí)行摘要

近年,依托云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等先進的計算機技術(shù)的發(fā)展,金融服務(wù)也趨于多樣化、便利化、智能化。金融科技的出現(xiàn)頻率正在高速增長,伴隨其技術(shù)變革與創(chuàng)新加速,至今已經(jīng)步入金融科技3.0 時代。但隨著金融科技日漸成為金融產(chǎn)品的重要支撐手段,攻擊者也在不斷豐富其攻擊目標和攻擊手段,以圖提升自身的攻擊變現(xiàn)能力。金融科技安全從業(yè)者在傳統(tǒng)的以脆弱點和檢測點為核心的防護方案之外,更應(yīng)從獲利點出發(fā),逆向分析,進而組織自身的防護體系。金融科技安全現(xiàn)狀和安全趨勢值得關(guān)注:

l 金融業(yè)務(wù)大幅云化,金融行業(yè)約60%的機構(gòu)使用了各類云服務(wù);

l 金融行業(yè)機構(gòu)對安全事件處置時間滯后,20%的安全事件處置時間超過一周;

l 金融機構(gòu)業(yè)務(wù)流程欠缺,只有32.9%采用了SDL開發(fā);

l 信息安全不可忽視,71.3%的企業(yè)計劃增加安全預(yù)算投入,但只有21%的企業(yè)打算擴招安全團隊。

二、金融科技

從金融科技1.0到金融科技2.0,底層技術(shù)創(chuàng)新促使金融服務(wù)的方式發(fā)生變革,金融產(chǎn)品和業(yè)務(wù)模式不斷變化。金融科技涉及領(lǐng)域廣泛,應(yīng)用場景多元。大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈和云計算作為金融科技核心技術(shù),使金融服務(wù)更加高效、智能,已在許多場景展露頭角。

圖片1金融科技的應(yīng)用場景.png

金融科技的應(yīng)用場景

金融科技迅猛發(fā)展的同時也面臨著越來越多的安全威脅,安全事件頻發(fā),對業(yè)務(wù)造成資金損失和極大的負面影響,關(guān)注金融安全將是金融科技3.0 時代的重中之重。

三、網(wǎng)絡(luò)安全威脅介紹

眾所周知,金融行業(yè)是我國網(wǎng)絡(luò)安全重點行業(yè)之一,因其行業(yè)特殊性金融機構(gòu)一直是網(wǎng)絡(luò)犯罪的主要目標。

3.1 DDoS攻擊

圖片2 2016vs2017各月份攻擊次數(shù)和流量.png

2016 vs 2017各月份攻擊次數(shù)和流量 

2017 年同2016 年相比,攻擊發(fā)生次數(shù)基本保持平穩(wěn),共計發(fā)生20.7 萬次。但是從攻擊總流量上來看有較為明顯的波動,從年初到5 月份前后,攻擊總流量有非常顯著的增長,而5 月份之后攻擊總流量回落至較為平穩(wěn)的水平。與2016 年相比,2017 攻擊仍然頻繁,攻擊總流量大幅上升。

 圖片3 DDOS攻擊源設(shè)備類型.png

DDoS攻擊源設(shè)備類型

在2017 年的DDoS 攻擊中,攻擊源中IoT 設(shè)備的數(shù)量已經(jīng)占據(jù)相當?shù)谋壤诨虼蠡蛐∫?guī)模的DDoS攻擊中IoT 設(shè)備都有顯著的占比,已經(jīng)成為DDoS 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中需要重點關(guān)注的一個類別。從網(wǎng)絡(luò)總體態(tài)勢來看,物聯(lián)網(wǎng)迅猛發(fā)展的過程中必然伴隨著安全技術(shù)的滯后,可預(yù)測IoT 設(shè)備的威脅治理會進一步提上日程,而作為最易實施的攻擊類型之一,IoT 遭受DDoS 攻擊的數(shù)量會進一步上漲。 

3.2 網(wǎng)絡(luò)勒索

2017年相繼發(fā)生“匿名者”、“無敵艦隊”等網(wǎng)絡(luò)勒索事件?,F(xiàn)今,對互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的勒索攻擊已經(jīng)成為一種網(wǎng)絡(luò)攻擊趨勢,平均每天有4000 起勒索軟件攻擊,亞洲成為2017年遭到勒索軟件攻擊最多的地區(qū)。

3.3 僵尸網(wǎng)絡(luò)

據(jù)綠盟科技監(jiān)測的數(shù)據(jù)顯示,2017 年Botnet 活動仍然十分猖獗,尤其Q2 季度更是Botnet 活動的高發(fā)期。根據(jù)綠盟科技監(jiān)控的僵尸網(wǎng)絡(luò)C&C 攻擊指令數(shù)據(jù),在Botnet 活動最高峰時期,平均每天共發(fā)出5187次指令,單個C&C 每天發(fā)出的指令最高達114 次。全球受控主機的數(shù)量間歇性增長,2017年8月的數(shù)量環(huán)比月增長高達三倍之多。

圖片4 僵尸網(wǎng)絡(luò)受控主機增長率.png

僵尸網(wǎng)絡(luò)受控主機增長率

另外,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在線時間長、數(shù)量規(guī)模大、用戶普遍疏于升級和配置等因素使其成為僵尸網(wǎng)絡(luò)的溫床。在綠盟科技持續(xù)跟蹤的Botnet 中,至少存在4% 的樣本攻擊目標為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。雖然Botnet 形式還是以Windows 平臺的設(shè)備為主,但是近年來,隨著IoT 設(shè)備、智能設(shè)備、移動設(shè)備的入網(wǎng),針對IoT 或其他智能設(shè)備、移動設(shè)備的惡意樣本也逐漸增多。

3.4 APT攻擊

高級長期威脅(Advanced Persistent Threat,APT),又稱高級持續(xù)性威脅、先進持續(xù)性威脅等,是指隱匿而持久的電腦入侵過程,通常由某些人員精心策劃,僅針對特定的目標。其通常是出于商業(yè)或政治動機,針對特定組織或國家,并要求在長時間內(nèi)保持高隱蔽性。,在巨大的利益驅(qū)使下,金融行業(yè)成為攻擊者的首選目標,2017年綠盟科技發(fā)現(xiàn)的境外APT-C1 組織就是利用“互金大盜”惡意軟件攻擊我國某互金平臺,竊取平臺數(shù)字資產(chǎn)就是典型針對金融行業(yè)新型業(yè)務(wù)所采取的APT 攻擊事件。

四、數(shù)據(jù)安全威脅介紹

近年,大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露事件激增,2017 年前11 個月的數(shù)據(jù)泄露事件數(shù)量已比2016 年全年總數(shù)量多出10%。

4.1 數(shù)據(jù)庫漏洞與利用

數(shù)據(jù)庫勒索也是黑客攻擊金融業(yè)的一種常見手段。許多數(shù)據(jù)庫的讀取接口直接暴露在互聯(lián)網(wǎng)上,并且沒有設(shè)置完整的訪問控制策略,通過弱密碼甚至空密碼就可以直接獲取數(shù)據(jù)庫的控制權(quán)限。黑客由此獲取數(shù)據(jù)庫控制權(quán),加密或破壞數(shù)據(jù),以此要挾受害者支付贖金。針對勒索事件涉及到的數(shù)據(jù)庫近三年的中危、高危漏洞進行統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn),MySQL的漏洞暴露最嚴重;而從增速方面看,除了MySQL,PostgreSQL在過去三年里的漏洞也有較快的增長。

 圖片5 中危高危漏洞統(tǒng)計.png

中危、高危漏洞統(tǒng)計 

4.2 內(nèi)部人員數(shù)據(jù)倒賣

根據(jù)Identity Theft Resource Center 和CyberScout 發(fā)布的報告,2017年全年有多達1500 起數(shù)據(jù)泄露事件發(fā)生,相比2016年發(fā)生的1093 起,增加37%。而美國運營商Verizon 發(fā)布數(shù)據(jù)泄露調(diào)查報告指出,已發(fā)生的數(shù)據(jù)泄露事件中,25% 由內(nèi)部人員造成。金融行業(yè)作為信息泄露高發(fā)的行業(yè),應(yīng)完善敏感信息保護措施,加強內(nèi)部管理,建立必要制度與控制機制。

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數(shù)據(jù)泄露成因

4.3云上數(shù)據(jù)竊取

2017年中國私有云市場規(guī)模達預(yù)估已達425億元左右,到2020 年市場規(guī)模將達到762.4 億元。從由平安金融研究院和綠盟科技發(fā)起的《2017中國企業(yè)金融科技安全調(diào)查問卷》中,統(tǒng)計出我國金融行業(yè)約60% 的機構(gòu)使用了云服務(wù),大部分使用的是私有云,也有超過20% 的機構(gòu)使用公有云或者混合云。金融行業(yè)使用云業(yè)務(wù)最關(guān)注的安全風(fēng)險是數(shù)據(jù)及隱私保護、業(yè)務(wù)的訪問權(quán)限控制。

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企業(yè)使用云服務(wù)比例 

五、業(yè)務(wù)安全威脅介紹

金融行業(yè)中,有83.5%的機構(gòu)或企業(yè)都開展了互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)。企業(yè)、機構(gòu)對業(yè)務(wù)面臨的互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險,最關(guān)注以下三個方面:自身資產(chǎn)是否存在漏洞;自有資產(chǎn)開放高危端口與服務(wù)情況;是否存在信息泄露風(fēng)險。結(jié)合金融行業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀,業(yè)務(wù)安全威脅重點梳理了Web 攻擊、銀行機構(gòu)ATM 與SWIFT 攻擊威脅、金融欺詐威脅、移動支付威脅、區(qū)塊鏈安全威脅。

5.1 Web攻擊與代碼缺陷

Web 攻擊是常見的攻擊類型。根據(jù)綠盟科技防護數(shù)據(jù)統(tǒng)計,73.6% 的網(wǎng)站遭遇過不同程度的Web 類型的攻擊,65.9% 的網(wǎng)站遭遇過利用特定程序漏洞進行的攻擊。

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遭受Web應(yīng)用攻擊的站點占比 

Web攻擊已成為基本攻擊手段,也是各類攻擊中相對容易實施的。在金融行業(yè)中,針對Web 服務(wù)器的攻擊中,攻擊次數(shù)最多的仍然是常規(guī)化攻擊手段:SQL注入、XPATH 注入、跨站、路徑穿越、命令注入等;這幾類攻擊的占比超過60%。從服務(wù)器類型上來看,在金融行業(yè)中Nginx、IIS、Tomcat 服務(wù)器是遭受攻擊最為頻繁的資產(chǎn)類型。針對特定的Web插件、服務(wù)器程序的攻擊比例也相對較高,建議企業(yè)應(yīng)該定期維護系統(tǒng),升級相關(guān)的服務(wù)器應(yīng)用。

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Web類攻擊類型細分

代碼存在缺陷是Web 攻擊事件逐年增加的主因。在金融行業(yè)的信息系統(tǒng)開發(fā)環(huán)節(jié),僅有32.9% 的機構(gòu)采用SDL 管理,而且調(diào)查顯示,大部分安全管理工作集中在運維、上線、測試階段,在需求、設(shè)計、編碼階段,對安全考慮十分欠缺。

5.2 業(yè)務(wù)欺詐

隨著消費金融的快速發(fā)展,各類金融機構(gòu)都面臨著一個嚴峻的問題:欺詐。在《2017/18 年度全球反欺詐及風(fēng)險報告》中,中國有86% 的受訪企業(yè)表示2017 年曾遭受欺詐,較全球平均值的84% 略高2個百分點。2017年第一季度,金融服務(wù)領(lǐng)域被拒絕的交易相較于2016年增長了40%,相關(guān)僵尸攻擊增長幅度為180%;預(yù)計到2020年,在線支付欺詐將達256億美元。

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2017年各行業(yè)發(fā)生欺詐事件比例 

5.3 ATM與SWIFT攻擊

2017年,針對銀行ATM設(shè)備的攻擊有了新的變化,如利用紅外插入式卡槽器展開網(wǎng)絡(luò)攻擊活動。黑客通過天線將竊取的死人數(shù)據(jù)傳輸?shù)诫[藏在ATM機外部的微型攝像頭中,進而收集信用卡或借記卡數(shù)據(jù),之后極有可能被用于偽造信用卡或借記卡以便獲取用戶資金。另外,多起SWIFT事件發(fā)生,如尼泊爾NIC亞洲銀行,在事件中損失約500萬美元。類似事件說明銀行業(yè)金融機構(gòu)對于反復(fù)發(fā)生的此類安全事件沒有足夠重視,且沒有有效的控制措施。信息安全管理必須建立健全的安全管理體系和有經(jīng)驗的安全團隊,才是降低風(fēng)險的正確道路。

5.4 移動支付安全

移動支付應(yīng)用越來越廣泛,而有關(guān)數(shù)據(jù)指出,59%的用戶擔心移動支付安全問題。移動支付安全存在的5 大風(fēng)險是:隨意掃碼;刪除手機應(yīng)用APP 時不解除銀行卡綁定;上網(wǎng)時如實填寫各類支付信息;瀏覽有危險鏈接的短信或郵件;安裝跳出來的不明文件。報告還指出,被調(diào)查者中,超過6 成被訪者在使用手機時,存在上述不安全行為,對個人信息或支付賬號安全產(chǎn)生威脅。因此,作為移動支付的使用者,需要時刻提高警惕,防范各種支付風(fēng)險。

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支付方式

5.5 區(qū)塊鏈安全

區(qū)塊鏈是一種分布式網(wǎng)絡(luò)交易記賬系統(tǒng)。它具有的開放性、全球性的特點,保證了交易活動可以在任何時間、任何地點進行,突破了傳統(tǒng)貿(mào)易在時間和空間上的限制。因此被認為在金融、征信、物聯(lián)網(wǎng)、經(jīng)濟貿(mào)易、結(jié)算、資產(chǎn)管理等眾多領(lǐng)域都擁有廣泛的應(yīng)用前景。2017 年,隨著國務(wù)院把區(qū)塊鏈技術(shù)列入在“十三五”規(guī)劃 ,中國的加密貨幣市場總值也增長了30 倍。然而,在區(qū)塊鏈不斷得到研究、應(yīng)用的同時,在技術(shù)層面和應(yīng)用層面依舊存在一定的安全局限,在共識機制、私鑰防盜等方面仍需提高安全意識和加強防范措施。日本加密交易所Coincheck今年年初發(fā)生加密貨幣被盜事件,有投資者指責Coincheck對安全措施有所忽視。 

六、總結(jié)與展望

本報告結(jié)合最新的案例和豐富的情報源,以金融科技所面臨的網(wǎng)絡(luò)安全威脅、數(shù)據(jù)安全威脅和業(yè)務(wù)安全威脅作為切入點,直觀地分析了各類威脅的現(xiàn)狀及趨勢,在分析DDoS、Web 類攻擊和數(shù)據(jù)庫漏洞利用等傳統(tǒng)威脅的同時,更加著重對移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、區(qū)塊鏈等新技術(shù)所帶來安全威脅進行分析。

金融科技安全風(fēng)險的未來關(guān)注點將聚焦在監(jiān)管合規(guī)新要求、內(nèi)部安全培訓(xùn)、新技術(shù)應(yīng)用風(fēng)險、開發(fā)安全管控、新技術(shù)應(yīng)用風(fēng)險、開發(fā)安全管控、高危險網(wǎng)絡(luò)攻擊、數(shù)據(jù)安全六個方面。并且,金融科技的可持續(xù)發(fā)展必須注重安全建設(shè),從安全意識教育、安全設(shè)備部署、安全服務(wù)引入、安全人才儲備、安全預(yù)算等方面提升整體安全威力。 

七、關(guān)于平安金融安全研究院

由平安科技成立的業(yè)界首家綜合性的金融安全研究及創(chuàng)新機構(gòu),以“聚焦金融、著力創(chuàng)新、引領(lǐng)行業(yè)、打造品牌”為指導(dǎo)方針,著力整合“政、產(chǎn)、學(xué)、研、金、介、用”的業(yè)界優(yōu)秀資源,與國家、行業(yè)、高校、研究院所等強強聯(lián)合,“一手抓創(chuàng)新,一手抓落地”,創(chuàng)造一個良好的金融安全創(chuàng)新環(huán)境和生態(tài),為平安集團、行業(yè)、國家提供強有力的金融安全技術(shù)支撐,為金融機構(gòu)在互聯(lián)網(wǎng)、人工智能時代下的信息安全建設(shè)、業(yè)務(wù)安全風(fēng)控、金融科技安全保障和國家金融安全作出科技貢獻,形成可持續(xù)發(fā)展的獨特學(xué)術(shù)研究優(yōu)勢、產(chǎn)品和服務(wù),推動和引領(lǐng)我國在金融安全方面上的科學(xué)技術(shù)進步,打造金融安全品牌。

目前研究院下分6個研究領(lǐng)域:網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)及內(nèi)容安全、系統(tǒng)安全、金融業(yè)務(wù)安全、金融安全標準和政策、醫(yī)療信息及應(yīng)用安全。各個研究領(lǐng)域的骨干精英均來自知名院校、科學(xué)家團隊、BAT、知名咨詢公司、金融機構(gòu)、國內(nèi)頂尖安全公司等。

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