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보안뉴스

2016년 통계: 카스퍼스키랩 클라우드 데이터베이스에 십억 개의 악성 코드 등록
 
현재 카스퍼스키랩의 클라우드 악성 코드 데이터베이스는 바이러스, 트로이목마, 백도어, 랜섬웨어, 광고 앱과 그 구성요소 등을 포함하여 모두 십억 개에 이릅니다. 이 중 1/5이 카스퍼스키랩 인프라 내에서 작동하는 기계 학습 기반 악성 코드 분석 시스템인 Astraea를 통해 발견되어 악성 코드로 분류된 것입니다.

매일 출현하는 사이버 위협의 수는 이제 너무 커져서 하나씩 수동으로 처리하기엔 불가능한 수준에 이르렀습니다. 그렇기 때문에 오늘날의 사이버 위협에 대처할 최선의 방법은 전문 인력과 협력하여 악성 코드 발견 및 분석 프로세스를 자동화하는 길 밖에는 없습니다.

Astraea를 통해 카스퍼스키랩 클라우드 데이터베이스에 자동으로 추가된 악성 코드의 비율은 2012년 7.53%에서 2016년 12월 40.5%로 지난 5년간 꾸준히 증가하고 있습니다. 카스퍼스키랩의 전문가와 탐지 시스템이 매일 발견하는 새로운 악성 파일의 수가 증가함에 따라 Astraea를 통해 탐지되는 악성 파일의 비중도 함께 증가하고 있습니다. Astraea가 탐지한 악성 파일의 수는 2011년 하루 70,000개에서 2016년 323,000[1] 개로 증가했습니다. 



카스퍼스키랩코리아의 이창훈 지사장(www.kaspersky.co.kr)은 "고유한 악성 파일의 숫자가 10억 개라는 것은 주목해야 하는 결과입니다. 과거에는 몇 개의 소규모 포럼에서 맞춤형 악성 도구를 제공했지만 오늘날에는 악성 코드와 맞춤형 사이버 범죄 서비스가 대량으로 생산되며 사이버 범죄 산업의 규모가 확대되었음을 시사하기 때문입니다. 또한 이 숫자는 카스퍼스키랩의 자동화된 악성 코드 분석 기술의 높은 수준과 발전 양상을 여실히 보여주는 것이기도 합니다. 이 10억개의 파일 중 2억개 이상이 Astraea 기계 학습 시스템에 의해 추가되었습니다. 이제 카스퍼스키랩의 진보된 시스템은 매일 마주하는 알려진 악성 코드의 대다수는 물론 잘 알려지지 않은 위협까지도 탐지해 냅니다. 나머지 8억개의 파일이 기타 탐지 시스템이나 전문가에 의해 추가된 것이라 해도, 기계 학습 시스템에 기반한 카스퍼스키랩 클라우드 데이터베이스의 기여도는 상당한 수준이며 계속 증가할 것입니다”라고 말했습니다. 

기계 학습형 악성 코드 분석 시스템인 Astraea는 카스퍼스키랩 보호 인프라의 일부로서, 보호 대상인 컴퓨터에서 보내는 알림을 자동으로 분석하여 이전에 알려지지 않았던 위협을 밝히는 데 도움을 줍니다. 즉, 위협의 메타 데이터(파일 이름, 경로, 생성 날짜 등)을 분석하여 파일 컨텐츠에 대한 정보 없이도 위협을 탐지할 수 있습니다. 

카스퍼스키랩의 '올해의 통계'는 2016년 카스퍼스키 보안 뉴스레터에 게재됩니다. 다른 섹션에는 11월 17일에 발표된 2017년 위험 예측이 포함되어 있으며 자세한 내용은 여기에서 볼 수 있습니다. 올해의 이슈인 랜섬웨어와 주요 보고서의 요약 보고, 리뷰 및 통계는 모두 12월에 업데이트됩니다.

보안 위협 통계에 대한 자세한 내용은 Securelist.com을 참조하십시오. 

[1] 이 수치는 카스퍼스키랩의 내부 탐지 시스템에 의해 처리된 파일의 개수를 나타냅니다. 카스퍼스키랩 제품 사용자의 기기에서 자동으로 검출한 새로운 악성 파일의 개수는 여기에 포함되지 않았습니다.
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