21 millones de nuevas amenazas de malware detectadas en el segundo trimestre de 2015

21 millones de nuevas amenazas de malware detectadas en el segundo trimestre de 2015

Rubén Velasco

Está claro que no los mejores años para la seguridad informática. Los piratas informáticos crean a diario miles de nuevas amenazas, cada vez más complejas y peligrosas, de manera que los usuarios deben buscar las mejores suites de seguridad o, de lo contrario, caerán presas de estos malware. En lo que vamos de 2015 ya han aparecido casi 40 millones de nuevas amenazas informáticas y, según parece, esto va a seguir en aumento en lo que queda de año.

Tal como afirma la empresa de seguridad Panda Labs, durante el segundo trimestre de 2015 se han detectado más de 21 millones de nuevas amenazas, 230.000 al día, que asolan a los usuarios a través de Internet. Durante el mismo periodo de 2014 se detectaron 140.000, lo que supone que en un año la creación de nuevas amenazas ha aumentado en más de un 40%.

Según revela el estudio, más mayoría de las nuevas amenazas detectadas se basan en malware ya existente que ha sido modificado o mutado para evadir los análisis de seguridad, por lo que la creación de nuevas piezas de software malicioso implica una minoría del total de las amenazas detectadas.

Con más de un 76% del total, los troyanos son el tipo de software malicioso más utilizado en las nuevas amenazas. Por detrás de él ha aumentado el uso de las aplicaciones potencialmente indeseadas, PUP, que se acerca al 15% del total de las amenazas.

El ransomware también sigue ganando protagonismo en las amenazas, y forma parte de las más peligrosas. Este tipo de malware, como ya hemos hablado en muchas otras ocasiones, cifra, o secuestra, los datos personales de los usuarios (fotos, vídeos, documentos, etc) para posteriormente pedir el pago de un rescate por recuperarlos o estos se perderán para siempre.

Nuevas amenazas de malware durante 2015 Q2

Aunque los principales objetivos de los piratas informáticos siguen siendo los usuarios finales, los ataques contra empresas han aumentado considerablemente. Esto se debe, entre otras razones, a que es muy sencillo infectar una red corporativa. Para ello basta, por ejemplo, con infectar la memoria USB de un trabajado que, una vez la conecte al ordenador del trabajo, este quedará totalmente infectado y brindará al pirata informático de acceso a la red interna de la misma.

Los piratas informáticos siguen buscando por encima de todo información personal que robar y vender posteriormente en el mercado negro. Entre la información personal más buscada destacan los datos de la víctima y, si es posible, la información bancaria de la misma.

En cuanto a las zonas con mayor tasa de infección cabe destacar a Asia y América del Sur. Los países con mayor tasa de infección son China, Turquía y Perú, todos ellos con tasas de infección entre el 40% y el 45%. La tasa de infección en Europa también es bastante considerable, siendo esta cercana al 40% en la mayoría de los grandes países como España, donde la tasa de infección ronda el 37%.

Mayores países infectados durante 2015 Q2

Los interesados en conocer más sobre este informe y las nuevas tendencias de malware pueden verlo y descargarlo en PDF desde el siguiente enlace.

¿Qué opinas sobre el malware detectado en este segundo trimestre de 2015? ¿Crees que las empresas de seguridad deben cambiar de táctica para ser capaces de identificar y eliminar mejor las nuevas amenazas?

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Fuente > betanews

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La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias./p>

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

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