В 2016 году пользователи стали чаще сталкиваться с вредоносным ПО, предназначенным для кражи денег. За последние 12 месяцев защитные решения «Лаборатории Касперского» заблокировали попытки запуска таких зловредов на 2,872 млн устройств. При этом Россия возглавила список стран, в которых пользователи наиболее подвержены риску заражения финансовым вредоносным ПО — за год с банковскими угрозами столкнулись около 5% российских пользователей.
Эксперты «Лаборатории Касперского» связывают увеличение числа атак банковских зловредов с ростом пользователей мобильного банкинга, которые на протяжении всего года активно подвергались нападению киберпреступников. Так, из десяти наиболее популярных сегодня банковских троянцев пять предназначены для кражи финансовых данных с устройств на базе Android. По сравнению с 2015 годом доля подобных атак на смартфоны и планшеты Android увеличилась в 4,5 раза.
Кроме того, в этом году появилось восемь новых семейств зловредов для POS-терминалов и банкоматов. Общее число вредоносного ПО для этих устройств выросло на 20% по сравнению с 2015 годом.
Всего к концу 2016 года в коллекции вредоносного ПО, распознаваемого защитными решениями «Лаборатории Касперского», насчитывается миллиард объектов.
«Миллиард вредоносных объектов — это своего рода показательный рубеж. Эта цифра свидетельствует об огромных масштабах киберпреступного мира, который прошел путь от небольших форумов «любителей» до целой индустрии, поставившей «производство» вредоносного ПО на поток и предлагающей своим участникам всевозможный инструментарий и сервисы, — заявил Юрий Наместников, руководитель российского исследовательского центра «Лаборатории Касперского». — Однако мы тоже не стоим на месте. Из миллиарда файлов, составляющих сегодня нашу коллекцию, более 200 миллионов было обнаружено системой Astraea, работающей на основе технологий машинного обучения. И это лишь первый шаг на пути к более совершенному и точному распознаванию киберугроз, в том числе новых и еще не известных. Мы уверены, что будущее отрасли информационной безопасности — в сочетании глубоких знаний экспертов и передовых технологий машинного обучения».