“长尾效应”下，移动威胁感知平台如何应对？

移动威胁与PC威胁有天然差异性，移动终端碎片化特点使其威胁具有明显“长尾效应”，也就是说在一个固定时间段内，20%的“头部威胁”造成80%的影响，剩下80%的“尾部威胁”在一定时期内影响相对较小。但是，随着近年来大量高价值隐私数据泄露，移动威胁长尾现象愈发明显。用户遇到移动威胁，更多是小范围、高精准的个性化“尾部威胁”攻击，而不是大面积出现、具有普遍性的“头部威胁”攻击。

移动威胁“长尾效应”

长尾效应下，移动威胁两大特点

移动威胁天然“碎片化”使其攻击更具“个性化”和“阶段性”。“个性化”主要表现为，从 “尾部威胁”来看，攻击更像是一种“巧合”，就像黑客为你“量身定制”一样。这种偶然性很容易让用户会产生一种错误安全感，认为“尾部威胁”危害性不大。例如开启APP权限，很多用户会觉得无实际损害，结果却成为黑客入侵最佳通道。

移动威胁“阶段性”特点主要表现为，某个时间段“尾部威胁”本身危害性不大，但是随着时间链延伸，结合产业链进行协作攻击，却造成非常大影响。例如针对银行APP木马攻击，黑客通过信息交易等手段事先了解到攻击目标的银行卡账号、身份证、手机号等信息，只需通过一个前期看起来危害不大的“尾部威胁”就可以轻易实现精准攻击。

两大问题一个对策：大数据驱动下移动威胁感知平台

面对移动威胁“个性化”和“阶段性”的特点，普通安全产品防护措施显得捉襟见肘。移动威胁“长尾效应”决定了每个用户面临威胁状态本身就是动态变化，威胁风险级别也是动态变化。在这一背景下，梆梆安全依靠在移动应用安全领域多年技术积累以及所构建的威胁模型，推出基于大数据对抗机制的移动威胁感知平台。从应用、系统、网络、配置、设备等多个维度进行信息采集和检测分析，全面了解移动终端的安全状况。然后基于丰富的终端数据，利用大数据平台进行海量数据的存储、处理、关联分析，实时定位、定量每个用户的威胁状态。

梆梆安全移动威胁感知平台通过数据关联分析和产品逻辑串联，可对威胁进行多层次展现，用户既可以从威胁态势了解整体情况，也可以逐步追溯至单个设备威胁详情。基于大数据分析，梆梆安全移动威胁感知平台既能够快速识别包括函数劫持、应用越狱、程序注入、风险配置等移动终端风险，也能够通过海量数据关联分析，及时发现包括模拟器攻击、框架攻击、位置欺诈、域名欺诈、设备复用、内存非法访问、程序外挂等恶意威胁行为。从代码层面发现移动应用中存在威胁，减少被黑客利用风险。从根本上降低黑客利用移动威胁“长尾效应”进行个性化攻击的可能性。

除此之外，梆梆安全移动威胁感知平台还能对单个设备进行重点监测，深入剖析该设备威胁发生时间链。在移动威胁从低风险变成高风险之前将威胁扼杀在摇篮之中，降低黑客利用移动威胁“长尾效应”特点进行阶段性攻击的概率。

总结：

移动威胁天然碎片化，决定了移动威胁无需跟PC威胁一样需要通过规模化攻击来实现攻击价值转换。移动威胁“长尾效应”特点，决定了安全对抗机制的调整。梆梆安全推出基于大数据对抗机制的移动威胁感知平台，不仅能通过海量数据分析和代码级安全检测发现威胁风险，还能精准定位单个设备威胁时间链，从根本上降低黑客利用移动威胁“长尾效应”进行精准攻击和分阶段攻击的可能性。

Via: freebuf