周兵峰

盡管大量攻擊將繼續(xù)襲擊操作系統(tǒng)和人類等傳統(tǒng)目標(biāo)，但在2020年，許多攻擊者或?qū)⒚闇?zhǔn)非傳統(tǒng)系統(tǒng)。

容器、連接的設(shè)備以及2種技術(shù)之間的通信將是安全研究人員和攻擊者的關(guān)注重點(diǎn)。新技術(shù)繼續(xù)動(dòng)搖公司基礎(chǔ)設(shè)施，新技術(shù)的出現(xiàn)伴隨著不可預(yù)見(jiàn)的弱點(diǎn)和對(duì)這些弱點(diǎn)的利用。這里有4個(gè)預(yù)測(cè)，說(shuō)明攻擊者在2020年發(fā)展方向和技術(shù)安全團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)重點(diǎn)關(guān)注的4個(gè)領(lǐng)域。

專注于容器生態(tài)系統(tǒng)

公司正在將更多的應(yīng)用程序和流程轉(zhuǎn)移到云中，而且不僅是一個(gè)云。

根據(jù)RightScale的年度云狀態(tài)報(bào)告，2019年有84 %的公司采用了多云策略。平均而言，它們使用5種不同的云基礎(chǔ)架構(gòu)，即2個(gè)公共云和3個(gè)私有云。

由于管理不同基礎(chǔ)架構(gòu)的復(fù)雜性，公司自然會(huì)尋找簡(jiǎn)單的方法來(lái)保持其工作負(fù)載和基礎(chǔ)架構(gòu)的可移植性。做到這一點(diǎn)的關(guān)鍵方法是容器。容器的采用已經(jīng)起飛，2019年有57 %的公司使用容器，高于2018年的49 %。

但是隨著受歡迎程度的提高，審查也隨之而來(lái)，安全研究人員已開(kāi)始關(guān)注容器和容器周圍的生態(tài)系統(tǒng)。在2020年的Black Hat簡(jiǎn)報(bào)中，4場(chǎng)會(huì)議的重點(diǎn)是容器、和容器的通用管理平臺(tái)、DevOps或Kubernetes。

在過(guò)去的一年中，我們已經(jīng)看到了對(duì)容器的威脅，其中包括不受信任的Docker映像，諸如API密鑰之類的機(jī)密泄漏以及Kubernetes儀表板的危害。

隨著容器的增長(zhǎng)以及管理DevOps基礎(chǔ)架構(gòu)的復(fù)雜性，這些問(wèn)題只會(huì)在2020年繼續(xù)存在。

API安全性成為重要的威脅面

容器生態(tài)系統(tǒng)的增長(zhǎng)以及連接到后端服務(wù)的移動(dòng)應(yīng)用程序的普及也將微服務(wù)架構(gòu)推到了最前沿?？梢酝ㄟ^(guò)不安全的API公開(kāi)各種信息（如從機(jī)票到在線訂購(gòu)）。

例如，兩年前，一家食品零售商由于對(duì)后端服務(wù)器的訪問(wèn)不安全，并對(duì)客戶記錄進(jìn)行了順序編號(hào)，泄漏了多達(dá)3 700萬(wàn)條客戶記錄，從而泄露了整個(gè)客戶群。

2019年，有140多家航空公司的客戶信息受到損害，因?yàn)闊o(wú)處不在的預(yù)訂系統(tǒng)允許任何人僅通過(guò)更改URL中的標(biāo)識(shí)符即可訪問(wèn)乘客記錄。

在2020年，這些攻擊會(huì)隨著自動(dòng)漫游器的任務(wù)，暴露給互聯(lián)網(wǎng)的微服務(wù)信息而增加。

物聯(lián)網(wǎng)的威脅持續(xù)增長(zhǎng)

預(yù)計(jì)2020年存在的IoT設(shè)備數(shù)量的估計(jì)差異很大，不包括智能手機(jī)和路由器，可能會(huì)使我們處于這些估計(jì)的較低位置。但是，確保每天與企業(yè)網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)提供商交互的數(shù)十億設(shè)備的安全仍然是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。

大規(guī)模的家用路由器、僵尸網(wǎng)絡(luò)破壞互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)鍵部分的時(shí)代可能已經(jīng)過(guò)去了。但是，制造商尚未完全考慮到有安全隱患的互聯(lián)設(shè)備激增，將使物聯(lián)網(wǎng)成為攻擊者未來(lái)幾年的目標(biāo)。

對(duì)于公司而言，連接設(shè)備的增長(zhǎng)增加了必須監(jiān)控的攻擊面。盡管很多注意力集中在網(wǎng)絡(luò)物理攻擊上，尤其是對(duì)汽車的攻擊，但可穿戴設(shè)備構(gòu)成了真正的威脅，因?yàn)樗鼈兛梢耘c公司網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交互，以進(jìn)行偵察或作為攻擊的起點(diǎn)。

在大多數(shù)情況下，安全產(chǎn)品都不知道如何從網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視的角度來(lái)處理這些設(shè)備，因此它們可能成為重大隱患的來(lái)源，如果忽略此類警報(bào)，則可能隱藏攻擊。

AI學(xué)習(xí)更加迅捷

隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)被應(yīng)用于企業(yè)運(yùn)營(yíng)和技術(shù)的各個(gè)領(lǐng)域，安全研究人員將繼續(xù)研究機(jī)器學(xué)習(xí)何有益于（或威脅）系統(tǒng)安全。

攻擊者最活躍的發(fā)展領(lǐng)域之一是提高自動(dòng)化系統(tǒng)（尤其是機(jī)器人）的智能。在過(guò)去幾個(gè)月中，組織平均每天看到3 000多次Web攻擊和調(diào)查，其中大約一半嘗試使用默認(rèn)或被盜憑據(jù)來(lái)訪問(wèn)帳戶。

此外，Signal Sciences每月的攻擊次數(shù)也在增加。攻擊者還創(chuàng)建了更智能的機(jī)器人，在Internet的地址空間上分布攻擊，并模仿人類行為以試圖避免被檢測(cè)到，這些趨勢(shì)預(yù)計(jì)將在2020年繼續(xù)保持下去。

盡管在未來(lái)的安全路上依然是布滿陷阱，但是這4個(gè)趨勢(shì)都是需要進(jìn)行技術(shù)支持和加大關(guān)注的。