比特币风险案例分析报告比特币风险案例分析报告总结_贷款知识

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本文目录

...的日常工作是什么| 全球风险管理实践分析报告工业互联网时代的风险管理:工业4.0与网络安全数据安全有哪些案例2022年5月勒索病毒态势分析...的日常工作是什么| 全球风险管理实践分析报告一、受访金融风险经理的基本情况

调查研究的受访者包括从事日常金融风险管理实践工作的金融风险经理、管理者、顾问、学术研究人员、讲师、审计员、以及监管人员。

受访者教育程度普遍较高，其中71%拥有硕士或更高的学位，61%在金融服务行业拥有五年以上的工作经验，41%的受访者拥有五年以上的金融风险管理经验。

在所有受访者中，40%以上在银行就职，受雇于咨询企业和资产管理企业的比例分别为17%和16%。大约有三分之一的受访者拥有风险经理（riskmanager）头衔，拥有分析师（analyst）以及咨询师（consultant）头衔的受访者比例分别为25%及11%。大约有61%的受访者所在企业员工人数超过1,000人。

百分之三十的受访者被归类为综合管理人员，其他百分之七十则为风险管理专业人才，他们至少将一半的工作时间用于信贷风险、市场风险、操作风险、流动性和资金风险、企业风险等风险管理领域。

二、金融风险经理的工作要求

各金融风险专业领域的重要知识

针对不同的风险类型，受访者分别给出了各专业领域所需掌握的重要知识。

1信用风险

信用风险驱动因素（例如宏观经济状态、行业状态、公司或个人所特有的状态）

风险限额（例如风险敞口限额、集中度限额）

组合信用风险指标（例如预期损失、非预期损失、集中度）

个体敞口信用风险指标（例如违约概率、违约风险敞口、贷款价值比、评分卡）

交易对手信用风险指标（例如预期敞口、潜在风险敞口）

2市场风险

市场风险驱动因素（例如汇率、利率、股本、流动性）

情景和压力分析

市场风险模型（例如VaR、LVaR）

估值风险类别（例如市场价格不确定性、模型风险、集中度、未实现的信用利差）

互换、互换期权、期货、以及远期

3操作风险

合规风险

操作风险的类别和来源（例如人员、流程、系统）

风险与控制自我评估

声誉风险

关键风险指标——选择与监控

4流动性和资金风险

资产流动性

流动性风险来源（例如市场驱动、客户驱动、公司特有、期限错配）

利率风险指标

现金流模拟和分析

供资稳定性

5企业风险

风险政策和限额框架

风险治理框架（例如三线防御、责任划分、独立监督）

创建风险意识文化

风险管理在组织中的作用

风险偏好的定义和实现

三、金融风险经理所需的技能和知识

对于金融风险管理行业的专业人员，所需的知识分成两大类：基础知识和非基础知识、基础知识与具体的风险专业（例如信用、市场、操作风险）无关，是所有金融风险经理都需要了解的内容。非基础知识则与具体的风险专业领域或重点内容相关。受访者对于10个基础内容领域以及5个非基础内容领域总计174个知识点进行了评估。

1最重要的五个基础知识领域

根据所有受访者的反馈，被视为最重要的五个基础知识领域：

基本风险类型（例如市场、信用、操作风险）

利率、外汇汇率、通货膨胀和通货紧缩

如何通过风险管理提升价值

市场参与者（例如银行、保险公司、基金）

案例研究/积累的经验

2相对次要的五个基础知识领域

根据所有受访者的反馈，评分相对靠后的五个基础知识领域

替代型和新兴投资（例如艺术、诉讼和解、比特币）

风险管理环境中的税款

保险单和年金

未定权益分析

用于风险度量和管理的“软”人工智能

3最重要的五个非基础知识领域

根据所有受访者的反馈，被视为最重要的五个非基础知识领域：

市场风险驱动因素（例如汇率、利率、股本、流动性）

情景和压力分析

信用风险驱动因素（例如宏观经济状态、行业状态）

估值风险（例如市场价格不确定性、模型风险、集中风险）

市场风险模型（例如VaR、LVaR）

4相对次要的五个非基础知识领域

根据所有受访者的反馈，评分相对靠后的五个非基础知识领域

操作损失分布模型（例如帕累托分布、EVT、幂律分布）

利用保险合约降低操作风险

商品特征（例如期货溢价、现货溢价、持有成本）

操作风险资本（后顾性和前瞻性）

资金转移定价模型

四、金融风险经理的工作内容

GARP的全球实践分析调查研究共涉及49项具体工作任务，它们涵盖六个领域。针对每一项任务，受访者都会在1分（不重要）到4分（非常重要）的范围内，对其重要性进行打分。

1最重要的五项任务

根据所有受访者的评分，他们认为最重要的五项任务包括：

根据风险敞口、趋势、监控系统、监管和环境变化、组织文化和行为等因素，确定潜在的风险迹象。

分析和评估基本的风险驱动因素以及各风险之间的关联。

与商业利益相关者进行沟通。

监控风险敞口，并与风险限额和承受能力进行比较。

评估风险的重要性以及对业务的影响。

2相对次要的五项任务

受访者评分中排名相对靠后的五项任务包括：

创建和汇总模型。

为履行外部职能而创建、验证、以及沟通标准化风险报告。

起草具有透明度的模型文件，以便进行独立复制/验证。

根据风险管理框架来设定资本分配方案和风险预算。

根据需要推荐政策修订方案。

3入职五年内需胜任的任务

在调查问卷中，还请受访者回答如果将金融风险经理的成长过程分为无经验、2年以下、2到5年、6到10年、10年以上五个经验阶段，那么应该在哪个经验阶段分别加入各项任务？

有一半的受访者都表示：金融风险经理应该在入职后的前五年内，具备执行所有49项工作任务的能力。

超过77%的受访者都表示：金融风险经理应该能在进入金融风险管理行业后的五年内具备执行如下具体任务的能力：

监控风险敞口，并与风险限额和承受能力进行比较。

借助统一的风险分类系统，对各种风险因素进行分类，进而定义和确定风险类型（例如信用、市场、操作风险）。

收集定量数据，以进行模型评估。

选择监控方法并设定监控频率（例如每日内、每日、每周、每月监控）。

收集定性数据，以进行模型评估。

为履行内部职能（例如员工、高层管理者、董事会职能）而创建、验证、以及沟通标准化风险报告。

确定责任人。

通过评估根本原因，分析超过风险限额的原因。

分析与评估基本的风险驱动因素以及风险之间的相互关系。

根据风险管理计划/政策/策略，在超过风险限额或警戒值的情况下，提升违规级别。

创建、验证、以及沟通特别报告，从而满足特殊要求。

根据风险管理计划/政策/策略，提升异常行为或潜在风险的级别。

五、金融风险行业全球发展趋势分析

根据最近一次的调查研究结果，相对于上一次调研受访者对于如下风险管理实践领域的兴趣和关注度都有明显的提升：

网络安全管理

大数据、机器学习和人工智能

金融科技

流动性和资金风险管理

威胁业务连续性和弹性的因素

工业互联网时代的风险管理:工业4.0与网络安全2009年，恶意软件曾操控某核浓缩工厂的离心机，导致所有离心机失控。该恶意软件又称“震网”，通过闪存驱动器入侵独立网络系统，并在各生产网络中自动扩散。通过“震网”事件，我们看到将网络攻击作为武器破坏联网实体工厂的可能。这场战争显然是失衡的：企业必须保护众多的技术，而攻击者只需找到一个最薄弱的环节。

但非常重要的一点是，企业不仅需要关注外部威胁，还需关注真实存在却常被忽略的网络风险，而这些风险正是由企业在创新、转型和现代化过程中越来越多地应用智能互联技术所引致的。否则，企业制定的战略商业决策将可能导致该等风险，企业应管控并降低该等新兴风险。

工业4.0时代，智能机器之间的互联性不断增强，风险因素也随之增多。工业4.0开启了一个互联互通、智能制造、响应式供应网络和定制产品与服务的时代。借助智能、自动化技术，工业4.0旨在结合数字世界与物理操作，推动智能工厂和先进制造业的发展。但在意图提升整个制造与供应链流程的数字化能力并推动联网设备革命性变革过程中，新产生的网络风险让所有企业都感到措手不及。针对网络风险制定综合战略方案对制造业价值链至关重要，因为这些方案融合了工业4.0的重要驱动力：运营技术与信息技术。

随着工业4.0时代的到来，威胁急剧增加，企业应当考虑并解决新产生的风险。简而言之，在工业4.0时代制定具备安全性、警惕性和韧性的网络风险战略将面临不同的挑战。当供应链、工厂、消费者以及企业运营实现联网，网络威胁带来的风险将达到前所未有的广度和深度。

在战略流程临近结束时才考虑如何解决网络风险可能为时已晚。开始制定联网的工业4.0计划时，就应将网络安全视为与战略、设计和运营不可分割的一部分。

本文将从现代联网数字供应网络、智能工厂及联网设备三大方面研究各自所面临的网络风险。3在工业4.0时代，我们将探讨在整个生产生命周期中（图1）——从数字供应网络到智能工厂再到联网物品——运营及信息安全主管可行的对策，以预测并有效应对网络风险，同时主动将网络安全纳入企业战略。

数字化制造企业与工业4.0

工业4.0技术让数字化制造企业和数字供应网络整合不同来源和出处的数字化信息，推动制造与分销行为。

信息技术与运营技术整合的标志是向实体-数字-实体的联网转变。工业4.0结合了物联网以及相关的实体和数字技术，包括数据分析、增材制造、机器人技术、高性能计算机、人工智能、认知技术、先进材料以及增强现实，以完善生产生命周期，实现数字化运营。

工业4.0的概念在物理世界的背景下融合并延伸了物联网的范畴，一定程度上讲，只有制造与供应链/供应网络流程会经历实体-数字和数字-实体的跨越（图2）。从数字回到实体的跨越——从互联的数字技术到创造实体物品的过程——这是工业4.0的精髓所在，它支撑着数字化制造企业和数字供应网络。

即使在我们探索信息创造价值的方式时，从制造价值链的角度去理解价值创造也很重要。在整个制造与分销价值网络中，通过工业4.0应用程序集成信息和运营技术可能会达到一定的商业成果。

不断演变的供应链和网络风险

有关材料进入生产过程和半成品/成品对外分销的供应链对于任何一家制造企业都非常重要。此外，供应链还与消费者需求联系紧密。很多全球性企业根据需求预测确定所需原料的数量、生产线要求以及分销渠道负荷。由于分析工具也变得更加先进，如今企业已经能够利用数据和分析工具了解并预测消费者的购买模式。

通过向整个生态圈引入智能互联的平台和设备，工业4.0技术有望推动传统线性供应链结构的进一步发展，并形成能从价值链上获得有用数据的数字供应网络，最终改进管理，加快原料和商品流通，提高资源利用率，并使供应品更合理地满足消费者需求。

尽管工业4.0能带来这些好处，但数字供应网络的互联性增强将形成网络弱点。为了防止发生重大风险，应从设计到运营的每个阶段，合理规划并详细说明网络弱点。

在数字化供应网络中共享数据的网络风险

随着数字供应网络的发展，未来将出现根据购买者对可用供应品的需求，对原材料或商品进行实时动态定价的新型供应网络。5由于只有供应网络各参与方开放数据共享才可能形成一个响应迅速且灵活的网络，且很难在保证部分数据透明度的同时确保其他信息安全，因此形成新型供应网络并非易事。

因此，企业可能会设法避免信息被未授权网络用户访问。此外，他们可能还需对所有支撑性流程实施统一的安全措施，如供应商验收、信息共享和系统访问。企业不仅对这些流程拥有专属权利，它们也可以作为获取其他内部信息的接入点。这也许会给第三方风险管理带来更多压力。在分析互联数字供应网络的网络风险时，我们发现不断提升的供应链互联性对数据共享与供应商处理的影响最大（图3）。

为了应对不断增长的网络风险，我们将对上述两大领域和应对战略逐一展开讨论。

数据共享：更多利益相关方将更多渠道获得数据

企业将需要考虑什么数据可以共享，如何保护私人所有或含有隐私风险的系统和基础数据。比如，数字供应网络中的某些供应商可能在其他领域互为竞争对手，因此不愿意公开某些类型的数据，如定价或专利品信息。此外，供应商可能还须遵守某些限制共享信息类型的法律法规。因此，仅公开部分数据就可能让不良企图的人趁机获得其他信息。

企业应当利用合适的技术，如网络分段和中介系统等，收集、保护和提供信息。此外，企业还应在未来生产的设备中应用可信的平台模块或硬件安全模块等技术，以提供强大的密码逻辑支持、硬件授权和认证（即识别设备的未授权更改）。

将这种方法与强大的访问控制措施结合，关键任务操作技术在应用点和端点的数据和流程安全将能得到保障。

在必须公开部分数据或数据非常敏感时，金融服务等其他行业能为信息保护提供范例。目前，企业纷纷开始对静态和传输中的数据应用加密和标记等工具，以确保数据被截获或系统受损情况下的通信安全。但随着互联性的逐步提升，金融服务企业意识到，不能仅从安全的角度解决数据隐私和保密性风险，而应结合数据管治等其他技术。事实上，企业应该对其所处环境实施风险评估，包括企业、数字供应网络、行业控制系统以及联网产品等，并根据评估结果制定或更新网络风险战略。总而言之，随着互联性的不断增强，上述所有的方法都能找到应实施更高级预防措施的领域。

供应商处理：更广阔市场中供应商验收与付款

由于新伙伴的加入将使供应商体系变得更加复杂，核心供应商群体的扩张将可能扰乱当前的供应商验收流程。因此，追踪第三方验收和风险的管治、风险与合规软件需要更快、更自主地反应。此外，使用这些应用软件的信息安全与风险管理团队还需制定新的方针政策，确保不受虚假供应商、国际制裁的供应商以及不达标产品分销商的影响。消费者市场有不少类似的经历，易贝和亚马逊就曾发生过假冒伪劣商品和虚假店面等事件。

区块链技术已被认为能帮助解决上述担忧并应对可能发生的付款流程变化。尽管比特币是建立货币历史记录的经典案例，但其他企业仍在探索如何利用这个新工具来决定商品从生产线到各级购买者的流动。7创建团体共享历史账簿能建立信任和透明度，通过验证商品真实性保护买方和卖方，追踪商品物流状态，并在处理退换货时用详细的产品分类替代批量分拣。如不能保证产品真实性，制造商可能会在引进产品前，进行产品测试和鉴定，以确保足够的安全性。

信任是数据共享与供应商处理之间的关联因素。企业从事信息或商品交易时，需要不断更新其风险管理措施，确保真实性和安全性；加强监测能力和网络安全运营，保持警惕性；并在无法实施信任验证时保护该等流程。

在这个过程中，数字供应网络成员可参考其他行业的网络风险管理方法。某些金融和能源企业所采用的自动交易模型与响应迅速且灵活的数字供应网络就有诸多相似之处。它包含具有竞争力的知识产权和企业赖以生存的重要资源，所有这些与数字供应网络一样，一旦部署到云端或与第三方建立联系就容易遭到攻击。金融服务行业已经意识到无论在内部或外部算法都面临着这样的风险。因此，为了应对内部风险，包括显性风险（企业间谍活动、蓄意破坏等）和意外风险（自满、无知等），软件编码和内部威胁程序必须具备更高的安全性和警惕性。

事实上，警惕性对监测非常重要：由于制造商逐渐在数字供应网络以外的生产过程应用工业4.0技术，网络风险只会成倍增长。

智能生产时代的新型网络风险

随着互联性的不断提高，数字供应网络将面临新的风险，智能制造同样也无法避免。不仅风险的数量和种类将增加，甚至还可能呈指数增长。不久前，美国国土安全部出版了《物联网安全战略原则》与《生命攸关的嵌入式系统安全原则》，强调应关注当下的问题，检查制造商是否在生产过程中直接或间接地引入与生命攸关的嵌入式系统相关的风险。

“生命攸关的嵌入式系统”广义上指几乎所有的联网设备，无论是车间自动化系统中的设备或是在第三方合约制造商远程控制的设备，都应被视为风险——尽管有些设备几乎与生产过程无关。

考虑到风险不断增长，威胁面急剧扩张，工业4.0时代中的制造业必须彻底改变对安全的看法。

联网生产带来新型网络挑战

随着生产系统的互联性越来越高，数字供应网络面临的网络威胁不断增长扩大。不难想象，不当或任意使用临时生产线可能造成经济损失、产品质量低下，甚至危及工人安全。此外，联网工厂将难以承受倒闭或其他攻击的后果。有证据表明，制造商仍未准备好应对其联网智能系统可能引发的网络风险：2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究发现，三分之一的制造商未对工厂车间使用的工业控制系统做过任何网络风险评估。

可以确定的是，自进入机械化生产时代，风险就一直伴随着制造商，而且随着技术的进步，网络风险不断增强，物理威胁也越来越多。但工业4.0使网络风险实现了迄今为止最大的跨越。各阶段的具体情况请参见图4。

从运营的角度看，在保持高效率和实施资源控制时，工程师可在现代化的工业控制系统环境中部署无人站点。为此，他们使用了一系列联网系统，如企业资源规划、制造执行、监控和数据采集系统等。这些联网系统能够经常优化流程，使业务更加简单高效。并且，随着系统的不断升级，系统的自动化程度和自主性也将不断提高（图5）。

从安全的角度看，鉴于工业控制系统中商业现货产品的互联性和使用率不断提升，大量暴露点将可能遭到威胁。与一般的IT行业关注信息本身不同，工业控制系统安全更多关注工业流程。因此，与传统网络风险一样，智能工厂的主要目标是保证物理流程的可用性和完整性，而非信息的保密性。

但值得注意的是，尽管网络攻击的基本要素未发生改变，但实施攻击方式变得越来越先进（图5）。事实上，由于工业4.0时代互联性越来越高，并逐渐从数字化领域扩展到物理世界，网络攻击将可能对生产、消费者、制造商以及产品本身产生更广泛、更深远的影响（图6）。

结合信息技术与运营技术：

当数字化遇上实体制造商实施工业4.0技术时必须考虑数字化流程和将受影响的机器和物品，我们通常称之为信息技术与运营技术的结合。对于工业或制造流程中包含了信息技术与运营技术的公司，当我们探讨推动重点运营和开发工作的因素时，可以确定多种战略规划、运营价值以及相应的网络安全措施（图7）。

首先，制造商常受以下三项战略规划的影响：

健康与安全：员工和环境安全对任何站点都非常重要。随着技术的发展，未来智能安全设备将实现升级。

生产与流程的韧性和效率：任何时候保证连续生产都很重要。在实际工作中，一旦工厂停工就会损失金钱，但考虑到重建和重新开工所花费的时间，恢复关键流程可能将导致更大的损失。

检测并主动解决问题：企业品牌与声誉在全球商业市场中扮演着越来越重要的角色。在实际工作中，工厂的故障或生产问题对企业声誉影响很大，因此，应采取措施改善环境，保护企业的品牌与声誉。

第二，企业需要在日常的商业活动中秉持不同的运营价值理念：

系统的可操作性、可靠性与完整性：为了降低拥有权成本，减缓零部件更换速度，站点应当采购支持多个供应商和软件版本的、可互操作的系统。

效率与成本规避：站点始终承受着减少运营成本的压力。未来，企业可能增加现货设备投入，加强远程站点诊断和工程建设的灵活性。

监管与合规：不同的监管机构对工业控制系统环境的安全与网络安全要求不同。未来企业可能需要投入更多，以改变环境，确保流程的可靠性。

工业4.0时代，网络风险已不仅仅存在于供应网络和制造业，同样也存在于产品本身。由于产品的互联程度越来越高——包括产品之间，甚至产品与制造商和供应网络之间，因此企业应该明白一旦售出产品，网络风险就不会终止。

风险触及实体物品

预计到2020年，全球将部署超过200亿台物联网设备。15其中很多设备可能会被安装在制造设备和生产线上，而其他的很多设备将有望进入B2B或B2C市场，供消费者购买使用。

2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究结果显示，近一半的制造商在联网产品中采用移动应用软件，四分之三的制造商使用Wi-Fi网络在联网产品间传输数据。16基于上述网络途径的物联通常会形成很多漏洞。物联网设备制造商应思考如何将更强大、更安全的软件开发方法应用到当前的物联网开发中，以应对设备常常遇到的重大网络风险。

尽管这很有挑战性，但事实证明，企业不能期望消费者自己会更新安全设置，采取有效的安全应对措施，更新设备端固件或更改默认设备密码。

比如，2016年10月，一次由Mirai恶意软件引发的物联网分布式拒绝服务攻击，表明攻击者可以利用这些弱点成功实施攻击。在这次攻击中，病毒通过感染消费者端物联网设备如联网的相机和电视，将其变成僵尸网络，并不断冲击服务器直至服务器崩溃，最终导致美国最受欢迎的几家网站瘫痪大半天。17研究者发现，受分布式拒绝服务攻击损害的设备大多使用供应商提供的默认密码，且未获得所需的安全补丁或升级程序。18需要注意的是，部分供应商所提供的密码被硬编码进了设备固件中，且供应商未告知用户如何更改密码。

当前的工业生产设备常缺乏先进的安全技术和基础设施，一旦外围保护被突破，便难以检测和应对此类攻击。

风险与生产相伴而行

由于生产设施越来越多地与物联网设备结合，因此，考虑这些设备对制造、生产以及企业网络所带来的安全风险变得越来越重要。受损物联网设备所产生的安全影响包括：生产停工、设备或设施受损如灾难性的设备故障，以及极端情况下的人员伤亡。此外，潜在的金钱损失并不仅限于生产停工和事故整改，还可能包括罚款、诉讼费用以及品牌受损所导致的收入减少（可能持续数月甚至数年，远远超过事件实际持续的时间）。下文列出了目前确保联网物品安全的一些方法，但随着物品和相应风险的激增，这些方法可能还不够。

传统漏洞管理

漏洞管理程序可通过扫描和补丁修复有效减少漏洞，但通常仍有多个攻击面。攻击面可以是一个开放式的TCP/IP或UDP端口或一项无保护的技术，虽然目前未发现漏洞，但攻击者以后也许能发现新的漏洞。

减少攻击面

简单来说，减少攻击面即指减少或消除攻击，可以从物联网设备制造商设计、建造并部署只含基础服务的固化设备时便开始着手。安全所有权不应只由物联网设备制造商或用户单独所有；而应与二者同样共享。

更新悖论

生产设施所面临的另一个挑战被称为“更新悖论”。很多工业生产网络很少更新升级，因为对制造商来说，停工升级花费巨大。对于某些连续加工设施来说，关闭和停工都将导致昂贵的生产原材料发生损失。

很多联网设备可能还将使用十年到二十年，这使得更新悖论愈加严重。认为设备无须应用任何软件补丁就能在整个生命周期安全运转的想法完全不切实际。20对于生产和制造设施，在缩短停工时间的同时，使生产资产利用率达到最高至关重要。物联网设备制造商有责任生产更加安全的固化物联网设备，这些设备只能存在最小的攻击表面，并应利用默认的“开放”或不安全的安全配置规划最安全的设置。

制造设施中联网设备所面临的挑战通常也适用基于物联网的消费产品。智能系统更新换代很快，而且可能使消费型物品更容易遭受网络威胁。对于一件物品来说，威胁可能微不足道，但如果涉及大量的联网设备，影响将不可小觑——Mirai病毒攻击就是一个例子。在应对威胁的过程中，资产管理和技术战略将比以往任何时候都更重要。

人才缺口

2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究表明，75%的受访高管认为他们缺少能够有效实施并维持安全联网生产生态圈的技能型人才资源。21随着攻击的复杂性和先进程度不断提升，将越来越难找到高技能的网络安全人才，来设计和实施具备安全性、警觉性和韧性的网络安全解决方案。

网络威胁不断变化，技术复杂性越来越高。搭载零日攻击的先进恶意软件能够自动找到易受攻击的设备，并在几乎无人为参与的情况下进行扩散，并可能击败已遭受攻击的信息技术/运营技术安全人员。这一趋势令人感到不安，物联网设备制造商需要生产更加安全的固化设备。

多管齐下，保护设备

在工业应用中，承担一些非常重要和敏感任务——包括控制发电与电力配送，水净化、化学品生产和提纯、制造以及自动装配生产线——的物联网设备通常最容易遭受网络攻击。由于生产设施不断减少人为干预，因此仅在网关或网络边界采取保护措施的做法已经没有用（图8）。

从设计流程开始考虑网络安全

制造商也许会觉得越来越有责任部署固化的、接近军用级别的联网设备。很多物联网设备制造商已经表示他们需要采用包含了规划和设计的安全编码方法，并在整个硬件和软件开发生命周期内采用领先的网络安全措施。22这个安全软件开发生命周期在整个开发过程中添加了安全网关（用于评估安全控制措施是否有效），采用领先的安全措施，并用安全的软件代码和软件库生产具备一定功能的安全设备。通过利用安全软件开发生命周期的安全措施，很多物联网产品安全评估所发现的漏洞能够在设计过程中得到解决。但如果可能的话，在传统开发生命周期结束时应用安全修补程序通常会更加费力费钱。

从联网设备端保护数据

物联网设备所产生的大量信息对工业4.0制造商非常重要。基于工业4.0的技术如高级分析和机器学习能够处理和分析这些信息，并根据计算分析结果实时或近乎实时地做出关键决策。这些敏感信息并不仅限于传感器与流程信息，还包括制造商的知识产权或者与隐私条例相关的数据。事实上，德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的调研发现，近70%的制造商使用联网产品传输个人信息，但近55%的制造商会对传输的信息加密。

生产固化设备需要采取可靠的安全措施，在整个数据生命周期间，敏感数据的安全同样也需要得到保护。因此，物联网设备制造商需要制定保护方案：不仅要安全地存放所有设备、本地以及云端存储的数据，还需要快速识别并报告任何可能危害这些数据安全的情况或活动。

保护云端数据存储和动态数据通常需要采用增强式加密、人工智能和机器学习解决方案，以形成强大的、响应迅速的威胁情报、入侵检测以及入侵防护解决方案。

随着越来越多的物联网设备实现联网，潜在威胁面以及受损设备所面临的风险都将增多。现在这些攻击面可能还不足以形成严重的漏洞，但仅数月或数年后就能轻易形成漏洞。因此，设备联网时必须使用补丁。确保设备安全的责任不应仅由消费者或联网设备部署方承担，而应由最适合实施最有效安全措施的设备制造商共同分担。

应用人工智能检测威胁

2016年8月，美国国防高级研究计划局举办了一场网络超级挑战赛，最终排名靠前的七支队伍在这场“全机器”的黑客竞赛中提交了各自的人工智能平台。网络超级挑战赛发起于2013年，旨在找到一种能够扫描网络、识别软件漏洞并在无人为干预的情况下应用补丁的、人工智能网络安全平台或技术。美国国防高级研究计划局希望借助人工智能平台大大缩短人类以实时或接近实时的方式识别漏洞、开发软件安全补丁所用的时间，从而减少网络攻击风险。

真正意义上警觉的威胁检测能力可能需要运用人工智能的力量进行大海捞针。在物联网设备产生海量数据的过程中，当前基于特征的威胁检测技术可能会因为重新收集数据流和实施状态封包检查而被迫达到极限。尽管这些基于特征的检测技术能够应对流量不断攀升，但其检测特征数据库活动的能力仍旧有限。

在工业4.0时代，结合减少攻击面、安全软件开发生命周期、数据保护、安全和固化设备的硬件与固件以及机器学习，并借助人工智能实时响应威胁，对以具备安全性、警惕性和韧性的方式开发设备至关重要。如果不能应对安全风险，如“震网”和Mirai恶意程序的漏洞攻击，也不能生产固化、安全的物联网设备，则可能导致一种不好的状况：关键基础设施和制造业将经常遭受严重攻击。

攻击不可避免时，保持韧性

恰当利用固化程度很高的目标设备的安全性和警惕性，能够有效震慑绝大部分攻击者。然而，值得注意的是，虽然企业可以减少网络攻击风险，但没有一家企业能够完全避免网络攻击。保持韧性的前提是，接受某一天企业将遭受网络攻击这一事实，而后谨慎行事。

韧性的培养过程包含三个阶段：准备、响应、恢复。

准备。企业应当准备好有效应对各方面事故，明确定义角色、职责与行为。审慎的准备如危机模拟、事故演练和战争演习，能够帮助企业了解差异，并在真实事故发生时采取有效的补救措施。

响应。应仔细规划并对全公司有效告知管理层的响应措施。实施效果不佳的响应方案将扩大事件的影响、延长停产时间、减少收入并损害企业声誉。这些影响所持续的时间将远远长于事故实际持续的时间。

恢复。企业应当认真规划并实施恢复正常运营和限制企业遭受影响所需的措施。应将从事后分析中汲取到的教训用于制定之后的事件响应计划。具备韧性的企业应在迅速恢复运营和安全的同时将事故影响降至最低。在准备应对攻击，了解遭受攻击时的应对之策并快速消除攻击的影响时，企业应全力应对、仔细规划、充分执行。

推动网络公司发展至今日的比特（0和1）让制造业的整个价值链经历了从供应网络到智能工厂再到联网物品的巨大转变。随着联网技术应用的不断普及，网络风险可能增加并发生改变，也有可能在价值链的不同阶段和每一家企业有不同的表现。每家企业应以最能满足其需求的方式适应工业生态圈。

企业不能只用一种简单的解决方法或产品或补丁解决工业4.0所带来的网络风险和威胁。如今，联网技术为关键商业流程提供支持，但随着这些流程的关联性提高，可能会更容易出现漏洞。因此，企业需要重新思考其业务连续性、灾难恢复力和响应计划，以适应愈加复杂和普遍的网络环境。

法规和行业标准常常是被动的，“合规”通常表示最低安全要求。企业面临着一个特别的挑战——当前所采用的技术并不能完全保证安全，因为干扰者只需找出一个最薄弱的点便能成功入侵企业系统。这项挑战可能还会升级:不断提高的互联性和收集处理实时分析将引入大量需要保护的联网设备和数据。

企业需要采用具备安全性、警惕性和韧性的方法，了解风险，消除威胁：

安全性。采取审慎的、基于风险的方法，明确什么是安全的信息以及如何确保信息安全。贵公司的知识产权是否安全？贵公司的供应链或工业控制系统环境是否容易遭到攻击？

警惕性。持续监控系统、网络、设备、人员和环境，发现可能存在的威胁。需要利用实时威胁情报和人工智能，了解危险行为，并快速识别引进的大量联网设备所带来的威胁。

韧性。随时都可能发生事故。贵公司将会如何应对？多久能恢复正常运营？贵公司将如何快速消除事故影响？

由于企业越来越重视工业4.0所带来的商业价值，企业将比以往任何时候更需要提出具备安全性、警惕性和韧性的网络风险解决方案。

报告出品方：德勤中国

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员工监守自盗数亿条用户信息

今年初，公安部破获了一起特大窃取贩卖公民个人信息案。

被窃取的用户信息主要涉及交通、物流、医疗、社交和银行等领域数亿条，随后这些用户个人信息被通过各种方式在网络黑市进行贩卖。警方发现，幕后主要犯罪嫌疑人是发生信息泄漏的这家公司员工。

业内数据安全专家评价称，这起案件泄露数亿条公民个人信息，其中主要问题，就在于内部数据安全管理缺陷。

国外情况也不容乐观。2016年9月22日，全球互联网巨头雅虎证实，在2014年至少有5亿用户的账户信息被人窃取。窃取的内容涉及用户姓名、电子邮箱、电话号码、出生日期和部分登陆密码。

企业数据信息泄露后，很容易被不法分子用于网络黑灰产运作牟利，内中危害轻则窃财重则取命，去年8月，山东高考生徐玉玉被电信诈骗9900元学费致死案等数据安全事件，就可见一斑。

去年7月，微软Window10也因未遵守欧盟“安全港”法规，过度搜集用户数据而遭到法国数据保护监管机构CNIL的发函警告。

上海社会科学院互联网研究中心发布的《报告》指出，随着数据资源商业价值凸显，针对数据的攻击、窃取、滥用和劫持等活动持续泛滥，并呈现出产业化、高科技化和跨国化等特性，对国家和数据生态治理水平，以及组织的数据安全能力都提出了全新挑战。

当前，重要商业网站海量用户数据是企业核心资产，也是民间黑客甚至国家级攻击的重要对象，重点企业数据安全管理更是面临严峻压力。

企业、组织机构等如何提升自身数据安全能力？

企业机构亟待提升数据安全管理能力

“大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业的各个环节，包括数据源、大数据加工平台和大数据分析服务等环节的各类主体都是威胁源。”上海社科院信息所主任惠志斌向记者分析称，大数据安全事件风险成因复杂交织，既有外部攻击，也有内部泄密，既有技术漏洞，也有管理缺陷，既有新技术新模式触发的新风险，也有传统安全问题的持续触发。

5月27日，中国互联网协会副秘书长石现升称，互联网日益成为经济社会运行基础，网络数据安全意识、能力和保护手段正面临新挑战。

今年6月1日即将施行的《网络安全法》针对企业机构泄露数据的相关问题，重点做了强调。法案要求各类组织应切实承担保障数据安全的责任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障个人对其个人信息的安全可控。

石现升介绍，实际早在2015年国务院就发布过《促进大数据发展行动纲要》，就明确要“健全大数据安全保障体系”、“强化安全支撑，提升基础设施关键设备安全可靠水平”。

“目前，很多企业和机构还并不知道该如何提升自己的数据安全管理能力，也不知道依据什么标准作为衡量。”一位业内人士分析称，问题的症结在于国内数据安全管理尚处起步阶段，很多企业机构都没有设立数据安全评估体系，或者没有完整的评估参考标准。

“大数据安全能力成熟度模型”已提国标申请

数博会期间，记者从“大数据安全产业实践高峰论坛”上了解到，为解决此问题，全国信息安全标准化技术委员会等职能部门与数据安全领域的标准化专家学者和产业代表企业协同，着手制定一套用于组织机构数据安全能力的评估标准——《大数据安全能力成熟度模型》，该标准是基于阿里巴巴提出的数据安全成熟度模型（DataSecurityMaturityModel,DSMM）进行制订。

阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍DSMM。

作为此标准项目的牵头起草方，阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍说，该标准是阿里巴巴基于自身数据安全管理实践经验成果DSMM拟定初稿，旨在与同行业分享阿里经验，提升行业整体安全能力。

“互联网用户的信息安全从来都不是某一家公司企业的事。”郑斌称，《大数据安全能力成熟度模型》的制订还由中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心、公安三所、清华大学和阿里云计算有限公司等业内权威数据安全机构、学术单位企业等共同合作提出意见。

2022年5月勒索病毒态势分析勒索病毒传播至今，360反勒索服务已累计接收到上万勒索病毒感染求助。随着新型勒索病毒的快速蔓延，企业数据泄露风险不断上升，勒索金额在数百万到近亿美元的勒索案件不断出现。勒索病毒给企业和个人带来的影响范围越来越广，危害性也越来越大。360安全大脑针对勒索病毒进行了全方位的监测与防御，为大量需要帮助的用户提供360反勒索服务。

2022年5月，全球新增的活跃勒索病毒家族有：7Locker、EAF、QuickBubck、PSRansom、Cheers、RansomHouse、Mindware等家族，其中Cheers、RansomHouse、Mindware均为具有双重勒索功能的家族。

基于对360反勒索数据的分析研判，360政企安全集团高级威胁研究分析中心(CCTGA勒索软件防范应对工作组成员）发布本报告。

根据本月勒索病毒受害者排查反馈统计，Magniber家族占比46.17%居首位，其次是占比15.52%的TargetCompany(Mallox)，phobos家族以10.15%位居第三。

本月因大量用户浏览网站时有意或无意下载伪装成Win10/win11的补丁/升级包的Magniber勒索病毒而中招，首次出现单个家族感染量占比近50%的“霸榜”现象。

对本月受害者所使用的操作系统进行统计，位居前三的是：Windows10、WindowsServer2008以及Windows7。

2022年5月被感染的系统中桌面系统和服务器系统占比显示，因Magniber勒索病毒攻击这针对Windows10和Windows11，导致桌面PC占比上涨。

今年4月底，Magniber勒索病毒伪装成Wndows10升级补丁包进行大肆传播，360安全大脑对其进行了预警。

而5月初，360安全大脑再次监测到该家族新增对Windows11系统的攻击，其主要传播的包名也有所更新，比如：

win10-11_system_upgrade_software.msi

covid.warning.readme.xxxxxxxx.msi

其传播方式仍然是各类论坛、破解软件网站、虚假色情站等。用户在访问这些站点时，会被诱导至第三方网盘下载伪装成补丁或更新的勒索病毒。此外也有部分网站存在自动下载情况。

以下是该病毒近期传播针对Windows11的攻击态势图：

遭到该勒索病毒加密后，文件后缀会被修改为随机后缀，且每个受害者会有一个独立的支付页面——若不能在规定时间内支付赎金，该链接将失效。若受害者能在5天内支付赎金，则只需支付0.09个比特币(截止该报告撰写时，约合人民币17908元)，而超过5天赎金将会翻倍。

本月360安全大脑监测发现多起Mallox勒索病毒攻击事件。该病毒主要针对企业的Web应用发起攻击，包括SpringBoot、Weblogic、通达OA等。在其拿下目标设备权限后还会尝试在内网中横向移动，获取更多设备的权限，危害性极大。360提醒用户加强防护，并建议使用360终端安全产品提供的安全补丁，防御查杀该病毒。

360安全大脑监测历史显示，Mallox（又被称作TargetCompany）于2021年10月进入中国，早期主要通过SQLGlobeImposter渠道进行传播（通过获取到数据库口令后，远程下发勒索病毒。该渠道曾长期被GlobeImposter勒索病毒使用）。而今年GlobeImposter勒索病毒的传播量逐渐下降，Mallox就逐渐占据了这一渠道。

除了传播渠道之外，360通过分析近期攻击案例发现攻击者会向Web应用中植入大量的WebShell，而这些文件的文件名中会包含“kk”的特征字符。一旦成功入侵目标设备，攻击者会尝试释放PowerCat、lCX、AnyDesk等黑客工具控制目标机器、创建账户，并尝试远程登录目标机器。此外，攻击者还会使用fscan工具扫描设备所在内网，并尝试攻击内网中的其它机器。在获取到最多设备权限后开始部署勒索病毒。

近日360安全大脑监控到一款新型勒索病毒7Locker，该病毒使用java语言编写，并通过OA系统漏洞进行传播。其本质上是利用7z压缩工具将文件添加密码后进行压缩，被加密压缩后的文件被新增扩展名.7z。每个受害者通过唯一的ClientKey查看具体赎金要求以及指定的赎金支付地址。

另外，根据目前已掌握的信息推测：该家族的传播事件有很大概率是中国台湾黑客针对中国内陆发起的勒索攻击。

5月8日星期日，新当选的哥斯达黎加总统查韦斯宣布国家进入紧急状态，理由是多个政府机构正遭到Conti勒索病毒攻击。

Conti勒索病毒最初声称上个月对哥斯达黎加政府进行了攻击。该国的公共卫生机构哥斯达黎加社会保障基金（CCSS）早些时候曾表示，“正在对Conti勒索病毒进行外围安全审查，以验证和防止其可能再次发动攻击。”

目前，Conti已发布了大约672GB的数据，其中似乎包含属于哥斯达黎加政府机构的数据。

以下是本月收集到的黑客邮箱信息：

当前，通过双重勒索或多重勒索模式获利的勒索病毒家族越来越多，勒索病毒所带来的数据泄露的风险也越来越大。以下是本月通过数据泄露获利的勒索病毒家族占比，该数据仅为未能第一时间缴纳赎金或拒缴纳赎金部分（已经支付赎金的企业或个人，可能不会出现在这个清单中）。

以下是本月被双重勒索病毒家族攻击的企业或个人。若未发现被数据存在泄露风险的企业或个人也请第一时间自查，做好数据已被泄露准备，采取补救措施。

本月总共有220个组织/企业遭遇勒索攻击，其中包含中国10个组织/企业（含中国台湾省5个组织/企业）在本月遭遇了双重勒索/多重勒索。

表格2.受害组织/企业

在本月被攻击的系统版本中，排行前三的依次为WindowsServer2008、Windows7以及WindowsServer2003。

对2022年5月被攻击系统所属地域统计发现，与之前几个月采集到的数据进行对比，地区排名和占比变化均不大。数字经济发达地区仍是攻击的主要对象。