Por André Luiz R. Silva em 25 de Novembro de 2019
Ataques de páginas falsas que capturam dados sensíveis como senhas e números de cartões de crédito – conhecidos como phishing – cresceram impressionantes 113% em seis meses no Brasil, do primeiro ao terceiro trimestre de 2019.
No total, o terceiro trimestre do ano registrou 6.862 casos de phishing, direcionados a cinco diferentes setores da indústria. Mais uma vez, o grande destaque de ataques desse tipo é o e-commerce, que teve 3.025 incidentes únicos.
Os dados são do novo relatório Atividade criminosa on-line no Brasil, feito pela Axur. Referente ao terceiro trimestre do ano, o documento conta também com seções sobre vazamentos de dados, deep e dark web e usos indevidos de marca.
Atividade criminosa on-line no Brasil: mais destaques do terceiro trimestre
O relatório trimestral da Axur surgiu da necessidade de tornarmos públicas as informações das detecções diárias de milhões de URLs e artefatos maliciosos. Alguns destaques das outras seções são:
Infrações em uso indevido de marca
O maior crescimento em usos de marca foi registrado em “busca paga” (páginas de pesquisa do Google). Também cresceram os níveis de usos fraudulentos de marca (estelionatos) e vazamentos de dados em web superficial – nestes, destacam-se as violações de propriedade intelectual e exposições em repositórios de códigos-fonte como GitHub, GitLab e Bitbucket.
Vazamento de credenciais e cartões de crédito
“123456” é a senha com mais vazamentos registrados no terceiro trimestre, quando foram inseridas 17.171.700 credenciais (e-mails com senha ou hash) em nossa base. Nos cartões de crédito, o Brasil é o país campeão na detecção de exposições dos dados.
Deep e dark web
Nessa seção, mostramos os tipos de movimentações criminosas envolvendo empresas nesses ambientes e os principais locais onde ocorrem. O vazamento de dados lidera as detecções, mas os detalhes dessas informações são disponíveis somente a clientes por causa da sensibilidade do conteúdo.
Detecção e procedimentos
A Axur coleta e analisa mais de 8 bilhões de sinais em web superficial, deep e dark web. Nessa seção, detalhamos as tecnologias e as formas de uso de machine learning para chegar aos resultados desejados.
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