两年前，我曾撰文探讨过七个网络安全误区。这些误区会给企业带来风险，并导致本意良好的安全团队将精力用错方向。
当时，全球疫情刚刚暴发，我们的现实生活和数字生活都在迅速变化，其中一些变化甚至成为永久性的。此后，世界在经济、政治和技术层面接连受到冲击。技术进步本已令人目不暇接，如今更是进一步加速。参与网络战的国家让普通民众蒙受了直接的经济损失。两年过去了，那些误区肯定已经完全不同了，对吧？
并非如此。正如“plus ça change”这句谚语所言，事情越是变化，往往越是保持不变。最初的7个误区至今仍具有很强的现实意义，但鉴于人性始终如一，我还要再提出7个网络安全误区。
误区1：只有少数社交媒体账号是虚假账号。
许多企业知道自己的平台上存在机器人账号，但现实是，社交媒体公司往往既不知道，也不想知道自己究竟有多少机器人账号。
几年前，我们与一家社交网站开展了概念验证，结果显示，该网站98%的登录活动都来自自动化机器人。这家公司曾为自身的快速增长感到非常自豪，并对未来充满期待，但事实证明，其实际订阅用户数量只有预期的十分之一。
随着Twitter收购案受到广泛关注，了解这些信息的重要性也得到了充分体现。该公司的价值在很大程度上取决于用户数量。Elon Musk要求该公司证明垃圾信息机器人和虚假账户占比低于5%，这对任何投资者、广告商、潜在业务合作伙伴乃至用户而言，都是合理的期望。
我预测，Twitter上的机器人账号比例更接近50%，甚至更高。（注：根据后续研究，我已在近期的一篇博客文章中修正了这一估算。）应要求企业验证用户是否为真人，并有效管理和减少机器人流量。
简而言之，恶意机器人能够得逞，说明安全防护存在缺陷。防范机器人不仅对确保流经这些网站的信息完整性至关重要，也有助于保障数据准确，使企业能够据此制定重要的业务决策，并让与其开展业务的其他各方获得可靠依据。
误区2：机器人程序防护可以由企业内部自行完成
我们见过一些实力雄厚的公司，拥有充足的预算和出色的技术人员，却多年来一直在与机器人程序对抗。然而，当我们分析这些组织的机器人流量时，原以为会看到不断演变、足以突破其防御的复杂机器人程序，实际情况却并非如此。
企业一直通过封禁IP、地区和自治系统来对抗机器人，而恶意机器人流量也正是在这方面不断演变：如今，攻击来自数十万甚至数百万个IP地址。仅靠这些网络层防御措施，作用十分有限。
我的信条是：客户端信号至关重要。必须采用行为生物识别技术，必须对浏览器和设备进行检测。综合分析所有这些信号，才能识别机器人和恶意用户。
企业还认为可以通过招聘来摆脱这种困境，但面对如此庞大的问题，不可能招到足够多的IT人员来解决。真正对抗自动化的唯一方法，就是利用自动化。
误区3：应始终关注即将出现的神秘新威胁。
安全行业从业者、科技媒体和企业公关人员都有一个共同的担忧：威胁行为者不断创新，始终抢先一步。但从许多方面来看，攻击手段依然大同小异，只是在不断进行细微调整。
如今我们看到的大多数机器人，其复杂程度与5年前相当，只是来源不同。尽管采用了双因素身份验证和/或CAPTCHA，凭据填充攻击仍然有效。只要原有攻击途径依然奏效，攻击者就不会开发新的攻击途径。他们只需设法绕过新的防御措施。
企业确实需要考虑新兴威胁并尽力做好应对准备，但整个行业也需要继续缓解去年已经存在的威胁。
误区4：管理多个云环境是一项艰巨的挑战，需要难以获得的专业人才。
如今，许多公司（甚至可以说大多数公司）都已身处多云环境。无论是出于收购、与合作伙伴集成，还是为了采用各有所长的功能，多云都将长期存在。
然而，当我询问企业是否使用多个云时，经常听到的回答是：“是的，但很无奈。”有些企业并非心甘情愿地采用多云，也没有充分把握机会，发挥各个云的优势。
如今，管理和保护跨多个云的IT环境不应再是一项艰巨的任务。云厂商已将互操作性纳入其战略，许多其他提供商的解决方案也旨在减轻集成负担，将功能抽象为可跨云使用的服务，并通过简单、统一的界面提供这些功能。
误区5：只需保护企业架构和设备即可。
安全团队关注的是企业基础设施、服务器、计算机和台式机，也就是组织内部的一切。他们往往忽视的是组织内所有员工的家庭网络。
攻击者可能会将CEO作为目标，以获取并购相关信息或其他战略信息，但要将这些信息变现，并不像攻击应付账款职员或IT管理员那样容易。如今，居家办公比以往更加普遍，家庭网络正成为恶意行为者可乘的新漏洞。
误区6：员工值得信任
内部威胁之所以占据巨大优势，只是因为人们往往会善意地看待身边的人。但事实上，当企业雇用50或100名员工时，确实可能会招进一两个害群之马。
心怀不满的员工不只会在Glassdoor上留下负面评价。他们还可能将敏感文件复制到U盘中并直接带走。更令人担忧的是，他们甚至可能在系统中植入恶意软件。
我一直有一个推测：许多勒索软件攻击可能也是内部人员所为。IT管理员可以轻易在暗网上创建一个虚假身份，授予该身份系统访问权限以安装恶意软件，然后提出赎金要求，继而主张公司直接支付赎金。需要说明的是，我尚未发现这方面的证据，但这种行为确实存在利益诱因。
误区7：我们面临的最大网络威胁来自以基础设施为目标的国家行为体。
一年前，Colonial Pipeline遭到攻击，导致加油站排起长队，给美国东海岸的消费者带来不便，并成为国际重大新闻。
然而，每年有数百万美国人在网上遭受诈骗，其中许多是依靠退休储蓄生活的老年人，但这一问题却鲜少受到讨论。这对我们的社会保障体系构成了巨大威胁，可能给人们及其家庭带来毁灭性影响，其严重程度远超排队等候和支付更高的油费。
我曾在执法部门工作多年，负责调查网络犯罪，但调查结果往往令人沮丧，因此我对这个问题格外关注。针对基础设施的攻击确实存在，也十分重要，但听过这些受害者的经历后就会明白，广泛存在的网络欺诈理应得到更多关注。
如果您希望进一步了解如何管理和防御机器人、识别和缓解威胁，或在组织内实施零信任，建议阅读以下补充资料：
- 机器人管理：应用安全与防护解决方案
- Distributed Cloud Bot Defense
- 识别和缓解自动化威胁电子书
- F5 Distributed Cloud服务
- 利用零信任保障公司远程办公安全
- 如何实施零信任安全模型
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作者：F5全球情报负责人Dan Woods
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