Phóng viên TTXVN tại Mexico City dẫn thông cáo hôm 28/2 của Tập đoàn an ninh mạng Fortinet cho biết Mexico chiếm phần lớn trong 360 tỷ cuộc tấn công mạng có chủ đích tại khu vực trong năm 2022, tiếp sau đó là Brazil (103 tỷ cuộc tấn công mạng), Colombia (20 tỷ cuộc tấn công mạng) và Peru với (15 tỷ cuộc tấn công mạng).
Theo tập đoàn an ninh mạng có trụ sở tại California (Mỹ) này, trong năm 2022, Mexico và các quốc gia khu vực Mỹ Latinh và Caribe là nạn nhân hàng đầu của các cuộc tấn công sử dụng phần mềm chứa mã độc, virus và mã độc tống tiền (ransomware) - những vũ khí có khả năng phá hoại không giới hạn một khi xâm nhập vào hệ thống.
Trong 360 tỷ cuộc tấn công mạng có chủ đích vào khu vực này trong năm 2022, 74% là hành vi mang động cơ tài chính như chiếm đoạt tài khoản ngân hàng, lấy cắp dữ liệu cá nhân để chiếm quyền, lấy cắp mã giao dịch ngân hàng. Đứng thứ hai là các hoạt động gián điệp, chiếm 13% trong tổng số các cuộc tấn công mạng.
Bên cạnh đó, báo cáo của Fortinet chỉ ra rằng 8 trong số 10 tội phạm mạng có động cơ tài chính sử dụng ransomware, điều này cho thấy mối đe dọa toàn cầu của mã độc tống tiền này vẫn tiếp tục gia tăng do mức độ phổ biến ngày càng tăng trên các trang web ẩn (darkweb). Theo thống kê, số lượng sử dụng ransomware để tấn công tăng 16% trong năm 2022. Ransomware là mã độc chuyên mã hóa dữ liệu, khóa quyền truy cập thiết bị của người dùng. Để được trả lại quyền truy cập dữ liệu hoặc thiết bị, người dùng phải trả tiền chuộc cho tin tặc.
Nhấn mạnh về mối đe dọa ngày càng hiện hữu của các cuộc tấn công mạng tinh vi, ông Derek Manky, Phó Chủ tịch bộ phận an ninh tình báo của Fortiguard - một phân nhánh của Fortinet, cho biết giới tội phạm đang đang bổ sung thêm nhiều kỹ thuật do thám phức tạp cũng như triển khai các phương án tấn công được chuẩn bị kỹ càng nhằm thực hiện hành vi phạm tội.
Để chống lại các chiến thuật ngày một tiên tiến của giới tội phạm, ông Manky cho rằng các tổ chức nên tập trung vào việc kích hoạt cơ chế cảnh báo các mối đe dọa, trong đó bao gồm việc phối hợp đồng thời giữa trí thông minh nhân tạo (AI) và máy học (machine learning) trên tất cả các thiết bị bảo mật nhằm phát hiện sớm mọi hành vi đáng ngờ.
