Blackfish identificeert uitgelekte inloggegevens met machine learning
Shape Security lanceert Blackfish, een systeem dat autonoom wachtwoorden kan identificeren die bij een datalek zijn gestolen. Dit zelfs voordat het datalek openbaar is gemaakt of zelfs gedetecteerd is.
Met grote regelmaat lekken inloggegevens uit na cyberinbraken, door (configuratie)fouten of andere incidenten. Veel gebruikers maken helaas nog steeds op meerdere locaties gebruik van dezelfde inloggegevens. Indien de inloggegevens voor bijvoorbeeld een account op een website uitlekt, kunnen aanvallers met behulp van deze gegevens vaak toegang verkrijgen tot allerlei accounts van een gebruikers.
Machine learning
Shape Security wil dit probleem te lijf gaan met behulp van Blackfish. Deze oplossing is gebaseerd op machine learning sensoren die inlogpogingen op websites analyseert om inlogpogingen door onbevoegden te detecteren. Indien een dergelijke inlogpoging wordt gedetecteerd, wordt deze informatie gebruikt om andere websites die waarop dezelfde inloggegevens worden gebruikt te beschermen. Het bedrijf benadrukt dat inloggegevens nooit door Blackfish worden opgeslagen. Shape Security maakt gebruik van ‘bloom filters’ om gecompromitteerde wachtwoorden te kunnen identificeren.
“Een van de grootste dreigingen waarmee bedrijven vandaag de dag te maken hebben is de tijd tussen het moment waarop een datalek plaatsvindt bij een third-party website als Yahoo, en het moment waarop deze lekken worden ontdekt en openbaar gemaakt. Dit brengt gebruikers in gevaar”, aldus Derek Smith, CEO van Shape Security. “Blackfish verandert dit. Door automatisch ‘credential stuffing’ te detecteren op de grootste en meest aangevallen websites ter wereld, zijn we in staat nieuwe gestolen inloggegevens snel te detecteren en deze wereldwijd onschadelijk te maken. De gestolen data wordt hiermee onbruikbaar voor cybercriminelen.”
Meer over
Lees ook
Nieuw onderzoek KnowBe4: gemiddelde kosten van datalekken stijgen tot 4,88 miljoen dollar
De kosten van cyberaanvallen blijven stijgen, met een gemiddelde van 4,88 miljoen dollar voor een datalek in 2024. Dit blijkt uit nieuw onderzoek van KnowBe4, het cybersecurityplatform op het gebied van human risk management. Het rapport benadrukt de groeiende noodzaak voor bedrijven om hun cyberbeveiliging te versterken
Proofpoint leider in het 2025 Gartner Magic Quadrant Digital Communications Governance & Archiving Solutions
Per 9 januari 2025 heeft Proofpoint een algemene beoordeling van 4,7 uit 5 in de Enterprise Information Archiving-markt, op basis van 109 beoordelingen op Gartner Peer Insights™. Bekijk deze 5-sterren beoordelingen.
Proofpoint leider 2025 Gartner Magic Quadrant Digital Communications Governance & Archiving Solutions
Per 9 januari 2025 heeft Proofpoint een algemene beoordeling van 4,7 uit 5 in de Enterprise Information Archiving-markt, op basis van 109 beoordelingen op Gartner Peer Insights™. Bekijk deze 5-sterren beoordelingen.