組織的用戶、員工和客戶的每天工作都會產生大量數據。這些數據的內容大多是運營的關鍵信息，或敏感的個人信息，或關鍵的知識產權。如果這些數據由于勒索軟件攻擊而丟失或落入居心不良的人員手中，則組織的業務將會受到嚴重損害，并可能面臨破產或法律訴訟的風險。

組織應該采用技術領先的安全應用程序確保這些數據的安全性，但2020年發生的數據泄露事件表明，很多組織受到網絡犯罪分子的大規模攻擊，造成巨大的影響和損失。

任何類型的組織都可能容易受到網絡攻擊，但組織都可以通過解決數據保護方面的漏洞來做好準備，這些漏洞會吸引很多黑客的攻擊。以下是關鍵任務信息管理、網絡安全和治理專家分享的免受勒索軟件攻擊的五種方法：

1.實時檢測惡意軟件

網絡犯罪分子每天都在試圖在組織業務中尋找可利用的漏洞。他們可能采用過去有效的攻擊方法，或者采用新的攻擊措施，希望在不被發現之前進行網絡攻擊或勒索。市場上一些防止惡意攻擊的軟件是組織重要的第一道防線。如今有很多可用的工具，但是應該將它們設置為執行頻繁的系統掃描，以盡快識別惡意軟件。組織應該自動安裝所有更新和補丁，以跟上最新威脅的變化和發展。

2.使用提供完整內容分析的備份解決方案

當今的備份解決方案通常具有某種程度的內容分析功能，并宣稱具有識別任何數據是否已經損壞的能力。但是，這些應用程序具有局限性，其中主要的功能是它們只能掃描元數據和有關文件或數據庫的基本信息（例如創建日期或位置）。其他一些應用程序普遍使用元數據分析，如果發現可能的損壞數據，則他們將分析該文件的內容。雖然這樣做更好，但仍然存在缺陷，并且可能會錯過更高級的攻擊手段。也許更重要的是，這可能會提供錯誤的安全感。更好的解決方案是從一開始就進行全面的基于內容的分析掃描，不僅可以驗證數據的完整性，還可以使組織發現并消除復雜的隱藏攻擊。

3.通過機器學習部署分析軟件

網絡罪犯利用機器學習可以發揮自己的優勢，組織也應該這樣做。大多數網絡犯罪分子不斷改變方法，以新的方式感染和攻擊組織運營，并發現新的漏洞。而資金充裕且組織有序的網絡攻擊者利用先進技術重新設計他們的戰術，他們不再是一群松散聯系的機會主義者。包含人工智能/機器學習功能的分析軟件可以檢測模式，并預測人類無法預測的變化。

4.不要支付贖金

即使組織已經竭盡全力進行保護，但黑客仍可能通過人為錯誤、網絡釣魚方案或員工的不滿而入侵組織的計算和存儲基礎設施。如果組織的數據已被破壞或加密，不要試圖支付贖金，并堅決抵制攻擊者手中的誘惑。支付贖金并不能保證組織會取回自己的數據，并且組織可能會遭遇更多的勒索。即使某組織確實取回了數據，但如果其他網絡攻擊者看到該組織愿意支付贖金，也可能會重新針對其進行攻擊，有時會利用與以前相同的安全漏洞。

5.恢復權利

不支付贖金并不意味著組織將無法使IT系統再次運行，也不意味著進行冗長而破壞性的恢復。有了適當的安全和保護軟件及實踐，勒索軟件攻擊就與其他災難恢復方案一樣。在受到網絡攻擊之后的取證發現過程中，將識別安全漏洞和執行攻擊的惡意軟件，并使用未受感染的備份系統來恢復丟失、損壞或受感染的數據。有效的網絡恢復工具可以指導網絡攻擊后的恢復工作，并防止未來的網絡攻擊。

網絡犯罪分子將會不斷攻擊組織，無論其規模大小。組織需要采取適當步驟加強防御，解決數據保護方面的漏洞，并建立安全網絡以首先避免網絡攻擊。如果組織確實是受害者，那么網絡安全應用程序可以幫助其實現快速有效的恢復，而無需支付贖金。需要記住的是，網絡犯罪分子通常選擇最薄弱的環節，如果組織有足夠的防御措施，網絡犯罪分子則可能不會花費更多的時間和精力進行網絡攻擊。】
責編AJX