Windows alcanzará los 600 millones de virus únicos este año

Windows alcanzará los 600 millones de virus únicos este año

Alberto García

Cada vez hay malware más variado y sofisticado. Si hay una plataforma que ha sido el objetivo por excelencia de los desarrolladores de malware siempre ha sido Windows. Esto es debido a que es el sistema en el que se pueden encontrar más vulnerabilidades, junto con grandes posibilidades de ataque con simplemente ejecutar un archivo infectado, haciendo totalmente necesaria la presencia de un antivirus en este sistema operativo, que es el más usado a nivel mundial en ordenadores.

Más de 600 millones de virus para finales de 2016

Por ello, por ser uno de los sistemas más antiguos en funcionamiento, y por su utilización en miles de millones de ordenadores, en la base de datos de AV-Test llevan ya recopilados casi 579 millones de malware. Y lo peor es que esta cifra no para de crecer, y a falta de medir los tres últimos meses del año, Windows superará los 600 millones de malware únicos.

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En 2005, para Windows había en total 1,7 millones de virus. 5 años después en 2010, la cifra alcanzaba ya los 47,1 millones de virus. En 2013, esa cifra era de 183 millones, para alcanzar los 470 millones al cierre del pasado 2015. En lo que llevamos de año, son ya más de 100 millones de malware nuevos. Es decir, que sólo en 2015 se han creado más virus que todos los creados desde 2012 para atrás.

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A pesar de esto, en los dos primeros trimestres de este año Windows ha pasado a tener el 67,21% de ataques de malware detectados, mientras que los scripts maliciosos han aumentado del 8,4% a un 19,10%. Estos scripts funcionan para diverso software (puede ir focalizado al propio navegador web o al sistema operativo), y se propagan de manera más sencilla que el malware tradicional.

El 99,69% del malware está desarrollado para sistemas de 32 bits, debido a que éstos también son compatibles con sistemas de 64 bits. Es raro ver malware para sistemas de 64 bits, aunque éstos suponen un 0,31% de los ataques.

El malware más popular de Windows es Allapple. Fue visto por primera vez en la red en 2006, y desde entonces ha causado grandes problemas en ordenadores de todo el mundo. Este virus es considera polimórfico, es decir, que con cada copia que realiza de sí mismo cambia su código, haciéndolo muy difícil de detectar por los antivirus.

Además de distribuir malware, Allapple lanza ataques DDoS en ordenadores infectados a páginas de operadores de Internet de Estonia. El programador del virus fue arrestado en 2010 y condenado a 2 años y medio de cárcel. Pero a pesar de esto, Allapple sigue siendo hoy el malware que más infecciones provoca en Windows.

Casi el 100% de los virus para móviles son para Android

La segunda plataforma que más ataques está recibiendo es Android. Mientras en 2015 el 85% de todo el malware del mundo se centró en Windows, Android recibió el 3,19% de los ataques. Este año, Android ha aumentado hasta el 7,48% de la detección total del malware por los sistemas operativos, habiendo ya disponible en total 16,5 millones de malwares distintos. Sólo en el mes de septiembre se crearon 725.738 nuevos tipos de malware para móviles.

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En total, el 99,87% del malware presente en sistemas operativos móviles corresponde a Android. El 97,49% de ese porcentaje corresponde a troyanos, los cuales están especializados en banca online a través de los teléfonos. El troyano más popular es conocido como Agent, capaz de tomar el control de un dispositivo con que este sólo visite una página web maliciosa. Una vez descargado, el troyano puede descargar instalar malware más perjudicial e incluso bajar el grado de protección del dispositivo y robar datos personales.

El segundo malware más popular para Android era otro troyano conocido como TrojanSMS, cuyo objetivo era doble: suscribir al usuario a servicios de pago vía SMS, y espiar los mensajes bancarios enviados por la entidad del usuario. El tercero, FakeInst, se hacía pasar por un supuesto antivirus con la apariencia de Opera mini. En definitiva, el objetivo principal de todos ellos es el phising, los SMS, las apps bancarias, y la posibilidad de descargar malware adicional más peligroso.

Casi todas las páginas que transmiten malware son HTTP

En 2015, el 97,88% de la distribución de malware a través de páginas web se realizó desde páginas HTTP, es decir, no cifradas. Por el contrario, sólo un 2,12% se realizó a través de páginas HTTPS. Los dominios que más se utilizaban para este tipo de páginas eran los acabados en ‘.com’, como era de esperar, con un 47,68%. En segundo lugar, se encontraba ‘.ru’. seguido curiosamente, del dominio ‘.su’ que utilizaba la Unión Soviética, con un 13,15% y un 10,06%, respectivamente.

En cuanto a las extensiones de archivos más utilizadas para transmitir virus, entre los más populares se encuentran los archivos ‘.exe’ con un 37,9%, seguido muy de cerca de HTML con un 35,12%. Detrás de estos quedaron ZIP, RAR o PHP.

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La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias./p>

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

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