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Der Report »Threat Landscape Report« von OPSWAT liefert einen fundierten Überblick der aktuellen Entwicklung von Cyberbedrohungen. Die Ergebnisse zeichnen ein klares Bild: Herkömmliche Erkennungsmethoden geraten zunehmend ins Hintertreffen, bei einem Anstieg der Malware-Komplexität um 127 Prozent und der alarmierenden Erkenntnis, dass sich eine von 14 Dateien als schädlich erweist, obwohl sie von Legacy-Systemen zunächst als »sicher« eingestuft wurde. Der Bericht versteht sich als klarer Handlungsaufruf an alle Branchen, die weiterhin auf veraltete Schutzmechanismen setzen und unterstreicht die Notwendigkeit mehrschichtiger Sicherheitslösungen.

Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick

Steigerung der Malware-Komplexität:
Verhaltensbasierte Telemetriedaten zeigen einen Anstieg der Komplexität mehrstufiger Malware um 127 Prozent innerhalb des vergangenen Jahres. Die Sandbox von OPSWAT identifizierte mehrschichtige Bedrohungen, die darauf ausgelegt waren, Analysemechanismen gezielt zu umgehen, darunter versteckte Loader wie NetReactor und Täuschungstaktiken, die von klassischen Sicherheitslösungen nicht erkannt wurden. Die Ergebnisse belegen: Moderne Malware zielt auf Verwirrung ab statt auf Überflutung. Deshalb ist die Analysekette von OPSWAT speziell darauf ausgelegt, diese Komplexität systematisch zu entschlüsseln.

Proaktive Erkennung von Bedrohungen:
Die OPSWAT-Analyse bewertete 7,3 Prozent der Dateien, die in Open-Source-Intelligence-Feeds (OSINT) zuvor als nicht bedrohlich identifiziert wurden, als bösartig – im Durchschnitt 24 Stunden früher als von öffentlichen Datenquellen. Dabei handelte es sich um bestätigte Ausführungen und nicht um spekulative Verdachtsmeldungen, was wiederum verdeutlicht, wie adaptive Analysen gefährliche Lücken schließen können, die statische und reputationsbasierte Systeme offenlassen.

Bedrohungskorrelation auf Kampagnenebene:
Mit über 890.000 Sandbox-Scans verknüpft OPSWAT die Zusammenhänge zwischen Bedrohungen. Identifiziert werden gemeinsame TTPs (Tactics, Techniques, Procedures), wiederverwendete C2-Infrastrukturen sowie Verhaltensmuster über verschiedene Kampagnen hinweg. Dadurch erhalten Sicherheitsteams kontextreiche und handlungsorientierte Erkenntnisse statt einer Anzahl unübersichtlicher Indikatoren.

99,97 Prozent Erkennungsgenauigkeit:
Die verhaltensbasierte und ML-gestützte Analysepipeline liefert belastbare Ergebnisse. Mit Hilfe eines optimierten PE-Emulators konnte die Plattform komplexe Bedrohungen erkennen, beispielsweise:

Clipboard-Hijacking über ClickFix
mit Steganografie getarnte Ladeprogramme
in Google-Dienste eingebettete C2-Kanäle
.NET-basierte Bitmap-Malware-Loader zur Auslieferung von Snake-Keylogger-Payloads

»Unsere Stärke liegt in der Präzision, der Verhaltenstiefe und der frühzeitigen Erkennung sich abzeichnender Bedrohungen«, erklärt Jan Miller, Chief Technology Officer of Threat Analysis bei OPSWAT. »Genau das unterscheidet OPSWAT bei der Bereitstellung exakter und kontextbezogener Threat Intelligence.«

Warum ist das wichtig?

Während kritische Infrastrukturen, Behördensysteme und Unternehmensnetzwerke zunehmend von modular aufgebauter und ausweichend agierender Malware bedroht sind, verdeutlichen die Studienergebnisse das veränderte Vorgehen der Angreifer und den Bedarf an integrierten, mehrschichtigen Sicherheitslösungen.

Verantwortliche im Bereich Cybersicherheit müssen heute vor allem auf Anpassungsfähigkeit, geteilte Bedrohungsinformationen, die kontinuierliche Überprüfung von eingesetzten Technologien sowie auf schnelle Verhaltensanalysen setzen. Nicht nur, um bekannte Bedrohungen abzuwehren, sondern auch, um mit einer sich rasant wandelnden Bedrohungslage Schritt halten zu können und auf sich abzeichnende Gefahren vorbereitet zu sein. Filescan.io, Teil der OPSWAT MetaDefender-Plattform, ermöglicht eine fortschrittliche Bedrohungserkennung und Dateianalyse in kritischen Umgebungen.

[1] Die in diesem Bericht verwendeten Daten stammen aus Filescan.io, einem Teil der OPSWAT MetaDefender-Plattform. Filescan.io bietet erweiterte Bedrohungserkennung und Dateianalyse in kritischen Infrastrukturumgebungen. Die in diesem Bericht analysierten Daten stammen von freigegebenen Proben aus der Community und entsprechen den Datenschutzrichtlinien und Nutzungsbedingungen von Filescan.io. Nach bestem Wissen von OPSWAT enthalten die Daten keine Materialien, die gegen Datenschutz-, Lizenz- oder Eigentumsrechte verstoßen.

Download des vollständigen Threat Landscape Reports: https://www.opswat.com/resources/reports/2025-threat-landscape-report

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