Cisco: 53% das PME foram alvo de ciberataques em 2017

A segurança electrónica das PME mais débil que a das grandes empresas.

Mais de metade das pequenas e médias empresas (53%) sofreram falhas de segurança em 2017. Assim refere o relatório Cisco SMB Cybersecurity Report, que inquiriu 1816 pequenas empresas (de 0 a 250 colaboradores) e médias empresas (250 a 500 colaboradores), de 26 países e que é baseado no estudo Cisco 2018 Security Capabilities Benchmark.

Quatro em cada dez empresas consultadas (39%) admitiram que menos de metade dos seus sistemas foram afectados por um ataque grave, enquanto 40% das empresas médias sofreram uma paralisação dos sistemas durante 8 horas ou mais como consequência.

Embora as empresas consultadas tenham gerido uma média de 5 mil alertas de segurança diariamente, apenas 54% são investigados (55,6% no caso de médias empresas). Dos alertas investigados, 37% são legítimos. E desses, 41% ficam por reparar.

Os ataques contra colaboradores, como phishing (79%), ameaças avançadas permanentes (77%), ransomware (77%), ataques de DDoS (75%) e a proliferação do fenómeno BYOD (74%) são as cinco preocupações principais da segurança para as PME.

Da mesma forma, a maioria das PME reconhece que à medida que criam um ambiente mais heterogéneo de produtos e de fornecedores, aumentam as suas preocupações. 77% das médias empresas consideram difícil ou muito difícil organizar os alertas provenientes das várias soluções de segurança.

Ainda que a maioria dos responsáveis de segurança inquiridos afirme já estar a utilizar ou a considerar utilizar ferramentas de automatização, a Inteligência Artificial (IA) e machine learning, a sua utilização é menor quando comparada com grandes empresas (mais de 1000 trabalhadores).

70% das médias empresas já se apoiam em ferramentas de IA (grandes – 74%), 81% em automatização (grandes – 85%) e 75% em machine learning (grandes – 74%).

Estas tecnologias aprendem a detectar a actividade “normal” nos ambientes da rede que estão a monitorizar. As PME exigem ferramentas de IA e de machine learning com capacidade para se integrarem com as soluções já existentes, já que são mais eficazes na detecção de falhas e ameaças face a soluções separadas.

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