Эксперты показали, как выявить фишинговый MitM-сайт по сетевому отпечатку

Эксперты показали, как выявить фишинговый MitM-сайт по сетевому отпечатку

Эксперты показали, как выявить фишинговый MitM-сайт по сетевому отпечатку

Разработанная исследователями методика, полагающаяся на ИИ, позволяет с высокой точностью установить наличие фишингового сайта между сервисом-мишенью и его пользователями. Такие угрозы обычно плохо детектятся и редко попадают в блоклисты.

Для начала сборная команда из Университета штата Нью-Йорк в Стоуни-Брук и Palo Alto Networks изучила (PDF) 13 ходовых фишинг-паков MitM. Спрос на такой продвинутый инструментарий, упакованный в ZIP-файл, последнее время растет: в отличие от обычных тулкитов для фишинга он позволяет воровать учетные данные на лету, из запросов пользователя к целевому сервису.

При MitM-сценарии атаки поддельный сайт-зеркало размещается между точками обмена и ведет перехват трафика, извлекая нужную информацию из сетевых пакетов. В итоге злоумышленник сможет получить не только логины-пароли, но и куки сессий, а также обойти двухфакторную аутентификацию (2FA).

 

Достоверность фишинговых страниц при использовании такого прокси не столь уж важна: иллюзию для жертвы поддерживает возможность просмотра других страниц сайта-ловушки после аутентификации. Сервис-оригинал при этом тоже вряд ли заметит подмену.

Как оказалось, подобные фейки живут дольше: исследование показало, что в блоклисты попадает лишь 43,7% доменов и 18,9% IP-адресов, ассоциированных с MitM-фишингом. Предложенный метод, по словам авторов, позволяет избавиться от слепой зоны и повысить точность детектирования до 99,9%.

Для выявления умело спрятанных фальшивок исследователи создали самообучаемый классификатор, работающий с сетевыми данными — TLS-отпечатками, временем передачи и приема запросов. Сбор образцов для анализа проводился автоматизированными средствами — с помощью инструмента PHOCA собственной разработки, который выискивал нужную информацию в доступных базах по фишингу, таких как OpenPhish и PhishTank.

 

В качестве основного критерия были выбраны задержки: использование прокси-сервера (в данном случае с фиш-паком MitM) замедляет процедуру передачи и подтверждения запросов. При перехвате TLS-запросов отклонение от нормы становится еще более заметным.

За год экспериментаторам удалось выявить 1220 сайтов, созданных для MitM-фишинга, — в основном в США и Европе, с хостингом у Amazon, DigitalOcean, Microsoft либо Google. Фальшивки чаще всего имитировали Instagram, Google, Facebook, Microsoft Outlook, PayPal, Apple, Twitter, Coinbase, Yahoo и LinkedIn. Изучение 260 таких ловушек показало, что за полгода они получили 6403 запроса от пользователей.

 

Фреймворк PHOCA, по словам исследователей, легко встраивается в существующую инфраструктуру. Он может, к примеру, расширить возможности веб-сервиса блоклистов или оградить популярный сайт от вредоносных запросов, генерируемых с помощью фишингового MitM-пака. Тестирование показало, что пробная методика позволяет обойти средства маскировки из арсенала таких тулкитов и эффективно выявить прежде скрытый фишинговый контент.

Злоумышленники научились использовать умные кормушки для слежки

Злоумышленники могут использовать взломанные умные кормушки для животных для слежки за владельцами. Для получения информации применяются встроенные в устройства микрофоны и видеокамеры. Получив несанкционированный доступ, атакующие способны наблюдать за происходящим в помещении и перехватывать данные.

Об использовании таких устройств в криминальных целях рассказал агентству «Прайм» эксперт Kaspersky ICS CERT Владимир Дащенко.

«Это уже не гипотетическая угроза: известны случаи взлома домашних камер, видеонянь, кормушек для животных и других умных приборов», — предупреждает эксперт.

По словам Владимира Дащенко, вопросам кибербезопасности таких устройств часто не уделяется должного внимания. Между тем любое оборудование с доступом в интернет может стать точкой входа для злоумышленников.

Скомпрометированные устройства могут использоваться и для атак на другие элементы домашней сети — например, смартфоны или компьютеры. Кроме того, они способны становиться частью ботнетов, применяемых для DDoS-атак или майнинга криптовалют. На подобные риски почти год назад обращало внимание МВД России.

Среди признаков возможной компрометации умных устройств эксперт называет самопроизвольные отключения, резкие изменения сетевой активности, появление сообщений об ошибках или другие нетипичные события.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru