了解網頁竄改(Web Defacement)的動機和作法

突發事件會引發特定的網頁竄改(Web Defacement)攻擊;查理週刊總部槍擊案和對敘利亞阿勒坡的攻擊都引發一連串的網頁竄改活動。近 20年來網頁竄改的手法有何演進?

了解網頁竄改(Web Defacement)的動機和作法網頁竄改(Web Defacement)長久以來被攻擊者利用來駭入網站並進行破壞。這些攻擊者(被稱為Web Defacer)通常會將原本的網頁置換成自己的內容,大膽地去表達政治或社會訴求。這並不新,而是長期以來都有的現象。趨勢科技分析了近20年來的資料,可以看到進行網頁竄改的手法到目前都還在用。

之前的研究都專注在偵測這些攻擊,並沒有探討其背後的原因或動機。駭客主義者(Hacktivist)佔了其中一部分,他們利用網頁竄改來表達他們的訴求,不過Web Defacer可能有許多不同的動機。我們研究的重點在於會觸發網頁竄改的事件和攻擊者所用的方法。我們檢視來自世界各地多達1,300萬份的相關報告。利用機器學習收集、分析和關聯這些報告,以便更加深入了解網頁竄改的模式。

網頁竄改的原因

我們的研究顯示駭客進行網頁竄改往往是由於政治事件或衝突所造成,許多知名的網頁竄改活動都不是單一事件,而是有不同攻擊者發動和支持。

大部分的攻擊都跟近幾十年來的激烈政治衝突有關。突發事件會引發特定的網頁竄改攻擊;查理週刊總部槍擊案和對敘利亞阿勒坡的攻擊都引發一連串的網頁竄改活動。

在某些案例中,網頁竄改攻擊起因於邊界衝突或政治立場的對立。南海周邊的幾個國家現在正捲入領土爭議,Defacer也在網路上攻擊對方。被稱為“#OpIndia”的活動涉及印度與其鄰國孟加拉和巴基斯坦間的邊界糾紛,而“#OpIsrael”則是以色列和巴勒斯坦間爭議的現代表現方式,這爭議可追溯至四十年代。

網頁竄改的團體及其策略

進行網頁竄改的團體有很多種。通常都是本地駭客為了共同議題而進行,但有時候活動也可能變得國際化。這些團體利用社群媒體來相互溝通,取得支援、組織活動。他們也互相分享工具。有時候,他們會在進行網頁竄改時使用特定範本,這些都會傳送給支持者。

而且還不止於此。Defacer之間會分享駭客工具和教學影片,甚至是漏洞攻擊碼。他們的犯罪行為會趨於越來越升級。

Web Defacer的演進

目前多數的攻擊團體並不會從網頁竄改中獲利。不過隨著這些攻擊者不斷成功地攻擊網站,對任何駭客來說下一個階段都是為了可以從活動中獲利。這對獲得受駭網站存取能力的他們來說是很容易的。比方說他們可以被置換的網頁中進行惡意的重新導向或放置漏洞攻擊碼,以便在訪客電腦上安裝勒索病毒 Ransomware (勒索軟體/綁架病毒)。

進行網頁竄改的駭客很可能轉進到更為激烈,被利益驅動的活動。

 

請到這裡參考趨勢科技在這方面的研究。

 

@原文出處:Understanding Motivations and Methods of Web Defacement

2017年勒索病毒損失金額成長4倍  達50億美元;去年 10 月挖礦程式突破10萬關卡

趨勢科技2017年度資安總評報告 以獲利為主的駭客攻擊稱王

籲防範新型態網路犯罪 留意歐盟通用資料保護法(GDPR)詐騙

【2018年3月8日台北訊】全球網路資安解決方案領導廠商趨勢科技(東京證券交易所股票代碼:4704)今天發表2017年資安總評報告「2017 年資安總評:弔詭的網路威脅」,指出2017年勒索病毒、加密虛擬貨幣挖礦程式,以及變臉詐騙(BEC)數量持續攀升,成為網路犯罪集團的主要攻擊手法。其中勒索病毒造成全球企業損失金額較2016年狂增4倍達50 億美元,而台灣受勒索病毒的攻擊全球排名更上升兩名,在2017年遭攻擊千萬次以上[1]。此外,全球變臉詐騙(BEC)損失也較2016年累積金額多出23億美元,顯見網路犯罪集團已不斷精進其針對性攻擊手法,創造更高獲利。趨勢科技警告這股趨勢將延續至2018年,且伴隨歐盟新的資料保護法即將在5月上路,需要遵守這項法規的企業恐將成為不法人士進行數位詐騙的目標。

報告顯示加密虛擬貨幣挖礦惡意程式數量在2017年10月已突破10萬關卡。同時 IoT 裝置被利用來進行加密虛擬貨幣挖礦活動即達4,560萬次以上
報告顯示加密虛擬貨幣挖礦惡意程式數量在2017年10月已突破10萬關卡。被利用來進行加密虛擬貨幣挖礦活動即達4,560萬次以上 同時 IoT 裝置被利用來進行加密虛擬貨幣挖礦活動即達4,560萬次以上

趨勢科技在先前的2018年資安預測即指出,網路犯罪集團已開始逐漸拋棄使用漏洞攻擊套件亂槍打鳥的手法,轉而採用更有策略的針對性攻擊來提升投資報酬率。此份最新報告也再次提醒,駭客很可能開始鎖定一些需要遵守最新歐盟通用資料保護法(GDPR)的企業,先根據網路公開資訊計算出目標企業在發生資料外洩時可能面對的最高罰鍰,再入侵該企業並要求一筆低於該罰鍰的贖金,迫使目標企業只能乖乖付錢。

對此,趨勢科技全球威脅通訊總監Jon Clay表示:「2017年資安總評報告所揭露的威脅情勢就如同過去一樣詭譎多變,網路犯罪集團不斷開發提高其獲利的方法,不論是財物、資料或商譽,歹徒總是策略性地鎖定企業最有價值的資產發動攻擊。面對多樣化的威脅,企業需要一套跨世代的解決方案加上最新防禦技巧,才能協助企業有效降低風險。」 繼續閱讀

企業資安:BEC 變臉詐騙最愛用”採購訂單”當網路釣魚檔名

變臉詐騙攻擊或稱為商務電子郵件入侵(Business Email Compromise,簡稱 BEC) (Business Email Compromise,亦稱「商務電子郵件入侵」,簡稱 BEC) 這幾年來在全球瘋狂成長,專家預測這項威脅在  2018 年將達到 90 億美元的規模。由於變臉詐騙手法簡單有效,因此未來肯定將持續成為歹徒最青睞的攻擊之一,尤其是那些缺乏專業工具、知識和技術而無法從事其他複雜攻擊的不肖之徒。

去年我們趨勢科技花了九個月的時間 (2017 年 1 月至 9 月) 仔細研究了各種變臉詐騙案例,希望能從中發掘一些發展趨勢以及歹徒使用的工具和技巧,進而描繪出今日變臉詐騙的整體樣貌。

變臉詐騙兩大技巧

網際網路犯罪申訴中心 (Internet Crime Complaint Center,簡稱 IC3) 將變臉詐騙分成五大類型。不過,我們在追蹤研究的期間發現,變臉詐騙可根據其攻擊技巧只分成兩大類:

  1. 竊取帳號登入憑證:這類技巧通常使用鍵盤側錄程式和網路釣魚套件來竊取目標企業網頁郵件 (webmail) 的帳號密碼。
  2. 單純利用電子郵件:這項技巧基本上是發送一封電子郵件給目標企業財務部門的員工,其對象通常是企業的財務長 (CFO)。這封電子郵件會假冒企業的高階主管,並要求員工匯一筆款項給某供應商或外包商,或是幫其個人暫時代墊某筆款項。

竊取帳號登入憑證的技巧還可細分為兩種:第一種使用的是惡意程式,另一種使用的是網路釣魚。

 

變臉詐騙最喜歡的檔名:採購訂單

在仔細觀察惡意附件檔案的樣本之後,我們發現歹徒使用的附件檔名有一定的規律,以下就是最常用的幾種檔名類型:

惡意程式附件檔最常使用的幾種檔名類型

惡意程式附件檔最常使用的幾種檔名類型
(根據 VirusTotal 的樣本)。

 

在使用惡意程式的變臉詐騙方面,最活躍的惡意程式有兩個:第一個是叫做「Ardamax」的軟體,售價 50 美元,提供了變臉詐騙所需的基本功能,另一個叫做「LokiBot」,是變臉詐騙集團越來越常用的惡意程式家族。
反觀單純採用電子郵件的變臉詐騙則主要仰賴社交工程技巧。雖然社交工程技巧原本就是大多數變臉詐騙的重要元素之一,但純粹使用電子郵件的變臉詐騙,其社交工程技巧要高明許多,很能掌握人類的心理。簡單來說,這類攻擊會讓電子郵件看其來相當具說服力,並且會巧妙運用電子郵件的「主旨」、「回覆地址」及「寄件人」等欄位。

 

刻意註冊看似受害機構高階主管個人的電子郵件,或註冊模仿被害企業的網域。

除了前述手法之外,變臉詐騙集團還會註冊一些看似受害機構高階主管個人的電子郵件地址。他們會到一些狡猾的免費網頁郵件服務開立信箱,或者註冊一個模仿被害企業的網域。

變臉詐騙電子郵件所用技巧的分布情況大致如下:
電子郵件變臉詐騙所使用的技巧 (回覆地址、狡猾的網頁郵件、模仿被害企業的網域)。電子郵件變臉詐騙所使用的技巧 (回覆地址、狡猾的網頁郵件、模仿被害企業的網域)。

此外,我們也研究了一下歹徒如何取得他們的犯案工具,尤其是攻擊中所使用的網路釣魚網站。變臉詐騙集團最常用使用網路釣魚套件來發動攻擊。我們從研究案例當中找到了一名變臉詐騙歹徒,並且找出他所使用的工具以及取得管道。

趨勢科技在好幾個網路釣魚網站發現這名歹徒的蹤跡,因此推論變臉詐騙嫌犯應該都會架設多個網路釣魚網站來從事詐騙。他們大多活躍於地下犯罪市場,並且從中取得他們所需的詐騙工具。而且,地下市場甚至還有一些專門給變臉詐騙新手的教學資源,協助他們快速上手。換句話說,變臉詐騙歹徒可以很輕易地獲得它們所需的工具和技巧。這份研究主要是希望能讓大家對變臉詐騙有一番更清楚的認識,包括:最新發展趨勢、歹徒的工具和技巧,以及一般消費者和企業該如何防範這類攻擊。

➔ 完整報告:變臉詐騙 (BEC) 技巧發展趨勢追蹤

 

原文出處:Delving into the World of Business Email Compromise (BEC)

Oracle 伺服器漏洞遭駭客用來散布門羅幣 (Monero) 挖礦程式

加密虛擬貨幣突然爆紅,已經讓資安威脅情勢大為改觀。網路犯罪集團開始調整其人力和資源,將加密虛擬貨幣定為優先要務,包括直接竊取比特幣錢包或入侵網路和裝置並用於挖礦。歹徒看上加密虛擬貨幣其實已不是新聞,勒索病毒駭客集團多年來一直偏愛 比特幣 Bitcoin 為其勒索贖金的管道。不過,趨勢科技從 2017 年 10 月下旬開始在一些行動裝置應用程式商店看到手機挖礦惡意程式,到了 2017 年 12 月,Digmine 加密虛擬貨幣挖礦程式開始藉由社群媒體即時通訊散布

而現在,駭客正利用一個已經修補的 Oracle WebLogic WLS-WSAT 漏洞 (也就是可讓駭客從遠端執行程式碼的  CVE-2017-10271 漏洞) 來散布兩個加密虛擬貨幣挖礦程式,分別是 64 位元和 32 位元的 XMRig 門羅幣挖礦程式。兩個版本分別對應不同版本的 Windows 作業系統。「圖 1」顯示此漏洞攻擊程式碼仍在開發當中。此份報告所分析的是最新版本的惡意程式。

惡意程式新舊版本比較 (左側為新版本,右側為舊版),新版多了一個新元件 (紅框標示處)。
圖 1:惡意程式新舊版本比較 (左側為新版本,右側為舊版),新版多了一個新元件 (紅框標示處)。

漏洞攻擊在系統植入兩個挖礦程式

至截稿為止,趨勢科技發現駭客會利用 CVE-2017-10271 漏洞在系統上植入趨勢科技命名為「Coinminer_MALXMR.JL-PS」的挖礦程式。受感染的系統上會有兩個門羅幣挖礦程式。 繼續閱讀

如果駭客利用機器學習….網路釣魚攻擊得逞機率提高30%,繞過reCAPTCHA機率達98%

駭客在入侵組織前通常會先盡可能地收集目標相關資訊。其中包括公司相關人士的詳細資訊以作為之後的釣魚攻擊所需。隨著機器學習(Machine Learning)出現,駭客不必再手動進行這些研究工作,而是可以自動化並加速整個過程。

這樣子利用機器學習也代表利用公司高階主管甚至更低層員工個人資料來進行的針對性攻擊會飆升。此類網路釣魚攻擊方式可能將成功機會提高多達30%

許多網站和系統利用驗證碼(CAPTCHA)機制來區分真人與機器人。不過在機器學習時代,這些以往有效的作法也受到了影響。

這並非駭客第一次利用機器學習來破解驗證碼(CAPTCHA)機制 – 在2012年,研究人員證明可以利用機器學習繞過reCAPTCHA系統,成功率達到82%。而最近在2017年,研究人員利用機器學習繞過Google reCAPTCHA保護機制的成功率達到98%

 

駭客如何利用機器學習(Machine Learning)?

精細的網路犯罪一直在尋找下一個大規模的攻擊手法,並且不會吝於嘗試新方法來攻破目標並入侵企業的IT資產和敏感資料。要阻止這類威脅的最好方法之一是提高人們的安全意識並增加對最新風險及如何防範的了解。

目前駭客的一個新興策略是使用機器學習(Machine Learning)。就跟許多先進創新的技術一樣,機器學習可以對企業有益,卻也能夠幫助惡意活動。

 

機器學習:入門

許多IT和開發團隊及技術機構都正在使用機器學習 ,正如SAS所解釋,機器學習是人工智慧的一個分支,它建立在構建自動化分析模型的基礎上。換句話說,機器學習讓系統能夠根據其持續使用和經驗來增加自己的知識並調整程序和活動。

“機器學習的迭代方面非常重要,因為隨著模型接觸到新資料,需要能夠獨立適應,”SAS表示。“它們從之前的計算中學習以產生可靠、可重複的決策和結果。這並不是一門新學科,但卻獲得了新動力。”

人們也可能在日常生活中碰過某種形式的機器學習演算法 – 如串流媒體服務和網路賣場的線上推薦,還有自動詐騙偵測等代表現實世界裡已經存在的機器學習用例。 繼續閱讀