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[518] 2017-04-28_一种基于机器学习的自动化鱼叉式网络钓鱼

文档创建者：s7ckTeam
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最后更新：2025-01-16
2017-04-28_一种基于机器学习的自动化鱼叉式网络钓鱼 一 种 基 于 机 器 学 习 的 自 动 化 鱼 叉 式 网 络 钓 鱼 A r i e l   A r k T e a m   2 0 1 7 - 0 4 - 2 8 采 用 机 器 学 习 的 方 法 从 社 交 媒 体 、 新 闻 报 道 等 资 料 中 ， 利 用 重 复 的 文 本 模 式 识 别 攻 击 目 标 感 兴 趣 的 主 题 并 构 造 可 能 回 应 的 句 子 ， 极 大 提 高 了 社 工 的 有 效 性 ， 使 得 大 规 模 自 动 化 鱼 叉 式 网 络 钓 鱼 活 动 成 为 可 能 。 来 自   Z e r o F O X 公 司 的 研 究 人 员 在 2 0 1 6 年 美 国 黑 帽 大 会 上 提 出 一 种 基 于 T w i t t e r 的 端 到 端 自 动 化 鱼 叉 式 网 络 钓 鱼 方 法 [ 1 ] ， 下 面 就 该 钓 鱼 方 法 进 行 介 绍 。 1 . 主 要 思 想 主 要 思 想 提 出 S N A P _ R （ S o c i a l   N e t w o r k   A u t o m a t e d   P h i s h i n g   w i t h   R e c o n n a i s s a n c e ） 递 归 神 经 网 络 ， 可 学 习 向 特 定 用 户 （ 即 攻 击 目 标 ） 发 送 钓 鱼 推 文 。 该 模 型 采 用 鱼 叉 式 网 络 钓 鱼 渗 透 测 试 数 据 进 行 训 练 ， 为 提 升 点 击 成 功 率 ， 还 动 态 嵌 入 从 目 标 用 户 和 转 发 或 关 注 用 户 处 抽 取 的 话 题 ， 并 在 发 送 推 文 时 @ 攻 击 目 标 。 2 . 自 动 化 鱼 叉 式 钓 鱼 攻 击 自 动 化 鱼 叉 式 钓 鱼 攻 击 图 1   基 于 T w i t t e r 的 自 动 化 鱼 叉 式 钓 鱼 该 自 动 化 鱼 叉 式 钓 鱼 攻 击 主 要 包 括 两 部 分 ： ① ①           寻 找 钓 鱼 攻 击 目 标 对 象 寻 找 钓 鱼 攻 击 目 标 对 象 首 先 ， 利 用 T w i t t e r   S t r e a m i n g   A P I 收 集 用 户 名 ， 根 据 用 户 个 人 信 息 描 述 和 推 文 情 况 衡 量 钓 鱼 成 功 概 率 ， 用 户 个 人 信 息 包 括 用 户 名 、 转 发 / 响 应 的 推 文 的 频 率 / 时 间 、 对 某 主 题 的 态 度 、 位 置 信 息 、 行 为 模 式 、 已 参 加 或 者 将 要 参 加 的 大 型 活 动 等 ， 也 包 括 工 作 、 职 位 头 衔 、 知 名 度 等 反 映 用 户 价 值 大 小 的 信 息 。 然 后 ， 按 照 钓 鱼 成 功 的 概 率 大 小 将 用 户 进 行 分 类 。 攻 击 者 从 F i r e h o s e （ T w i t t e r   用 户 发 送 消 息 的 输 出 口 ） 中 挑 选 用 户 ， 并 判 断 该 用 户 属 于 刚 才 所 说 分 类 方 法 中 的 具 体 类 别 。 如 果 用 户 的 钓 鱼 成 功 的 概 率 比 较 高 ， 就 选 取 该 用 户 作 为 攻 击 目 标 ， 向 其 发 送 嵌 有 钓 鱼 链 接 的 虚 假 推 文 。 ② ②           自 动 化 鱼 叉 钓 鱼 自 动 化 鱼 叉 钓 鱼 选 取 攻 击 目 标 后 ， 攻 击 者 利 用 S N A P _ R 递 归 神 经 网 络 模 型 抽 取 目 标 感 兴 趣 话 题 以 及 该 目 标 发 送 推 文 或 者 回 复 推 文 的 情 况 以 便 于 产 生 钓 鱼 推 文 内 容 。 除 介 词 等 停 止 词 之 外 ， 最 频 繁 出 现 的 推 文 内 容 都 可 以 用 于 构 造 推 文 内 容 ， 推 文 内 容 会 选 择 用 户 经 常 发 送 或 转 推 推 文 的 时 间 进 行 发 送 。 在 S N A P _ R 模 型 中 ， 采 用 了 马 尔 可 夫 模 型 和 长 短 期 记 忆 L S T M （ L o n g   S h o r t - T e r m   M e m o r y ） 递 归 神 经 网 络 构 造 推 文 内 容 。 马 尔 可 夫 模 型 根 据 文 本 同 时 出 现 的 概 率 来 推 测 文 本 的 内 容 ， 举 例 说 明 ： 如 果 训 练 集 包 含 短 语 t h e   c a t   i n   t h e   h a t 的 次 数 比 较 多 ， 当 模 型 出 现 t h e 时 ， 则 下 一 个 内 容 很 可 能 是   c a t   或 者 h a t 。 但 是 由 马 尔 科 夫 模 型 产 生 的 内 容 通 常 是 没 有 意 义 的 ， 只 是 出 现 频 率 比 较 高 的 词 语 的 组 合 体 而 已 。 而 L S T M 适 合 于 处 理 和 预 测 时 间 序 列 中 间 隔 和 延 迟 非 常 长 的 重 要 事 件 ， 与 马 尔 可 夫 模 型 的 区 别 在 于 ， L S T M 能 结 合 语 境 判 断 下 一 个 可 能 出 现 的 词 语 。 两 者 结 合 构 造 更 接 近 于 人 类 撰 写 的 推 文 内 容 。 3 . 实 验 验 证 实 验 验 证
通 过 对 9 0 名 用 户 进 行 测 试 发 现 ： 该 自 动 化 鱼 叉 式 网 络 钓 鱼 框 架 的 成 功 率 为 3 0 % ~ 6 0 % ； 大 规 模 手 动 鱼 叉 式 网 络 钓 鱼 传 统 上 的 成 功 率 为 4 5 % ， 而 广 撒 网 式 钓 鱼 只 有 5 % 到 1 4 % 的 成 功 率 。 测 试 结 果 说 明 该 自 动 化 鱼 叉 式 钓 鱼 方 法 极 其 有 效 ， 机 器 学 习 使 得 针 对 性 鱼 叉 式 网 络 钓 鱼 更 加 准 确 和 规 模 化 。 但 这 只 是 M L 模 型 社 会 工 程 应 用 革 命 的 开 端 ， 我 们 将 在 未 来 几 年 看 到 该 领 域 的 飞 速 发 展 。 [ 2 ] 图 2   自 动 化 鱼 叉 式 网 络 钓 鱼 实 验 4 . 参 考 文 章 参 考 文 章 [ 1 ]   W e a p o n i z i n g   d a t a   s c i e n c e   f o r   s o c i a l   e n g i n e e r i n g :   A u t o m a t e d   E 2 E   s p e a r   p h i s h i n g   o n   T w i t t e r h t t p s : / / w w w . b l a c k h a t . c o m / d o c s / u s - 1 6 / m a t e r i a l s / u s - 1 6 - S e y m o u r - T u l l y - W e a p o n i z i n g - D a t a - S c i e n c e - F o r - S o c i a l - E n g i n e e r i n g - A u t o m a t e d - E 2 E - S p e a r - P h i s h i n g - O n - T w i t t e r - w p . p d f [ 2 ]   机 器 学 习 如 何 帮 助 黑 客 h t t p : / / w w w . a q n i u . c o m / l e a r n / 2 1 5 2 8 . h t m l 更 多 精 彩 内 容 ， 请 关 注 ： 1 .   A r k T e a m 官 方 微 信 官 方 微 信 — 公 众 账 号 名 称 ： A r k T e a m 2 .   A r k T e a m 官 方 微 博 ： 官 方 微 博 ： 昵 称 ： A r k T e a m 网 址 ： h t t p : / / w w w . w e i b o . c o m / a r k t e a m

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