論文の概要: Users Feel Guilty: Measurement of Illegal Software Installation Guide Videos on YouTube for Malware Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16132v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 02:32:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 18:55:32.849710
• Title: Users Feel Guilty: Measurement of Illegal Software Installation Guide Videos on YouTube for Malware Distribution
• Title（参考訳）: ユーザは罪悪感を感じている: マルウェア配布のためのYouTube上の違法ソフトウェアインストールガイドビデオの測定
• Authors: Rei Yamagishi, Shota Fujii, Tatsuya Mori,
• Abstract要約: 本研究では,人気ビデオ共有プラットフォームを活用した高度なマルウェア配布手法を紹介し,検討する。 この攻撃では、脅威アクターは、プレミアムソフトウェアとゲーム不正の無料バージョンを約束する偽のコンテンツを通じてマルウェアを配布する。 MalTubeはユーザーの罪悪感を悪用し、違法行為の可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0664883500280986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study introduces and examines a sophisticated malware distribution technique that exploits popular video sharing platforms. In this attack, threat actors distribute malware through deceptive content that promises free versions of premium software and game cheats. Throughout this paper, we call this attack MalTube. MalTube is particularly insidious because it exploits the guilt feelings of users for engaging in potentially illegal activity, making them less likely to report the infection or ask for a help. To investigate this emerging threat, we developed video platform exploitation reconnaissance VIPER, a novel monitoring system designed to detect, monitor, and analyze MalTube activity at scale. Over a four-month data collection period, VIPER processed and analyzed 14,363 videos, 8,671 associated channels, and 1,269 unique fully qualified domain names associated with malware downloads. Our findings reveal that MalTube attackers primarily target young gamers, using the lure of free software and game cheats as infection vectors. The attackers employ various sophisticated social engineering techniques to maximize user engagement and ensure successful malware propagation. These techniques include the strategic use of platform-specific features such as trending keywords, emoticons, and eye-catching thumbnails. These tactics closely mimic legitimate content creation strategies while providing detailed instructions for malware infection. Based on our in-depth analysis, we propose a set of robust detection and mitigation strategies that exploit the invariant characteristics of MalTube videos, offering the potential for automated threat detection and prevention.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人気ビデオ共有プラットフォームを活用した高度なマルウェア配布手法を紹介し,検討する。 この攻撃では、脅威アクターは、プレミアムソフトウェアとゲーム不正の無料バージョンを約束する偽のコンテンツを通じてマルウェアを配布する。 本稿では,この攻撃をMalTubeと呼ぶ。 MalTubeは、違法行為の可能性を秘めているユーザーの罪悪感を悪用し、感染を報告したり、助けを求める機会を減らしている。 そこで我々は,MalTubeの大規模活動を検出し,監視し,分析する新しい監視システムである,ビデオプラットフォーム利用偵察VIPERを開発した。 4ヶ月にわたるデータ収集期間において、VIPERは14,363の動画、8,671の関連チャンネル、1,269のユニークな完全に資格のあるドメイン名をマルウェアのダウンロードに関連づけて処理し分析した。 この結果,MalTube攻撃者は主に若手ゲーマーを対象としており,フリーソフトウェアとゲーム不正を感染ベクトルとして用いていることがわかった。 攻撃者は、ユーザエンゲージメントを最大化し、マルウェアの伝播を成功させるために、様々な高度なソーシャルエンジニアリング技術を使用している。 これらの手法には、トレンドキーワード、エモティコン、アイキャッチサムネイルなどのプラットフォーム固有の特徴の戦略的利用が含まれる。 これらの戦略は、マルウェア感染の詳細な指示を提供しながら、正当なコンテンツ作成戦略を忠実に模倣している。 詳細な分析に基づいて,MalTubeビデオの不変特性を利用した堅牢な検出・緩和戦略を提案し,自動脅威検出・防止の可能性を秘めている。

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