論文の概要: DarkGram: Exploring and Mitigating Cybercriminal content shared in Telegram channels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14596v1
- Date: Sun, 22 Sep 2024 21:19:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 21:57:16.622273
- Title: DarkGram: Exploring and Mitigating Cybercriminal content shared in Telegram channels
- Title（参考訳）: DarkGram:Telegramチャンネルで共有されるサイバー犯罪コンテンツの探索と緩和
- Authors: Sayak Saha Roy, Elham Pourabbas Vafa, Kobra Khanmohammadi, Shirin Nilizadeh,
- Abstract要約: 2024年2月から5月にかけてTelegramで339のサイバー犯罪活動チャネル(CAC)の大規模分析を行った。
合計で2380万人を超えるユーザーを擁するこれらのチャンネルは、侵入された資格情報、海賊版ソフトウェアとメディア、マルウェア、ソーシャルエンジニアリング詐欺、エクスプロイトキットなどのブラックハットハッキングリソースのためのツールを含む、幅広い不正コンテンツを共有した。
BERTベースのフレームワークであるDarkGramを開発し、CACからの悪意のある投稿を96%の精度で識別し、これらのチャンネルから53,605件の投稿を定量的に分析し、共有コンテンツの鍵となる特徴を明らかにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.454909090258064
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present the first large scale analysis of 339 cybercriminal activity channels (CACs) on Telegram from February to May 2024. Collectively followed by over 23.8 million users, these channels shared a wide array of illicit content, including compromised credentials, pirated software and media, tools for blackhat hacking resources such as malware, social engineering scams, and exploit kits. We developed DarkGram, a BERT based framework that identifies malicious posts from the CACs with an accuracy of 96%, using which we conducted a quantitative analysis of 53,605 posts from these channels, revealing key characteristics of shared content. While much of this content is distributed for free, channel administrators frequently employ promotions and giveaways to engage users and boost the sales of premium cybercriminal content. These channels also pose significant risks to their own subscribers. Notably, 28.1% of shared links contained phishing attacks, and 38% of executable files were bundled with malware. Moreover, our qualitative analysis of replies in CACs shows how subscribers cultivate a dangerous sense of community through requests for illegal content, illicit knowledge sharing, and collaborative hacking efforts, while their reactions to posts, including emoji responses, further underscore their appreciation for such content. We also find that the CACs can evade scrutiny by quickly migrating to new channels with minimal subscriber loss, highlighting the resilience of this ecosystem. To counteract this, we further utilized DarkGram to detect new channels, reporting malicious content to Telegram and the affected organizations which resulted in the takedown of 196 such channels over three months. To aid further collaborative efforts in taking down these channels, we open source our dataset and the DarkGram framework.
- Abstract（参考訳）: 2024年2月から5月にかけてTelegramで339のサイバー犯罪活動チャネル(CAC)の大規模分析を行った。
合計で2380万人を超えるユーザーを擁するこれらのチャンネルは、侵入された資格情報、海賊版ソフトウェアとメディア、マルウェア、ソーシャルエンジニアリング詐欺、エクスプロイトキットなどのブラックハットハッキングリソースのためのツールを含む、幅広い不正コンテンツを共有した。
BERTベースのフレームワークであるDarkGramを開発し、CACからの悪意のある投稿を96%の精度で識別し、これらのチャンネルから53,605件の投稿を定量的に分析し、共有コンテンツの鍵となる特徴を明らかにした。
これらのコンテンツの多くは無料で配布されているが、チャンネル管理者はユーザーをエンゲージメントし、プレミアムなサイバー犯罪コンテンツの販売を促進するためにプロモーションやオファーを頻繁に採用している。
これらのチャンネルは、自身の購読者にも重大なリスクをもたらす。
特に、共有リンクの28.1%はフィッシング攻撃を含んでおり、実行ファイルの38%はマルウェアにバンドルされている。
さらに,CACにおける回答の質的分析は,非合法なコンテンツに対する要求や,不正な知識共有,コラボレーティブなハッキング活動を通じて,コミュニティの危険な感覚をいかに育むかを示し,絵文字応答を含む投稿に対する反応は,その内容に対する認識をさらに強調する。
また、CACは、サブスクライバの損失を最小限に抑えた新しいチャネルに素早く移行することで、監視を回避することができ、このエコシステムのレジリエンスを浮き彫りにしている。
これに対抗するために、DarkGramを使用して新しいチャンネルを検出し、Telegramや影響を受けた組織に悪意のあるコンテンツを報告し、3ヶ月で196チャンネルが削除された。
これらのチャネルをダウンさせるためのさらなる共同作業を支援するため、データセットとDarkGramフレームワークをオープンソースにしています。
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