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E-crime CS642: Computer Security Professor Ristenpart - PowerPoint PPT Presentation

E-crime CS642: Computer Security Professor Ristenpart h/p://www.cs.wisc.edu/~rist/ rist at cs dot wisc dot edu University of Wisconsin CS 642 Spam,


  1. E-­‑crime ¡ CS642: ¡Computer ¡Security ¡ Professor ¡Ristenpart ¡ h/p://www.cs.wisc.edu/~rist/ ¡ rist ¡at ¡cs ¡dot ¡wisc ¡dot ¡edu ¡ University ¡of ¡Wisconsin ¡CS ¡642 ¡

  2. Spam, ¡phishing, ¡scams ¡ • Spam ¡ – unsolicited ¡bulk ¡emails ¡ – 2006: ¡80% ¡of ¡emails ¡on ¡web, ¡85 ¡billion ¡messages ¡a ¡day ¡ – 2009: ¡95% ¡of ¡emails ¡blocked ¡as ¡spam ¡(100s ¡of ¡billions) ¡ • Scam ¡spam ¡ – Nigerian ¡emails ¡(advanced ¡fee ¡fraud ¡/ ¡confidence ¡trick) ¡ • Phishing ¡ – trick ¡users ¡into ¡downloading ¡malware, ¡submiSng ¡CC ¡info ¡ to ¡a/acker, ¡etc. ¡ – Spear ¡phishing: ¡targeted ¡on ¡individuals ¡(used ¡in ¡high-­‑ profile ¡intrusions) ¡

  3. Spanish ¡Prisoner ¡ ¡ confidence ¡trick ¡ • 19 th ¡century ¡ • In ¡contact ¡with ¡rich ¡ guy ¡in ¡Spanish ¡ prison ¡ • Just ¡need ¡a ¡li/le ¡ money ¡to ¡bribe ¡ guards, ¡he’ll ¡reward ¡ you ¡greatly ¡

  4. Spam ¡volume ¡ Billions ¡of ¡messages ¡ h/p://www.senderbase.org/staXc/spam/#tab=1 ¡

  5. Spam ¡ • The ¡frontend ¡(email ¡recipients) ¡ ¡ – Filtering, ¡classificaXon ¡ – Psychology ¡ • The ¡backend ¡(email ¡generaXon) ¡ – Open ¡email ¡relays ¡ ¡ – Botnets ¡ – Social ¡structure ¡ ¡ ¡ • Affiliates ¡ • Criminal ¡organizaXons ¡

  6. Spam ¡Classifiers ¡ Classifier ¡ Spam ¡/ ¡Ham ¡ This ¡classifier ¡will ¡be ¡trained ¡from ¡ ¡ a ¡large ¡corpus ¡of ¡labeled ¡data ¡ ¡ Ham ¡ Spam ¡ … ¡

  7. Naïve ¡Bayes ¡Classifier ¡ Represent ¡email ¡as ¡“bag ¡of ¡words” ¡ quota ¡ 1 ¡ x 1 ¡ IntuiXon: ¡spam ¡and ¡ham ¡ ¡ x 2 ¡ webmail ¡ 4 ¡ have ¡different ¡distribuXon ¡ ¡ x 3 ¡ wisconsin ¡ 0 ¡ of ¡keywords ¡ viagra ¡ 0 ¡ x 4 ¡ … ¡ … ¡ Pr[x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡ | ¡spam ¡] ¡ ¡Pr[spam] ¡ Bayes’ ¡theorem ¡ Pr[ ¡spam ¡| ¡ ¡x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡] ¡ ¡= ¡ Pr[x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡ ] ¡ “Naïve”: ¡assume ¡ ¡= ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[spam] ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[x i ¡ | ¡spam ¡] ¡ Π words ¡independent ¡ Pr[x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡ ] ¡ Pr[ ¡ham ¡| ¡ ¡x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡] ¡ ¡= ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[ham] ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[x i ¡ | ¡ham] ¡ Π Pr[x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡ ] ¡

  8. Naïve ¡Bayes ¡Classifier ¡ Represent ¡email ¡as ¡“bag ¡of ¡words” ¡ quota ¡ 1 ¡ x 1 ¡ IntuiXon: ¡spam ¡and ¡ham ¡ ¡ x 2 ¡ webmail ¡ 4 ¡ have ¡different ¡distribuXon ¡ ¡ x 3 ¡ wisconsin ¡ 0 ¡ of ¡keywords ¡ viagra ¡ 0 ¡ x 4 ¡ … ¡ … ¡ Pr[ ¡spam ¡| ¡ ¡x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡] ¡ ¡ ¡ ¡= ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[spam] ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[x i ¡ | ¡spam ¡] ¡ Π Pr[x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡ ] ¡ Pr[ ¡ham ¡| ¡ ¡x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡] ¡ ¡= ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[ham] ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[x i ¡ | ¡ham] ¡ Π Pr[x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡ ] ¡ Classify ¡as ¡spam ¡if: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[ ¡spam ¡| ¡ ¡x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡] ¡ ¡ ¡> ¡ ¡ ¡Pr[ ¡ham ¡| ¡ ¡x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡] ¡ ¡ ¡

  9. Naïve ¡Bayes ¡Classifier ¡ Represent ¡email ¡as ¡“bag ¡of ¡words” ¡ quota ¡ 1 ¡ x 1 ¡ IntuiXon: ¡spam ¡and ¡ham ¡ ¡ x 2 ¡ webmail ¡ 4 ¡ have ¡different ¡distribuXon ¡ ¡ x 3 ¡ wisconsin ¡ 0 ¡ of ¡keywords ¡ viagra ¡ 0 ¡ x 4 ¡ … ¡ … ¡ EsXmate ¡these ¡from ¡ labeled ¡training ¡data ¡ Pr[ ¡spam ¡| ¡ ¡x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡] ¡ ¡ ¡ ¡= ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[spam] ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[x i ¡ | ¡spam ¡] ¡ Π Pr[x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡ ] ¡ Pr[ ¡ham ¡| ¡ ¡x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡] ¡ ¡= ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[ham] ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[x i ¡ | ¡ham] ¡ Π Pr[x 1 ¡, ¡x 2 , ¡… ¡, ¡x n ¡ ] ¡ Classify ¡as ¡spam ¡if: ¡ Pr[spam] ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[x i ¡ | ¡spam ¡] ¡ ¡> ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[ham] ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Pr[x i ¡ | ¡ham] ¡ Π Π

  10. Spam ¡classifiers ¡ • Real ¡classifiers ¡more ¡complex ¡than ¡this ¡ – Other ¡features: ¡Who ¡is ¡sender? ¡How ¡many ¡links ¡ embedded? ¡Is ¡it ¡from ¡an ¡open ¡mail ¡relay? ¡ ¡ – Can ¡update ¡in ¡real-­‑Xme ¡given ¡labelings ¡by ¡user ¡ – For ¡larger ¡orgs, ¡can ¡leverage ¡wide ¡view ¡across ¡many ¡ email ¡recipients ¡ • Nowadays ¡some ¡companies ¡do ¡pre/y ¡good ¡job ¡of ¡ making ¡sure ¡spam ¡doesn’t ¡hit ¡your ¡inbox ¡ – 95% ¡of ¡email ¡gets ¡filtered ¡as ¡spam ¡(2009, ¡ENISA ¡Spam ¡ Survey) ¡

  11. Spam ¡ • The ¡frontend ¡(email ¡recipients) ¡ ¡ – Filtering, ¡classificaXon ¡ – Psychology, ¡usability ¡ • The ¡backend ¡(email ¡generaXon) ¡ – Open ¡email ¡relays ¡ ¡ – Botnets ¡ – Social ¡structure ¡ ¡ ¡ • Affiliates ¡ • Criminal ¡organizaXons ¡

  12. h/p://www.symantec.com/connect/blogs/why-­‑my-­‑email-­‑went ¡

  13. Botnets ¡ • Botnets: ¡ – Command ¡and ¡Control ¡(C&C) ¡ – Zombie ¡hosts ¡(bots) ¡ • C&C ¡type: ¡ ¡ – centralized, ¡peer-­‑to-­‑peer ¡ • InfecXon ¡vector: ¡ ¡ – spam, ¡random/targeted ¡scanning ¡ • Usage: ¡ ¡ – What ¡they ¡do: ¡spam, ¡DDoS, ¡SEO, ¡traffic ¡generaXon, ¡ … ¡

  14. How ¡to ¡make ¡money ¡off ¡a ¡botnet? ¡ • Rental ¡ – “Pay ¡me ¡money, ¡and ¡I’ll ¡let ¡you ¡use ¡my ¡botnet… ¡no ¡quesXons ¡ asked” ¡ • DDoS ¡extorXon ¡ – “Pay ¡me ¡or ¡I ¡take ¡your ¡legiXmate ¡business ¡off ¡web” ¡ • Bulk ¡traffic ¡selling ¡ ¡ – “Pay ¡me ¡to ¡direct ¡bots ¡to ¡websites ¡to ¡boost ¡visit ¡counts” ¡ • Click ¡fraud, ¡SEO ¡ – “Simulate ¡clicks ¡on ¡adverXsed ¡links ¡to ¡generate ¡revenue” ¡ – Cloaking, ¡link ¡farms, ¡etc. ¡ • Thes ¡of ¡moneXzable ¡data ¡(eg., ¡financial ¡accounts) ¡ • Data ¡ransom ¡ – “I’ve ¡encrypted ¡your ¡harddrive, ¡now ¡pay ¡me ¡money ¡to ¡ unencrypt ¡it” ¡ • AdverXse ¡products ¡

  15. Underground ¡forums ¡ Threads Users Top Category B S B S Subcategory payments 8,507 8,092 1,539 1,409 paysafecard game-related 2,379 2,584 924 987 steam accounts 2,119 2,067 850 974 rapidshare credit cards 996 1160 467 566 unspecified cc software/keys 729 1410 422 740 key/serial fraud tools 652 1155 363 601 socks tutorials/guides 950 537 562 393 tutorials mail/drop srvs 751 681 407 364 packstation merchandise 493 721 264 404 ipod services 266 916 176 555 carder Table 6: Top 10 most commonly traded merchandise categories on LC. Motoyama ¡et ¡al, ¡An ¡Analysis ¡of ¡Underground ¡Forums, ¡2011 ¡

  16. How ¡to ¡make ¡money ¡off ¡ financial ¡credenXals? ¡ • Money ¡mules ¡ – Deposits ¡into ¡mules’ ¡account ¡ from ¡the ¡vicXm’s ¡ – Mule ¡purchases ¡items ¡using ¡ stolen ¡CCN, ¡sells ¡them ¡online ¡ – Mule ¡withdraws ¡cash ¡from ¡ ATMs ¡using ¡vicXm ¡credenXals ¡ • Wires ¡money ¡to ¡(frequently) ¡ former ¡Soviet ¡Union ¡ ¡

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