阿里网络安全"特工" 捕捉数据异常剥去骗子马甲

简介:

数万元被骗、假冒淘宝客服、接警地浙江湖州、受害人是新手卖家,几条线索摆在眼前。一边盘算如何顺藤摸瓜,一边赶往办公室,天赞要在今天晨会前巡查最新的安全情报。

天赞这三年几乎没睡过几次好觉。

数万元被骗、假冒淘宝客服、接警地浙江湖州、受害人是新手卖家,几条线索摆在眼前。一边盘算如何顺藤摸瓜,一边赶往办公室,天赞要在今天晨会前巡查最新的安全情报。

各路情报在封闭会议室里汇集,墙上布满电子屏,实时监控虚假认证和交易等恶意行为。某省份的几处指标闪烁异常,天赞扫描式地盯着,来到屋子中央的巨型指挥台,向同事预警。

现在,9点15分。这里,阿里巴巴位于杭州的安全情报中心。天赞,阿里安全团队的“王牌特工”。

每天600分钟的极限挑战已开始。同事们鱼贯而入。20多人的晨会开始了,今天议题就一个:反电信网络诈骗。

分析信息、输出线索,处理突发案件

天赞,真名季勇强,是阿里巴巴安全部合成作战中心的资深经理。他左手边是分析组,负责日常安全情报、研判电信网络黑灰产业。右手边是行动组,负责处理电信网络诈骗等突发风险事件,联动所有相关业务团队,一起解决账号、交易、信息等安全问题。合成作战中心还与公安等政府部门合作,输出案件线索。

每天晨会前,大家查看内部系统抓取的动态数据,查收淘宝等产品团队上报的异常问题。会上,根据不同预警级别,选出10起案件列入当日议程。10点,大家各自领到任务。天赞还想着早上接手的线索,案子来得突然,但并不新鲜,典型的淘宝网店保证金诈骗。

他担心的不是案件这棵“毒草”本身,而是深埋地下的“毒根”——电信网络黑灰产业。这一切让他想起今年上半年公安部督办的一起专案,两者惊人的相似。

犯罪线上化、场景切割化趋势明显

今年1月,浙江刑侦总队传来消息,有人假冒淘宝买家和淘宝客服,专挑新手卖家,骗其缴纳“开店保证金”等费用,如衢州常山有人被骗走11万元。

诈骗过程很简单:第一步,假买家在新开网店大批量下单,让卖家误以为大买卖上门。第二步,用淘宝聊天软件旺旺告诉卖家“因卖家没有缴纳开店保证金,下单失败”,并发送虚假的系统消息截图,骗取手机号或QQ号。第三步,卖家被骗到QQ上。这时,假客服出现,发送付款二维码,让卖家登录虚假保证金缴纳链接。事实上,除了针对手机等部分类目产品,淘宝对普通卖家不征收这类保证金。而新手卖家对此并不了解。

2个月后,在福建三明、厦门警力支持下,常山公安局40名警力跨省查获6个诈骗窝点,意外缴获40款作案软件。天赞还记得,有一款专门物色新开店卖家的软件,能通过电商平台公开数据锁定“猎物”,获取新店注册时间地点、店铺介绍等信息。

案情并未止步。5月,软件作者孔某在杭州被查。现场发现了他编写的20多款软件,曾经出售的一款软件有扒窃58网痕迹。循着线索,警方揪出分布在三省12市的近50个团伙。目前,这起系列诈骗案正在进一步侦办,涉案金额3000余万元。

“招募黑客写软件可能在贴吧,组织骗子培训也许要用聊天室,而实施诈骗会从电商下手。”天赞分析,在线下犯罪线上化时代,网络诈骗不在同一平台完成,犯罪场景被切割了。而更大挑战来自这类线上犯罪的产业化。

软件、账号成网络黑灰产焦点

10点14分,安全情报中心电子屏突然显示,有黑客正利用网上泄露的用户和密码,批量测试相关网站,企图登录他人账号。天赞起身,这需要马上解决。

下午2点,会议室里,关于黑灰产业的报告分析会,阿里安全部总裁助理赵云等几位“特工”面前摆着分析组提交的报告材料。“从网店商品、买家评论等‘可见’安全业务到底层网络安全等‘不可见’安全技术,电信网络黑灰产已形成一条完整产业链。”赵云边看边说。研究显示,黑灰产大致分四层,呈金字塔状。

最顶层主要围绕“软件”,最有技术含量。第一类人——恶意软件开发者会在论坛等平台招募技术员,分包一款作案软件所需模块的编程任务。软件出炉后,第二类人——软件销售者粉墨登场,把软件卖给下家从事违法活动。

第二层主要围绕“账号”。任何网络行为都需要账号这个身份载体,网络诈骗也不例外。在这一层,第三类人——利用软件形成虚假注册和认证,每天可注册并卖出几万个垃圾账号。这些账号能用来从事电信网络诈骗等活动,冲击现有信用体系。

第三层主要围绕“信息”。非法售卖个人信息进入公司化运作,第四类人——大规模买卖身份证、银行卡等,用以刷单、刷票房等。很多大学生成为雇佣军。

最底层则充斥着诈骗、骚扰、盗号等常见电信网络犯罪行为。一些拥有心理学博士学位的人精心编排行骗剧本,更专业地攻破受害人防线,诸如诈骗导师等第五类人层出不穷。

讨论中,有同事分享了腾讯在今年初发布的移动支付网络黑色产业链年度报告。2015年以来,移动互联网诈骗更加高技术化。不法分子无须花时间诱骗受害人转钱,直接通过伪基站发送各种木马钓鱼短信。用户后,手机木马随即盗取用户个人信息。不法分子借机登录用户电商平台购物,并卖掉套现。整个过程中,用户几乎毫无感知。

2点半、3点、3点半……热议中,几位“特工”看到未来挑战。“从2013年初进入安全团队,我的‘作战’技能不断刷新,”天赞说,自己最近正接受反诈骗数据化、技术化等训练。5点,还要参加“双11”突发事件的安全应急培训。

手机工作群不断更新信息,同事们正陆续上传今天10起案件的处理简报:1号案件,犯罪场景切割化,软件开发者声称不知道软件用作诈骗。目前对此问题的监管还是空白。8号案件,线人提供新线索,某团伙在聊天群组织誓师大会,针对“双11”部署诈骗计划……就在天赞想继续询问时,手机响起。湖州警方告知,之前的诈骗案有了新线索。

6点20分,接完电话,手机只剩10%的电了。“中午才充过一次。”天赞摇摇头,每天600分钟真不够用。

本文转自d1net(转载)

目录
相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 算法框架/工具
数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子
数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子
23 0
|
1天前
|
存储 SQL 安全
网络安全与信息安全:保护数据的关键策略
【4月更文挑战第24天】 在数字化时代,数据成为了新的货币。然而,随着网络攻击的日益猖獗,如何确保信息的安全和隐私成为了一个亟待解决的问题。本文将深入探讨网络安全漏洞的概念、加密技术的重要性以及提升安全意识的必要性,旨在为读者提供一套综合性的网络安全防护策略。通过对这些关键知识点的分享,我们希望能够增强个人和组织在面对网络威胁时的防御能力。
|
2天前
|
安全 JavaScript 前端开发
第十六届山东省职业院校技能大赛中职组 “网络安全”赛项竞赛试题—B模块安全事件响应/网络安全数据取证/应用安全
该内容描述了一次网络安全演练,包括七个部分:Linux渗透提权、内存取证、页面信息发现、数字取证调查、网络安全应急响应、Python代码分析和逆向分析。参与者需在模拟环境中收集Flag值,涉及任务如获取服务器信息、提权、解析内存片段、分析网络数据包、处理代码漏洞、解码逆向操作等。每个部分都列出了若干具体任务,要求提取或生成特定信息作为Flag提交。
5 0
|
2天前
|
安全 测试技术 网络安全
2024年山东省职业院校技能大赛中职组 “网络安全”赛项竞赛试题-C安全事件响应/网络安全数据取证/应用安全
B模块涵盖安全事件响应和应用安全,包括Windows渗透测试、页面信息发现、Linux系统提权及网络安全应急响应。在Windows渗透测试中,涉及系统服务扫描、DNS信息提取、管理员密码、.docx文件名及内容、图片中单词等Flag值。页面信息发现任务包括服务器端口、主页Flag、脚本信息、登录成功信息等。Linux系统渗透需收集SSH端口号、主机名、内核版本,并实现提权获取root目录内容和密码。网络安全应急响应涉及删除后门用户、找出ssh后门时间、恢复环境变量文件、识别修改的bin文件格式及定位挖矿病毒钱包地址。
9 0
|
2天前
|
安全 测试技术 Linux
2024年山东省职业院校技能大赛中职组 “网络安全”赛项竞赛试题-A模块安全事件响应/网络安全数据取证/应用安全
该内容描述了一个网络安全挑战,涉及Windows和Linux系统的渗透测试以及隐藏信息探索和内存取证。挑战包括使用Kali Linux对Windows Server进行服务扫描、DNS信息提取、密码获取、文件名和内容查找等。对于Linux系统,任务包括收集服务器信息、提权并查找特定文件内容和密码。此外,还有对Server2007网站的多步骤渗透,寻找登录界面和页面中的隐藏FLAG。最后,需要通过FTP获取win20230306服务器的内存片段,从中提取密码、地址、主机名、挖矿程序信息和浏览器搜索关键词。
5 0
|
2天前
|
安全 测试技术 网络安全
2024年甘肃省职业院校技能大赛中职组 “网络安全”赛项竞赛样题-C模块安全事件响应/网络安全数据取证/应用安全
涉及安全事件响应和应用安全测试。需使用Kali对Windows Server2105进行渗透测试,包括服务扫描、DNS信息提取、管理员密码、文件名与内容、图片中单词等。另外,需收集win20230305的服务器端口、页面信息、脚本、登录后信息等。在Linux Server2214上,要获取SSH端口、主机名、内核版本并进行提权操作。网络安全响应针对Server2228,涉及删除后门用户、查找SSH后门时间、恢复环境变量、识别篡改文件格式和矿池钱包地址。最后,对lin20230509进行网站渗透,获取端口号、数据库服务版本、脚本创建时间、页面路径、内核版本和root目录下的flag文件内容
6 0
|
3天前
|
机器学习/深度学习 传感器 数据可视化
MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类
MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类
19 1
MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 测试技术
深度学习:Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据
深度学习:Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据
21 0
|
8天前
|
机器学习/深度学习 API 算法框架/工具
R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据
R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据
17 0
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据(MNIST)
R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据(MNIST)
29 0