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1、郵箱的刷卡機訂單

郵箱的刷卡機訂單

全文約4000字，閱讀約11分鐘

世界上各地的金融交易機構一直以來都是網絡犯罪的首選目標。近年來，復雜的僵尸網絡和其他不良的攻擊方式讓惡意黑客能夠加快對該領域的攻擊速度。黑客部署僵尸網絡最常見的四種方式是信用卡欺詐、賬戶接管（ATO）攻擊，DDoS攻擊以及從金融服務網站抓取內容。每一種攻擊方式都會對金融機構造成非常嚴重的后果。

在《2021年惡意機器人報告》名單中，排名前五的惡意機器人都曾攻擊過金融服務機構。機器人通過在互聯網上惡意運行帶有自動化任務的應用程序，從事犯罪活動，如欺詐和直接盜竊。它們會引導網站、移動應用程序和API的濫用、誤用和攻擊甚至可以模仿人類行為，那將更難被發現和阻止。自2021年初以來，金融服務網站遭受的所有惡意攻擊中，只有37%是人為攻擊，而有31%是惡意機器人造成的。

在這篇文章中，我們將介紹網絡犯罪分子通常用來攻擊金融服務機構的四種惡意機器人攻擊方法，以及如何預防它們的攻擊！

01

信用卡欺詐

犯罪分子常使用卡破解技術用于信用卡欺詐，通過卡破解，攻擊者很容易獲得一個私人信用卡賬號（PAN）和賬戶戶主名字。犯罪分子可以通過多種方式獲取 PAN：在暗網上購買 PAN 清單；通過在零售或餐館工作的同伙對外暴露信用卡信息；以及通過網絡釣魚詐騙等。然后在信用卡刷卡器中添加設備，使未經授權的各方能夠讀取卡片信息和PIN。

在大規模操作中，典型的攻擊手法是：

1、獲取PAN列表信息。

2、設置自動化機器人，發布指令讓機器人嘗試在大量的交易網站上進行小額交易。機器人通過在網站上進行交易，提交信用卡信息，并且每次嘗試不同的CVV、有效期和郵政編碼組合。

3、部署機器人在30個支付站點上并行運行，以避免限額。

攻擊者通過這個流程基本每四秒鐘就可以破解一張信用卡，如果擴大自動化機器人部署，每天能破解多達21600張信用卡。信用卡欺詐造成的經濟損失是非常大的。

如何預防信用卡欺詐設備指紋識別

指紋識別結合了用戶的瀏覽器和設備，以了解連接到服務的用戶或內容。嘗試信用卡欺詐的惡意機器人必須多次嘗試，并且不能每次都更改其設備。他們必須切換瀏覽器、清除緩存、使用私有或匿名模式、使用虛擬機或設備模擬器，或使用FraudFox或MultiLogin等高級欺詐工具。設備指紋識別有助于識別在會話之間保持不變的瀏覽器和設備參數，表明同一實體正在反復連接。指紋識別技術可以創建一個獨特的設備、瀏覽器和Cookie標識符，如果由多個登錄名共享，可以及時發現惡意機器人的攻擊。

瀏覽器驗證

一些惡意機器人假裝運行特定的瀏覽器，然后通過用戶代理循環以避免被檢測到。瀏覽器驗證確保每個用戶瀏覽時都以該瀏覽器預期的方式進行調用，并以用戶預期的方式進行操作。

機器學習行為分析

訪問網站的真實用戶通常會表現出典型的行為模式。惡意機器人的行為通常與此模式非常不同，但您無法總是提前定義或識別。您可以使用行為分析技術來分析用戶行為并檢測異常情況（異常或可疑的用戶或特定交易）。這有助于識別惡意機器人程序并防止被破解，作為行為分析的一部分，通常要嘗試分析盡可能多的數據，包括訪問的URL、鼠標移動和移動刷卡行為等。

信譽分析

有許多已知的軟件機器人具有可預測的技術、行為模式和原始IP。訪問已知機器人模式的數據庫可以幫助您識別訪問您網站的惡意機器人。通過交叉引用已知的惡意機器人指紋，可以很容易地識別穿著真實用戶馬甲的惡意機器人。

漸進式挑戰

當您的系統懷疑用戶是機器人時，您應該有一個漸進機制來“檢驗”用戶并測試他們是否是機器人。漸進式測試意味著您首先嘗試侵入性最小的方法，盡量減少對實際用戶的干擾。以下是您可以使用的幾個方法：

cookie挑戰–對真實用戶透明

JavaScript挑戰–略微降低用戶體驗

驗證碼-最具侵入性

多因素認證

電子商務網站可以要求用戶使用密碼或者他們最常使用的設備登錄。雖然這并不能阻止被破解，但它使犯罪分子更難創建大量假帳戶，并使他們幾乎不可能接管現有帳戶。

API安全性

電子商務網站通常使用信用卡API，如PayPal或Square提供的API，以促進交易。如果沒有一定的安全性，這些API可能容易受到攻擊，例如JavaScript注入。為了防止這些攻擊，電子商務站點可以結合使用傳輸層安全（TLS）加密、強大的身份驗證和授權機制，如OAuth和OpenID提供的機制。

02

ATO攻擊

ATO攻擊a.k.a.憑證填充，攻擊者獲取大量用戶名和密碼（通常來自公司的重大漏洞），并嘗試將這些憑據"stuf"放入其他數字服務的登錄頁面。該攻擊使用機器人實現自動化和擴展，可以部署機器人跨多個服務器大量重用用戶名并嘗試密碼。統計數據顯示，嘗試的憑證填充中，約有0.1%的登錄成功率。

憑證填充威脅與日俱增，主要原因有兩個：

1、大量違規憑證數據庫的廣泛可用性，例如，“Collection#1-5”，它使220億個用戶名和密碼組合以明文形式向黑客社區公開。

2、復雜的機器人程序，來自不同的IP地址。這些機器人通常可以繞過簡單的安全措施，比如禁止-登錄失敗次數過多的IP地址。

在大規模憑據填充攻擊中，攻擊者常用的攻擊方式：

設置一個機器人，該機器人能夠并行自動登錄多個用戶帳戶，同時偽造不同的IP地址。自動化運行流程，檢查被盜憑證是否在許多網站上有效，跨多個站點并行運行該流程可以減少重復登錄單個服務的需要。監控成功登錄，并從受損賬戶獲取個人身份信息、信用卡或其他有價值的數據。保留帳戶信息以備將來使用，例如，網絡釣魚攻擊或其他由受損服務啟用的交易。如何預防

除了設備指紋識別、多因素身份驗證和CAPTCHA，您還可以使用：

IP黑名單

攻擊者通常擁有有限的IP地址池，因此另一種有效的防御措施是阻止沙箱嘗試登錄多個帳戶的IP。您可以監視登錄特定帳戶的IP，并將它們與可疑的IP進行比較，以減少誤報。

限速非住宅流量

很容易識別來自Amazon Web服務或其他商業數據中心的流量。這種流量幾乎肯定是機器人流量，應該比常規用戶流量更仔細地對待。應用嚴格的費率限制，可以阻止或禁止行為可疑的IP入侵。

阻止無指紋瀏覽器

無指紋瀏覽器（如PhantomJS）可以使用JavaScript調用輕松識別。阻止對無指紋瀏覽器的訪問，因為它們不是合法用戶，并且大概率存在可疑行為。

不允許電子郵件地址作為用戶ID

憑據填充依賴于跨服務重用相同的用戶名或帳戶ID。如果ID是電子郵件地址，則更可能發生這種情況。通過阻止用戶將其電子郵件地址用作帳戶ID，您可以極大減少他們在其他站點上重復使用相同用戶/密碼對的機會。

03

DDoS攻擊

黑客經常部署僵尸網絡，通過對聯網的設備，注入惡意軟件，從遠程位置對其進行控制，以實施DDoS攻擊。Layer 7 (application layer) DDoS攻擊的目標是OSI模型的頂層或應用層，這有助于促進通過internet協議的連接。其目的是通過向服務器發送大量的連接請求，從而使服務器無法承受和響應。每秒請求數（RPS）越高，攻擊越激烈。

據相關數據顯示，自2021年4月以來，針對金融服務目標的Layer 7 (application layer) DDoS攻擊中的每秒請求數（RPS）顯著增加。這與CTI風險評分一致，CTI風險評分也顯示從4月開始威脅風險激增。

如何預防緩解技術

部署易于使用、經濟高效且全面的DDoS防護，推動了基于云的緩解技術的發展。

按需和常開解決方案

通過按需和常開解決方案的組合，這是一個全球網絡，提供近乎無限的可擴展性和過濾解決方案以實現透明的緩解，完全保護客戶免受DDoS攻擊。

04

內容抓取

網頁抓取是使用機器人從網站中提取內容和數據的過程。與屏幕抓取不同，屏幕抓取只復制屏幕上顯示的像素，web抓取提取底層HTML代碼，并通過它提取存儲在數據庫中的數據。然后，scraper可以將整個網站內容復制到其他地方。這對于金融服務機構來說是一個大問題，因為黑客竊取你的內容（例如公布的貸款利率、產品收益等）會損害你的SEO排名。內容抓取有可能導致網站減速，而激進的抓取者可能會造成設備停機。

有幾個關鍵點可以幫助網管區分合法和惡意內容抓取機器人。

合法的機器人程序由其所屬組織標識。例如，Googlebot在其HTTP頭中將自己標識為屬于Google。

相反，惡意機器人程序通過創建虛假的HTTP用戶代理來模擬合法流量。

合法的機器人遵守站點的robot.txt文件要求，該文件列出了機器人允許訪問和不能訪問的頁面。而惡意機器人，盡管網站運營商對有些內容限制訪問，惡意的爬蟲都會對網站進行抓取。

如何預防

為了對抗惡意機器人攻擊，可以使用粒度流量分析。它確保所有進入你網站的流量，無論是人還是機器人，都是完全合法的。該過程涉及因素的交叉驗證，包括：

HTML指紋

過濾過程從對HTML標題的粒度檢查開始，通過對標頭簽名與不斷更新的超過1000萬個已知變體的數據庫進行比較，可以發現訪問者是人類還是機器人、惡意還是安全的。

IP信譽

通過收集所有攻擊的IP數據，可以及時發現有攻擊歷史的IP，并做進一步審查。

行為分析

跟蹤訪問者與網站互動的方式可以及時發現異常，如可疑的攻擊性請求與不合邏輯的瀏覽模式。這有助于識別冒充人類訪客的機器人。

漸進式挑戰

可以部署一系列挑戰，包括cookie支持和JavaScript執行，以過濾掉機器人程序并最小化誤報。作為最后的手段，驗證碼挑戰可以清除那些試圖冒充人類的機器人。

通過對惡意機器人的分析研究，不難看出，應對大規模的惡意機器人攻擊，選擇部署擁有自動化、智能化的智慧機器人-以毒攻毒，才能保護網絡數據安全，讓金融交易業務持續健康高效的運行！

|來源：https://www.imperva.com/blog/the-4-most-common-bad-bot-attack-methods-targeting-financial-services/

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