Uus heuristikal põhinev õngitsemise avastamine Selenium Webdriveriga
Nimi
Ahmed Nafies Okasha Mohamed
Kokkuvõte
Õngitsemine on oluline probleem, mis hõlmab endas petlike meilide ja veebilehtede kasutamist, tüssates pahaaimamatuid kasutajad vabatahtlikult avaldama konfidentsiaalset informatsiooni. Antud uurimustöö põhifookuseks on avastada õngitsemise veebilehti, mis kasutavad identifitseerimiseks meili ja salasõna, et pääseda ligi personaalsele või piiratud sisule. Töös esitletakse SeleniumPhishGuard-i rakenduse kasutusmugavust ning analüüsitakse selle uudse heuristilise lähenemisega programmi võimalusi ja tulemusi õngitsemise lehekülgede tuvastamisel. Esmalt hinnatakse ning diskuteeritakse olemasolevate parimate tehnoloogiliste lahenduste ning meetodite üle, mis kasutavad sarnast heuristikat. Selles magistritöös on kasutatud metoodikat, mis identifitseerib võltsveebilehed, sisestades vormi vigased andmed ning analüüsides saadud vastust. Lisaks serverist saadud andmevahetusele pakume metoodikat, mis määrab veebilehe legitiimsuse teiste põhimõtete järgi. Rakendus on realiseeritud Pythoni programmeerimiskeeles kasutades Selenium veebi testimise raamatukogu. Sellest tulenevalt on ka programmi nimes viidatud Seleniumile. Rakenduse testimiseks on kasutatud Alexa top 500 ja Phistank andmebaase. Kõiki sisselogimise vormiga veebilehti Alexa 500 ja Phistank andmebaasides töödeldi ja analüüsiti kasutades antud rakendust. Rakendus töötab kõikide identifitseerimistehnoloogiatega, mis põhinevad isikuandmete vahendamisel. Praegune prototüüp on välja töötatud lehtedele, mis toetavad nii HTTP kui ka HTTPS audentimist ning aktsepteerivad isikuandmetena meili ja parooli. Algoritm on välja töötatud iseseisva moodulina ning tulevikus on võimalik seda integreerida veebilehitseja lisana läbi API. Lisaks olemasolevale metoodikale on hinnatud ja uuritud erinevate URL analüüside tehnikaid, mida kasutati vale positiivse info vähendamiseks ning soorituse parandamiseks. Katsetused näitasid, et SeleniumPhishGuard rakendus on hiilgav tööriist avastamaks õngitsemise vorme. Rakendus suutis tuvastada ligikaudu 96% sisselogimisega õngitsemislehtedest.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Küberkaitse
Juhendaja(d)
Dr. Olaf Manuel Maennel, Dr. Raimundas Matulevicius
Kaitsmise aasta
2017