Un atac cibernetic de tip phishing (cuvânt omofon cu englezescul "fishing" datorită faptului că presupune folosirea unei "momele" pentru a prinde în plasă victimele) presupune furtul de informații confidențiale precum datele cardului bancar, username-ul sau parola unui utilizator. Acest furt se realizează prin deghizarea atacatorului într-o entitate în care utilizatorul are încredere - o bancă, o persoană cunoscută sau departamentul de IT al companiei la care utilizatorul lucrează - și căreia utilizatorul este inclinat să îi comunice de bunăvoie, acest tip de informații.
Atacurile de tip phishing iau frecvent forma unui e-mail trimis în așa fel încât să pară că vine de la o entitate de încredere și conțin un link către un website utilizat frecvent de către victimă. Victima dă click pe link și e direcționată către o pagină de obicei clonată după cea originală (de exemplu: o pagină de log-in) unde e invitată să introducă date confidențiale care îi parvin mai apoi atacatorului.
Uneori, atacul nu urmărește furtul de informații, ci folosirea unei sesiuni deja existente în browserul victimei pentru a modifica starea unor informații de pe server. (De exemplu, pentru a transfera bani din contul victimei în contul atacatorului sau pentru a schimba adresa de e-mail asociată cu contul victimei). În acest caz avem de-a face cu un atac de tip Cross-Site Request Forgery (CSRF).
Un atac similar, răspândit tot prin intermediul e-mailurilor, e cel de tip Cross Site Scripting (XSS), care profită de sesiuni existente în browser și de vulnerabilități ale aplicației web pentru a fura cookie-uri sau tokenuri care îi permit apoi atacatorului să se dea drept victima și să îi acceseze conturile.
În vreme ce atacurile de tip CSRF sau XSS pot fi prevenite de către dezvoltatorii aplicațiilor înainte ca ele să fie distribuite utilizatorilor, cea mai bună apărare în fața unui atac de tip phishing clasic este buna informare a utilizatorilor.
Dar dacă am avea la dispoziție un mod 100% automat prin care să putem verifica veridicitatea unui e-mail primit înainte de a-l deschide?
Anumite cursuri sau certificări pun la dispoziția profesioniștilor în securitate diverse exerciții practice care permit testarea unor vulnerabilități într-un mediu realist. Însă o problemă a acestor exerciții este că multe dintre ele, și mai ales cele de tip phishing, necesită intervenție umană și astfel sunt dificil de pus în practică într-un mediu automatizat. Soluția evident nerealistă, e să pui un operator uman să joace rolul victimei monitorizând în mod permanent o căsuță de e-mail.
Despre tehnologia Robotic Process Automation (RPA) am mai vorbit într-un articol precedent. În termeni prozaici, RPA înseamnă "roboți" software capabili să imite acțiunile manuale pe care le fac oamenii când lucrează pe calculator: clickuri, navigare între ferestre, copy-paste de date, etc. . În cazul nostru, pentru a realiza o soluție complet automată care să pună în scenă rolul victimei umane, avem nevoie să asigurăm următoarele acțiuni:
monitorizarea permanentă a unei căsuțe de e-mail;
deschiderea automată a unui e-mail nou de îndată ce sosește;
inspectarea oricăror linkuri prezente în e-mail și luarea deciziei dacă linkul să fie urmat sau nu;
Toate acestea se pot implementa cu ușurință construind un robot software cu UiPath Studio. Iată cum:
Vom implementa trei nivele de dificultate pentru robotul nostru. Fiecare nivel de dificultate va include funcționalitățile enumerate mai sus. Ce le diferențiază este partea care presupune decizia: în ce cazuri robotul va decide că a fost "păcălit" de linkul trimis de atacator și își va introduce datele confidențiale pe pagina clonată. Prin urmare, robotul va lua deciziile astfel:
Pentru a implementa cele de mai sus, avem nevoie de o serie de "activități". În terminologia UiPath, o "activitate" este o acțiune pe care un robot o poate executa cu sau fără parametri de intrare și ieșire. În primul rând, avem nevoie de o activitate de decizie care ne permite să alegem nivelul de dificultate al robotului:
Indiferent de nivelul ales, vom folosi în continuare activitatea "Open Browser" pentru a naviga la inboxul de Gmail (am ales serviciul de Gmail pentru că e cel mai comun, dar se poate folosi orice alt serviciu de e-mail) pe care robotul "victimă" îl monitorizează. După deschiderea inboxului, facem click pe emailul primit și inspectăm linkul:
În final, decidem în funcție de nivelul de dificultate modul în care linkul va fi analizat și dacă avem nevoie să aplicăm OCR pe imagine (pentru a vedea ce afișează browserul în partea de jos când facem hover pe link):
După cum se poate vedea, un scenariu nu tocmai obișnuit de interacțiune automată cu browserul, inclusiv OCR, se poate implementa relativ ușor cu UiPath folosind doar activități care vin out-of-the-box. Robotul creat de noi poate fi folosit acum pentru a înlocui behind-the-scenes operatorul uman în scopul experimentării diverselor scenarii de phishing.
Cu siguranță. Nivelul trei implementat mai sus se oprește la "păcălirea" utilizatorului cu un link similar dar nu identic cu cel așteptat. În cazul unui atac de tip man-in-the-middle în care inclusiv DNS-ul victimei a fost modificat astfel încât să ducă la o pagină clonată de pe serverul atacatorului, se poate implementa un robot care dă click doar dacă linkul este 100% identic cu cel așteptat. În acest caz, am dori probabil ca robotul să verifice inclusiv dacă certificatul prezentat browserului de către site-ul vizitat este valid.
De asemenea, robotul mai poate fi configurat să verifice dacă răspunsul primit după introducerea username-ului și a parolei pe o pagină este cel așteptat, astfel încât, chiar dacă atacatorul a reușit să obțină datele confidențiale, utilizatorul să fie alertat și să le modifice în timp util în cazul în care atacatorul nu a mers până la capăt cu procesul de clonare.
UiPath e disponibil free în varianta "community". Puteți să îl încercați oricând și să vă construiți robotul vostru. Limita a ce puteți face cu el este doar imaginația voastră.