Phishing Kits Source Code Similarity Distribution: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Attackers (“phishers”) typically deploy source code in some host website to impersonate a brand or in general a situation in which a user is expected to provide some personal information of interest to phishers (e.g. credentials, credit card number). Phishing kits are ready-to-deploy sets of files that can be simply copied on a web server and used almost as they are. In this paper, we consider the static similarity analysis of the source code of 20871 phishing kits totalling over 182 million lines of PHP, Javascript and HTML code, that have been collected during phishing attacks and recovered by forensics teams. Reported experimental results show that as much as 90% of the analyzed kits share 90% or more of their source code with at least another kit. Differences are small, less than about 1000 programming words – identifiers, constants, strings and so on – in 40% of cases. A plausible lineage of phishing kits is presented by connecting together kits with the highest similarity. Obtained results show a very different reconstructed lineage for phishing kits when compared to a publicly available application such as Wordpress. Observed kits similarity distribution is consistent with the assumed hypothesis that kit propagation is often based on identical or near-identical copies at low cost changes. The proposed approach may help classifying new incoming phishing kits as “near-copy” or “intellectual leaps” from known and already encountered kits. This could facilitate the identification and classification of new kits as derived from older known kits.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».