Telegram-канал freeosint - OSINT ● Investigations ● Cyber Search🔎: Unsorted

OSINT ● Investigations ● Cyber Search🔎

24 Jan 2024 14:17

https://securitymedia.org/info/gde-pravda-a-gde-lozh-razbiraemsya-v-feykovykh-bazakh-dannykh-i-raskryvaem-poddelki.html

💻Где правда, а где ложь: разбираемся в фейковых базах данных и раскрываем подделки.

Данные стали новым ценным ресурсом, а их утечки происходят с такой же частотой, как и на старом изношенном нефтепроводе. На сегодняшний день слив разнообразных баз данных (БД) коснулся практически каждого жителя России. Но всегда ли мошенники говорят правду или их базы данных — обман?

Сегодня в статье раскроем методы создания фейковых баз данных, узнаем, чем отличаются фейковые БД от реальных, а также поговорим про их возможное использование и цели.

Как создаются фейковые БД и чем отличаются от реальных

Для изготовления фейковой базы данных используют всего два способа:

1.Компиляция информации, уже выложенной в свободный доступ. Киберпреступники могут сформировать крупную базу из нескольких мелких. Они используют открытые источники, социальные сети, утечки данных и другую публичную информацию. А утечки данных происходят постоянно. Все помнят сливы Яндекс.Еды, Почты России и из последнего — Альфа Банка. После утечки данные попадают в открытый доступ и ушлые киберпреступники пользуются этим.

2.Генерация сведений. Генератор ФИО, номеров паспортов или СНИЛС легко пишется любым третьекурсником с профильной кафедры. Да и в свободном доступе хватает инструментов для создания БД на основе выдуманных сведений о людях (например, Random Data Tool, Factory_Bot_Rails и т. д.).

Поэтому у желающих ввести всех в заблуждение проблем с созданием фейковых БД не возникает. Это сделать легко. А вот определить достоверность базы данных без специального анализа практически невозможно. Ведь в большинстве случаев продавцы указывают только название файла и небольшое описание к нему. Но существует ряд признаков, по которым специалисты могут заподозрить и выявить подделку.

Артем Бруданин

Руководитель направления кибербезопасности RTM Group

Конкретного и точного признака определения фальшивых данных не существует. Однако зачастую эксперты используют комбинации следующий признаков:

⚫️метаданные (скрытая информация о дате создания файлов, авторах, времени изменения, модели сканера или фотоаппарата и т. п.);

⚫️содержимое изображений, графиков, фотографий, подписей;

⚫️названия организаций, физические локации, конкретные лица/ФИО — взаимосвязь данных сущностей между собой;

⚫️наличие упоминаний в СМИ, комментарии;

⚫️импакт и цели утечки;

⚫️качество документов;

⚫️проверка дублей в зарегистрированных утечках;

⚫️структура файловых объектов, их свойства.

Если у специалистов возникают сомнения в подлинности БД и есть такая возможность, то проводятся более подробные исследования и проверки. Например, сверка данных с реальными источниками, анализ структуры базы данных и проверка ее целостности и достоверности.

Как проводят анализ фейковых БД
Для проведения анализа база должна быть как минимум в свободном доступе. В таком случае специалисты используют автоматизированные программные средства для анализа БД. Например, поиск изменений на изображениях через математические алгоритмы обработки, поиск метаданных через exiftool, FOCA или аналоги.