Red Hot Cyber
La cybersecurity è condivisione. Riconosci il rischio, combattilo, condividi le tue esperienze ed incentiva gli altri a fare meglio di te.
Redazione RHC : 9 Luglio 2021 08:00
Spesso abbiamo parlato di grandissimi database di utenti venduti nei forum underground e abbiamo detto che si trattava di web scraping.
Ad aprile del 2021 facebook ha perso 533 milioni di utenti, mentre a giugno 2021, LinkedIn ha perso 700 milioni di utenti, praticamente tutta la sua base utente che di fatto ammonta ad oggi a 756 milioni di utenti.
Sei un Esperto di Formazione?
Entra anche tu nel Partner program!
Accedi alla sezione riservata ai Creator sulla nostra Academy e scopri i vantaggi riservati ai membri del Partner program.
Per ulteriori informazioni, scrivici ad [email protected] oppure su Whatsapp al 379 163 8765
Supporta RHC attraverso:
Subito dopo LinkedIn ha precisato:
“I nostri team hanno indagato su una serie di presunti dati di LinkedIn che sono stati messi in vendita. Vogliamo essere chiari sul fatto che questa non è una violazione dei dati e che nessun dato privato dei membri di LinkedIn è stato esposto” .
Ma allora, se è tutto è regolare e non c’è stata alcuna violazione, le persone giustamente si domandano: da dove provengono tutte queste informazioni? Qualcuno ha scoperto una falla ad un database, ad una web API dalla quale un malintenzionato ha estratto milioni di profili utente?
Sono domande più che lecite, ma per inquadrare meglio il fenomeno e trarre le giuste conclusioni, dobbiamo iniziare a comprendere cosa è il web-scraping, cosa che faremo con questo articolo.
Per web scraping, si intende un processo di estrazione automatica di dati o di raccolta informazioni dal World Wide Web. È un campo in via di sviluppo e consiste in un insieme di tecniche che consentono il download di informazioni legittime dalle piattaforme web, l’elaborazione del testo, le comprensione semantica e l’utilizzo delle intelligenze artificiali per riversare il tutto, correttamente e coerentemente organizzato in una base dati.
Di fatto non si discosta molto da quello che fanno i motori di ricerca costantemente con le loro attività di “crawling”, eseguendo i download delle pagine, analizzandole e classificandole attraverso evoluti algoritmi di intelligenza artificiale all’interno dei loro immensi database distribuiti.
Per “crawling” si intende il processo attuato dai grossi motori di ricerca, quando inviano i propri crawler (come Googlebot) in rete per indicizzare i contenuti web. Lo scraping, invece, è un’attività strutturata per estrarre dati mirati da un determinato sito web.
Le attività di web scrapig vengono svolte per indagini statistiche, ai fini di marketing e per acquisire vantaggi competitivi, in quanto le aziende possono conoscere con un buon anticipo le strategie dei rispettivi concorrenti.
Esistono metodi utilizzati da alcuni siti web per prevenire il web scraping, come ad esempio rilevare e impedire ai bot la visualizzazione delle loro pagine.
Come in tutte le cose, in particolare su internet, esistono attività svolte per fini leciti e quelle svolte per fini illeciti e il web data scraping non è da meno. L’utilizzo in questo caso viene fatto per la creazione di interi database di informazioni utilizzati per scopi commerciali, oppure la creazione di immense banche dati di profili utente, classificati, indicizzati e categorizzati.
Questo generalmente avviene sui social network, dove di fatto la maggior parte delle persone riveste informazioni sulla loro vita privata, comprese informazioni sensibili come indirizzi, numeri di telefono, lavoro e molto altro ancora.
Come abbiamo visto, per scraping si intende effettuare un download massivo di pagine web da un determinato sito e questo può essere fatto manualmente (di fatto impossibile), ma tale attività può essere replicata attraverso dei “bot” mirati costruiti ad arte, per scaricare informazioni pubbliche dai profili per poi organizzarli in modo da poterli ricercare agilmente all’interno di una base dati.
Come abbiamo visto in precedenza in diversi articoli (ad esempio nell’articolo “ogni data leak è un problema di tutti”), tali informazioni possono essere “arricchite” utilizzando le famose collection di databreach precedenti, e quindi correlandoli tra loro per generare una precisa “impronta” di una determinata identità.
Come detto, ci sono informazioni di una persona che non cambiano con molta facilità e quindi un dataleak/databreach anche vecchio di 5 anni, è una fonte preziosissima di informazioni e di correlazioni. Ad esempio, chi cambia il numero di telefono, della abitazione o della email ogni 5 anni?
Non è infatti raro trovare in vendita dati frutto di website scraping arricchiti con altri data leak o databreach. Tutto questo serve per avere maggiori informazioni di una persona per poi poterla attaccare attraverso attività mirate di phishing, si SIM Swap, di furto di credenziali e molto altro ancora. E siccome il cybercrime premia la velocità e il basso costo, avere tra le mani una raccolta vasta di informazioni su determinati gruppi di utenti, è una cosa altamente interessante.
Non esiste di fatto protezione dal web scraping.
La cosa importante che occorre capire è che quando si pubblicano informazioni online, li rimangono per sempre e in verità, chiunque capiti su quella determinata pagina web le potrà leggere, scaricarle, archiviarle e analizzarle.
L’unico modo per fermare il web scraping è evitare di inserire contenuti in un sito web, su un social network ed eliminare la fuoriuscita di informazioni (profili pubblici) al di fuori dei propri collegamenti.
L’impiego di una soluzione avanzata di gestione dei bot, tuttavia, può aiutare i siti Web a bloccare quasi del tutto l’accesso agli scraper, anche se in realtà non è poi così semplice.
Redazione