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Ne avevamo parlato a suo tempo del fenomeno del “web scraping” e di quanto possano essere importanti delle informazioni scaricate massivamente dai social network.
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.
Dopo la clamorosa pubblicazione di 700 milioni di utenti di Linkedin (la sua base utenti è di 800 milioni) di luglio del 2021, ad Aprile la Corte d’Appello degli Stati Uniti ha stabilito che il suo concorrente hiQ Labs, che aveva raccolto informazioni pubbliche degli utenti di LinkedIn, stava eseguendo una attività legale.
Quindi ne consegue che la raccolta massiva di informazioni pubbliche effettuata (ad esempio) sui social network è legale e può essere fatta da tutti.
Ma queste informazioni contengono un mare di dati che possono essere utilizzati per attacchi mirati ed infatti le underground pullulano di post (alle volte anche rivendendo data leak vecchi) a dei prezzi anche interessanti, contenenti queste informazioni in modo strutturato ed organizzato.
Le informazioni che sono state “scrappate” in questo caso dal social sono le seguenti:
Si tratta in effetti di tutte informazioni pubbliche che sono presenti sui profili Linkedin delle persone o delle aziende.
Avere tra le mani l’indirizzo email di un amministratore di una azienda Fortune 500 e potergli inviare una mail ben fatta di spear phishing contenente un allegato malevolo, quanto può valere?
Ogni dato divulgato in rete (sia pubblico che privato) costituisce un piccolo pezzo di un puzzle utile per costruire l’identità digitale di una persona. Un pezzo di un puzzle da solo non permette di identificare l’immagine finale, ma tanti pezzi di un puzzle possono farci comprendere la figura rappresentata quale sia, anche se il puzzle non è completamente finito.
Pertanto vedete un singolo pezzo del puzzle come una singola perdita di dati (data leak/data breach) e il numero di telefono o la mail come la chiave di correlazione. Pensate ad avere molti pezzi del puzzle e quindi molti data leak/data breach di informazioni correlabili, come ad esempio un data leak di linkedin, un data breach di un’università, un data breach di un centro diagnostico, un data breach di una regione e altri dati di un’assicurazione e di un operatore telefonico.
Sarebbero molte le informazioni “correlabili” che potrebbero permetterci di ricostruire informazioni private e personali di una persona da utilizzarle per condurre successivi attacchi mirati.
Correlando queste informazioni è possibile effettuare frodi telematiche estremamente mirate, pertanto la possibilità che queste informazioni siano usate per profilare utenti per poi eseguire attività di social engineering è molto alta.
Possiamo utilizzare tali dati per la creazione di una casella di posta elettronica o di un account da parte di un’altra persona, fino ad arrivare all’impersonificazione totale a livello digitale di un utente senza dimenticare attacchi si phishing, smishing, sim swapping e altro ancora.
Ogni pezzo del puzzle è fine a se stesso, ma guardandolo assieme agli altri da un quadro più grande di osservazione che può comportare molti più rischi.
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