Gli Omografismi nel Phishing: Una Nuova Minaccia per la Cybersecurity

Gli Omografismi nel Phishing: Una Nuova Minaccia per la Cybersecurity

La cybersecurity sta affrontando una nuova e insidiosa minaccia: l’uso degli omografismi negli attacchi phishing. Questo articolo inchiesta esplora le modalità d’uso degli omografismi nei vari tipi di attacco phishing, la tecnica dietro di essi, lo studio di questa pratica malevola e come l’accelerazione dello studio degli omografismi sia stata favorita dai modelli linguistici avanzati (LLM).

Cosa Sono gli Omografismi?

Gli omografismi sono domini web che appaiono visivamente identici o molto simili ai domini legittimi, ma che utilizzano caratteri di alfabeti diversi come il cirillico o il greco per ingannare gli utenti. Per esempio, consideriamo il dominio “apinfosec.com”. Questo può essere trasformato in “apinfоsec.com” utilizzando la lettera cirillica “о” al posto della “o” latina, o in “apinfosec.соm” usando la “о” cirillica al posto della “o” latina. Questi cambiamenti minimi sono difficili da rilevare a occhio nudo, ma possono portare gli utenti su siti web fraudolenti.

Modalità d’Uso degli Omografismi negli Attacchi Phishing

Gli attacchi phishing che utilizzano omografismi sfruttano la fiducia degli utenti nei confronti di siti web noti. I cybercriminali registrano domini omografici simili a quelli di istituzioni finanziarie, servizi online popolari o altre entità di fiducia. Ad esempio, un utente potrebbe ricevere un’email apparentemente da “apinfosec.com”, ma il link incluso potrebbe indirizzare a “apinfоsec.com” (con “о” in cirillico al posto di “o”).

Questi domini vengono poi utilizzati per creare copie esatte dei siti web legittimi. Una volta creato il sito omografico, gli attaccanti inviano email di phishing contenenti link a questi siti. Gli utenti, pensando di visitare il sito autentico, inseriscono le loro credenziali di accesso, informazioni personali o dati finanziari, che vengono poi rubati dai cybercriminali.

Tecnica e Ricerca sugli Omografismi

La creazione di domini omografici richiede una conoscenza approfondita dei caratteri disponibili nei diversi alfabeti e di come questi possano essere utilizzati per creare domini visivamente identici a quelli legittimi. Per esempio:

  • apinfоsec.com (con “о” cirillico)
  • apinfоsec.соm (con “о” cirillico e “о” cirillico)
  • apinfоsес.com (con “о” cirillico e “е” cirillico)
  • арinfosec.com (con “а” cirillico)
  • apinfosec.cоm (con “о” cirillico)

La ricerca in questo campo si concentra sull’identificazione di tutti i caratteri che possono essere utilizzati per creare omografismi e sullo sviluppo di strumenti per rilevarli. Gli esperti di cybersecurity stanno studiando i metodi per automatizzare il rilevamento dei domini omografici, utilizzando tecniche di analisi delle stringhe e machine learning. L’obiettivo è sviluppare sistemi che possano identificare e bloccare automaticamente questi domini prima che possano essere utilizzati per scopi malevoli.

L’Accelerazione dello Studio degli Omografismi Grazie agli LLM

L’avvento dei modelli linguistici avanzati (LLM), come GPT-4, ha accelerato lo studio e l’identificazione degli omografismi. Questi modelli possono analizzare grandi quantità di dati in tempi molto brevi, identificando pattern e anomalie che potrebbero sfuggire all’occhio umano.

Gli LLM possono essere utilizzati per generare e analizzare migliaia di possibili domini omografici, come ad esempio “apinfоsec.com” o “apinfosec.cоm” (con “о” cirillico). Questo aiuta i ricercatori a comprendere meglio le tecniche utilizzate dai cybercriminali e sviluppare contromisure efficaci. Inoltre, possono essere impiegati per migliorare gli algoritmi di rilevamento, rendendoli più accurati e meno soggetti a falsi positivi.

Conclusioni

Gli omografismi rappresentano una minaccia crescente nel panorama della cybersecurity, sfruttando le somiglianze visive tra caratteri di diversi alfabeti per ingannare gli utenti. La lotta contro questa minaccia richiede una combinazione di ricerca avanzata, sviluppo di nuovi strumenti di rilevamento e l’utilizzo di tecnologie all’avanguardia come i modelli linguistici avanzati. Solo attraverso un approccio integrato e collaborativo sarà possibile proteggere efficacemente gli utenti da questi nuovi e potenzialmente devastanti attacchi.

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