Искусство обмана - читать онлайн книгу. Автор: Кристофер Хэднеги cтр.№ 9

Смотрели когда-нибудь кулинарные шоу Гордона Рамзи? Он всегда ясно формулирует, что именно ему не нравится в блюде. Например: «Здесь слишком много перца и масла». А новичок, возможно, сказал бы: «Блюдо слишком острое и жирное». Существенно ли отличаются эти формулировки? По-моему, да. И я хочу помочь вам стать Гордонами Рамзи мира социальной инженерии (но, конечно, не такими сквернословами).

Итак, приступим же к делу. И начнем с обсуждения сбора данных из открытых источников.

Сбор данных в открытых источниках — фундамент деятельности социального инженера. С обработки информации начинается и на использовании информации держится любая операция. Именно поэтому нужно разобраться, какие способы получения информации об объектах воздействия доступны социальным инженерам.

Вне зависимости от того, какой способ использования открытых источников вы выберете, важно заранее четко знать, что именно вы ищете. А это не так просто, как кажется. Ведь формулировка в духе «Хочу найти всю доступную информацию об объекте» — это не цель. Разная информация имеет для нас разную ценность, и ценность эта варьируется в зависимости от выбранного типа атаки.

Давайте для начала я помогу вам увидеть ситуацию в целом. Согласно данным с сайта http://www.worldwidewebsize.com, на сегодняшний момент в мире зарегистрировано больше 4,48 млрд веб-страниц. Причем сюда не входят неиндексированные страницы, теневой интернет и т. п. Ежегодный мировой интернет-трафик достиг 1,3 зеттабайт (то есть 1 300 000 000 000 000 000 000 байт). В общей сложности в интернете может храниться порядка 10 йоттабайт данных (в байтах это 10 000 000 000 000 000 000 000 000).

Почему так важно представлять себе объем интернет-трафика? Например, если вы планируете адресный фишинг, вам необходимо искать информацию о хобби, предпочтениях и ценностях жертвы. Если же вы готовитесь к вишингу, больше смысла будет в сборе информации о месте работы жертвы и ее статусе в своей организации. Также стоит узнать обо всех внешних и внутренних службах, звонку из которых этот человек не будет удивлен. Если же вы собираетесь общаться с объектом воздействия лично, вам нужно знать, в каких местах и с какими людьми он обычно встречается.

Так вот, искать эти данные придется среди 4,48 млрд сайтов. Так что прежде чем погружаться в эту бездну, имеет смысл составить план поисковых работ.

Список вопросов, собранных в таблице 2.1 поможет вам выделить ключевые параметры поиска.

Конечно, вопросы из этой таблицы не предусматривают всего на свете. Но вы можете вносить в нее собственные дополнения: о типах используемых компьютеров, расписаниях сотрудников, употребляемых языках, антивирусных программах и пр.

А вот реальная история, попавшая в новости в 2017 году (подробности здесь: https://gizmodo.com/this-is-almost-certainly-james-comey-s-twitteraccount-1793843641). Ее герой — бывший директор ФБР Джеймс Коми. Одна блогерша решила проверить, удастся ли найти аккаунты Коми в социальных сетях. Поскольку он занимал высокую должность, эту информацию нигде особенно не светили. В таких ситуациях и используется сбор данных из открытых источников. На илл. 2.1 представлена пошаговая последовательность действий, которые предприняла блогерша. Изучите ее, а я пока разберу каждый шаг по отдельности.

Во-первых, девушка четко сформулировала свою цель: выяснить, использовал ли глава ФБР социальные сети и если да — то какие.

Интернет эту задачу не облегчил: в 2016 году был опубликован рейтинг «Топ-60 соцсетей» — поле для поиска было огромным. Причем на каждой из этих платформ действовали свои правила и методы работы. Одному человеку было бы слишком сложно обработать такой объем информации.

К счастью, одна из самых старых форм сбора данных из открытых источников довольно проста в применении: иногда оказывается достаточным просто внимательно слушать. В одном из интервью Коми упомянул, что у него были аккаунты в Twitter и Instagram.

Это позволило девушке существенно сузить поле поиска: с 60 соцсетей до двух. Согласитесь, задача значительно упростилась.

Аккаунтов, принадлежащих Джеймсу Коми, девушка не нашла, однако обнаружила в Twitter аккаунт его сына, Брайана Коми. Родственную связь между ними удалось подтвердить, когда Брайан поздравил Джеймса с повышением до должности директора ФБР.

Многие пользователи связывают между собой аккаунты в разных социальных сетях. Так поступил и Брайан: связал странички в Instagram и Twitter. Но аккаунт в Instagram оказался закрытым, и получить доступ к публикациям можно было только с разрешения самого Брайана.

Блогерша направила Брайану запрос на подписку. А в Instagram есть специальные алгоритмы, которые на основе отправленного запроса рекомендуют и других, потенциально интересных вам пользователей. Так вот, социальная сеть вывела несколько профилей членов семьи Брайана (Джеймса Коми среди них не было) и один аккаунт с ником @reinholdniebuhr.

Поиск в Google показал, что Райнхольд Нибур — американский теолог, философ и политический аналитик. Умер он в 1971 году и завести себе аккаунт в Instagram не мог. Посвятив еще некоторое время поискам, девушка обнаружила, что дипломная работа Джеймса Коми была посвящена деятельности именно Райнхольда Нибура.

Вооружившись новыми знаниями, блогерша вернулась в Twitter и нашла семь аккаунтов с таким именем. Один из них использовал это имя и ник @ProjectExile7.

Дальнейший поиск занял совсем немного времени. Выяснилось, что, когда Коми занимал должность прокурора и жил в Ричмонде, он запустил одноименный проект — Project Exile («Исход»).

Для сбора этой информации девушка не использовала незаконных методов, ей не пришлось ничего взламывать, она просто изучила информацию из открытых источников, обращая внимание на то, что могло оказаться важным.

Перед нами отличный пример поиска информации в открытых источниках как с помощью технических достижений, так и без них. Есть чему поучиться социальным инженерам! При написании этой главы я старался придерживаться такого же подхода, поэтому сейчас мы будем обсуждать, как совмещать использование разных источников открытой информации. Весь материал я разделил на две части: поиск данных, связанный и не связанный с использованием технологий.