Consumer Advisory Bulletin, Warning: Internet "Phishing" Scams, October 2005

The Attorney General’s Consumer Protection Division receives hundreds of calls and consumer complaints every year. Follow these tips to avoid unexpected expense and disappointments. This record is about: Warning: Internet "Phishing" Scams

Consumer Advisory Bulletin, “Phishing” Scams Use New Tricks March, 2009

The Attorney General’s Consumer Protection Division receives hundreds of calls and consumer complaints every year. Follow these tips to avoid unexpected expense and disappointments. This record is about: “Phishing” Scams Use New Tricks

Sending and receiving emails

For students - to improve email management

Using the Euclidean Distance as a Mechanism Distance between Signatures to the Detect Spam and Phishing Scams

Spams and Phishing Scams are some of the abuse forms on the Internet that have grown up now. These abuses influence in user's routine of electronic mail and in the infrastructure of Internet communication. So, this paper proposes a new model messages filter based in Euclidian distance, beyond show the containment's methodologies currently more used. A new model messages filter, based in frequency's distribution of character present in your content and in signature generation is described. An architecture to combat Phishing Scam and spam is proposed in order to contribute to the containment of attempted fraud by mail.

Cryptolocker, trick or threat: phishing e malware alla ricerca dell'anello debole

Il Cryptolocker è un malware diffuso su scala globale appartenente alla categoria ransomware. La mia analisi consiste nel ripercorrere le origini dei software maligni alla ricerca di rappresentanti del genere con caratteristiche simili al virus che senza tregua persevera a partire dal 2013: il Cryptolocker. Per imparare di più sul comportamento di questa minaccia vengono esposte delle analisi del malware, quella statica e quella dinamica, eseguite sul Cryptolocker (2013), CryptoWall (2014) e TeslaCrypt (2015). In breve viene descritta la parte operativa per la concezione e la configurazione di un laboratorio virtuale per la successiva raccolta di tracce lasciate dal malware sul sistema e in rete. In seguito all’analisi pratica e alla concentrazione sui punti deboli di queste minacce, oltre che sugli aspetti tecnici alla base del funzionamento dei crypto, vengono presi in considerazione gli aspetti sociali e psicologici che caratterizzano un complesso background da cui il virus prolifica. Vengono confrontate fonti autorevoli e testimonianze per chiarire i dubbi rimasti dopo i test. Saranno questi ultimi a confermare la veridicità dei dati emersi dai miei esperimenti, ma anche a formare un quadro più completo sottolineando quanto la morfologia del malware sia in simbiosi con la tipologia di utente che va a colpire. Capito il funzionamento generale del crypto sono proprio le sue funzionalità e le sue particolarità a permettermi di stilare, anche con l’aiuto di fonti esterne al mio operato, una lista esauriente di mezzi e comportamenti difensivi per contrastarlo ed attenuare il rischio d’infezione. Vengono citati anche le possibili procedure di recupero per i dati compromessi, per i casi “fortunati”, in quanto il recupero non è sempre materialmente possibile. La mia relazione si conclude con una considerazione da parte mia inaspettata: il potenziale dei crypto, in tutte le loro forme, risiede per la maggior parte nel social engineering, senza il quale (se non per certe categorie del ransomware) l’infezione avrebbe percentuali di fallimento decisamente più elevate.

A corpus-based investigation of junk emails

Almost everyone who has an email account receives from time to time unwanted emails. These emails can be jokes from friends or commercial product offers from unknown people. In this paper we focus on these unwanted messages which try to promote a product or service, or to offer some “hot” business opportunities. These messages are called junk emails. Several methods to filter junk emails were proposed, but none considers the linguistic characteristics of junk emails. In this paper, we investigate the linguistic features of a corpus of junk emails, and try to decide if they constitute a distinct genre. Our corpus of junk emails was build from the messages received by the authors over a period of time. Initially, the corpus consisted of 1563, but after eliminating the duplications automatically we kept only 673 files, totalising just over 373,000 tokens. In order to decide if the junk emails constitute a different genre, a comparison with a corpus of leaflets extracted from BNC and with the whole BNC corpus is carried out. Several characteristics at the lexical and grammatical levels were identified.

Spam campaign detection, analysis, and formalization

Les courriels Spams (courriels indésirables ou pourriels) imposent des coûts annuels extrêmement lourds en termes de temps, d’espace de stockage et d’argent aux utilisateurs privés et aux entreprises. Afin de lutter efficacement contre le problème des spams, il ne suffit pas d’arrêter les messages de spam qui sont livrés à la boîte de réception de l’utilisateur. Il est obligatoire, soit d’essayer de trouver et de persécuter les spammeurs qui, généralement, se cachent derrière des réseaux complexes de dispositifs infectés, ou d’analyser le comportement des spammeurs afin de trouver des stratégies de défense appropriées. Cependant, une telle tâche est difficile en raison des techniques de camouflage, ce qui nécessite une analyse manuelle des spams corrélés pour trouver les spammeurs. Pour faciliter une telle analyse, qui doit être effectuée sur de grandes quantités des courriels non classés, nous proposons une méthodologie de regroupement catégorique, nommé CCTree, permettant de diviser un grand volume de spams en des campagnes, et ce, en se basant sur leur similarité structurale. Nous montrons l’efficacité et l’efficience de notre algorithme de clustering proposé par plusieurs expériences. Ensuite, une approche d’auto-apprentissage est proposée pour étiqueter les campagnes de spam en se basant sur le but des spammeur, par exemple, phishing. Les campagnes de spam marquées sont utilisées afin de former un classificateur, qui peut être appliqué dans la classification des nouveaux courriels de spam. En outre, les campagnes marquées, avec un ensemble de quatre autres critères de classement, sont ordonnées selon les priorités des enquêteurs. Finalement, une structure basée sur le semiring est proposée pour la représentation abstraite de CCTree. Le schéma abstrait de CCTree, nommé CCTree terme, est appliqué pour formaliser la parallélisation du CCTree. Grâce à un certain nombre d’analyses mathématiques et de résultats expérimentaux, nous montrons l’efficience et l’efficacité du cadre proposé.

Development of a framework for the analysis of document-based phishing campaigns

In questo elaborato di tesi si affronta lo sviluppo di un framework per l'analisi di URL di phishing estratte da documenti malevoli. Tramite il linguaggio python3 e browsers automatizzati si è sviluppata una pipeline per analizzare queste campagne malevole. La pipeline ha lo scopo di arrivare alla pagina finale, evitando di essere bloccata da tecniche anti-bot di cloaking, per catturare una schermata e salvare la pagina in locale. Durante l'analisi tutto il traffico è salvato per analisi future. Ad ogni URL visitato vengono salvate informazioni quali entry DNS, codice di Autonomous System e lo stato nella blocklist di Google. Un'analisi iniziale delle due campagne più estese è stata effettuata, rivelando il business model dietro ad esse e le tecniche usate per proteggere l'infrastruttura stessa.

Improving Remote Voting Security with Code Voting

One of the major problems that prevents the spread of elections with the possibility of remote voting over electronic networks, also called Internet Voting, is the use of unreliable client platforms, such as the voter's computer and the Internet infrastructure connecting it to the election server. A computer connected to the Internet is exposed to viruses, worms, Trojans, spyware, malware and other threats that can compromise the election's integrity. For instance, it is possible to write a virus that changes the voter's vote to a predetermined vote on election's day. Another possible attack is the creation of a fake election web site where the voter uses a malicious vote program on the web site that manipulates the voter's vote (phishing/pharming attack). Such attacks may not disturb the election protocol, therefore can remain undetected in the eyes of the election auditors. We propose the use of Code Voting to overcome insecurity of the client platform. Code Voting consists in creating a secure communication channel to communicate the voter's vote between the voter and a trusted component attached to the voter's computer. Consequently, no one controlling the voter's computer can change the his/her's vote. The trusted component can then process the vote according to a cryptographic voting protocol to enable cryptographic verification at the server's side.

Gestão de documentos electrónicos EDIFACT em dispositivos móveis

Este trabalho tem como objetivo a apresentação e a implementação de uma solução de gestão de documentos e dados de cadastro de forma eletrónica, leia-se, Encomendas, Guias de Remessa, Clientes e Artigos. A mesma é baseada em dispositivos móveis, no sentido de permitir dar mobilidade na troca de informação, às empresas que detenham atualmente processos de integração de sistemas EDI com empresas da grande distribuição. A solução permite que os vendedores / comerciais das empresas na área do retalho, que normalmente estão fisicamente deslocados ou viajam durante bastante tempo, sem ir à sede da empresa regularmente, possam realizar as operações necessárias em qualquer altura, até mesmo diretamente no cliente. As operações podem consistir por exemplo, no envio de encomendas para a sede (servidor) para processamento, adicionar / criar novos clientes, sincronizar o sistema com a sede para permitir a atualização dos dados de artigos e clientes. O uso de dispositivos móveis, que podem ter a capacidade de realização de chamadas, receção de emails e acesso à internet, irão permitir que os colaboradores tirem partidos das capacidades desses equipamentos, e usem o mesmo para efetuar de forma descentralizada, operações que teriam que efetuar na Sede ou num computador pessoal / portátil, desta forma, as empresas podem ter uma redução de custos considerável. Atualmente, praticamente todas as empresas fornecedoras da grande distribuição que trabalhem com empresas da grande distribuição já têm implementado nas suas Sedes / Empresas processos de integração, processos de impressão e gestão EDI com base em formatos standard da norma EDIFACT das Nações Unidas (UN) [13], por exemplo, para receção de Encomendas, Resposta a Encomendas, envio de Guias de Remessa, Faturas. Esta solução permite o reaproveitamento dos processos e soluções já existentes e implementados, sendo possível desta forma realizar um alargamento dos clientes / parceiros abrangidos com um investimento bastante reduzido e permitindo a redução de custos operacionais, e de erros devido à inserção manual. A solução apresentada tenta tirar partido dos standards mais aceites e implementados em projetos EAI / EDI na industria da grande distribuição em Portugal (retalho), tal como o EDIFACT, AS2 / WS e é suportada em tecnologias Microsoft. Todo o trabalho foi feito com base nas particularidades da lei Portuguesa e nas recomendações da GS1.

Automatic email organization

Introdução Actualmente, as mensagens electrónicas são consideradas um importante meio de comunicação. As mensagens electrónicas – vulgarmente conhecidas como emails – são utilizadas fácil e frequentemente para enviar e receber o mais variado tipo de informação. O seu uso tem diversos fins gerando diariamente um grande número de mensagens e, consequentemente um enorme volume de informação. Este grande volume de informação requer uma constante manipulação das mensagens de forma a manter o conjunto organizado. Tipicamente esta manipulação consiste em organizar as mensagens numa taxonomia. A taxonomia adoptada reflecte os interesses e as preferências particulares do utilizador. Motivação A organização manual de emails é uma actividade morosa e que consome tempo. A optimização deste processo através da implementação de um método automático, tende a melhorar a satisfação do utilizador. Cada vez mais existe a necessidade de encontrar novas soluções para a manipulação de conteúdo digital poupando esforços e custos ao utilizador; esta necessidade, concretamente no âmbito da manipulação de emails, motivou a realização deste trabalho. Hipótese O objectivo principal deste projecto consiste em permitir a organização ad-hoc de emails com um esforço reduzido por parte do utilizador. A metodologia proposta visa organizar os emails num conjunto de categorias, disjuntas, que reflectem as preferências do utilizador. A principal finalidade deste processo é produzir uma organização onde as mensagens sejam classificadas em classes apropriadas requerendo o mínimo número esforço possível por parte do utilizador. Para alcançar os objectivos estipulados, este projecto recorre a técnicas de mineração de texto, em especial categorização automática de texto, e aprendizagem activa. Para reduzir a necessidade de inquirir o utilizador – para etiquetar exemplos de acordo com as categorias desejadas – foi utilizado o algoritmo d-confidence. Processo de organização automática de emails O processo de organizar automaticamente emails é desenvolvido em três fases distintas: indexação, classificação e avaliação. Na primeira fase, fase de indexação, os emails passam por um processo transformativo de limpeza que visa essencialmente gerar uma representação dos emails adequada ao processamento automático. A segunda fase é a fase de classificação. Esta fase recorre ao conjunto de dados resultantes da fase anterior para produzir um modelo de classificação, aplicando-o posteriormente a novos emails. Partindo de uma matriz onde são representados emails, termos e os seus respectivos pesos, e um conjunto de exemplos classificados manualmente, um classificador é gerado a partir de um processo de aprendizagem. O classificador obtido é então aplicado ao conjunto de emails e a classificação de todos os emails é alcançada. O processo de classificação é feito com base num classificador de máquinas de vectores de suporte recorrendo ao algoritmo de aprendizagem activa d-confidence. O algoritmo d-confidence tem como objectivo propor ao utilizador os exemplos mais significativos para etiquetagem. Ao identificar os emails com informação mais relevante para o processo de aprendizagem, diminui-se o número de iterações e consequentemente o esforço exigido por parte dos utilizadores. A terceira e última fase é a fase de avaliação. Nesta fase a performance do processo de classificação e a eficiência do algoritmo d-confidence são avaliadas. O método de avaliação adoptado é o método de validação cruzada denominado 10-fold cross validation. Conclusões O processo de organização automática de emails foi desenvolvido com sucesso, a performance do classificador gerado e do algoritmo d-confidence foi relativamente boa. Em média as categorias apresentam taxas de erro relativamente baixas, a não ser as classes mais genéricas. O esforço exigido pelo utilizador foi reduzido, já que com a utilização do algoritmo d-confidence obteve-se uma taxa de erro próxima do valor final, mesmo com um número de casos etiquetados abaixo daquele que é requerido por um método supervisionado. É importante salientar, que além do processo automático de organização de emails, este projecto foi uma excelente oportunidade para adquirir conhecimento consistente sobre mineração de texto e sobre os processos de classificação automática e recuperação de informação. O estudo de áreas tão interessantes despertou novos interesses que consistem em verdadeiros desafios futuros.

Digitalização das promoções de vendas e email marketing

Dissertação de Mestrado apresentado ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Marketing Digital, sob orientação de Professor Doutor António Correia de Barros