Agenda. Spam: Zahlen und Daten. Malware & Spam per Botnetz (und was dagegen schützt) Werner Klier Virenforschung. G DATA Security Labs

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1 Malware & Spam per Botnetz (und was dagegen schützt) Werner Klier Virenforschung G DATA Security Labs Agenda Spam Zahlen und Daten Erkennung Image Spam OutbreakShield A1 Spam: Zahlen und Daten 86.2 % aller s sind Spam (+ 4.9% 2005) Themen Medizin Aktien Sexuelle Leistung Finanzen, Jobs Wetten, Lotto Porno Sonstige Commtouch spam statistics Q % 27% 18% 12% 11% 11% 6% 15% MessageLabs Annual Security Report % aller Spams von 200 Personen 35% ist Image Spam 85% per Botnetz 1

2 Folie 3 A1 MessageLabs Annual Security Report 2006 Peak in July 2004 with 94.5% Average 2005: 81.3% Autor;

3 Was ist ein Botnetz? Backdoors werden durch Würmer und Bots installiert Durch die Hintertür kann beliebige Software installiert werden, der Rechner von außen ferngesteuert werden Rechner werden zu Zombies Viele infizierte Rechner können zu einem Netzwerk zusammengeschlossen werden Botnetz = Netz fernsteuerbarer Rechner Botnetze in Zahlen Zombies pro Botnetz: , wenige 1000 Anzahl der Zombies: 6-8 Millionen jeden Tag aktiv Täglich Neuinfektionen Spam- oder Malware-Outbreak dauert 2-3 Stunden in 2 Stunden 160 Mio. s Internationale Gangs!?! Die argentinische Spammergruppe SuperZonda, registriert in Holland, nutzt einen spanischen ISP und ist in die Server von British Airways eingebrochen, um russische Bräute" an amerikanische Männer zu vermitteln. 2

4 Methoden der Spamerkennung Absender Whitelist & Blacklist Realtime Blackhole List von Spam-Relays Inhaltsfilter Schlüsselwörter in Betreff oder Text URL-Blocking Eigenschaften (Heuristik) Bayes-Filter erkennt Worthäufigkeiten Meta Greylisting Hash database 42 Schreibweisen von Viagra V G R A \./iagra Viiagra Vìagrä V--i--a--g--r a V!agra V1agra VI.A.G.R.A viagr.a VxIbA0G7RRA Via.gra Vriagra V+i\a\g\r\a Viag[ra Víagra V;I;A*G-R-A V-i-a-g-r-a V*I*A*G*R*A \/^i^ag-ra VlAGRA V\i\a.g.r.a v_r_i_a_g_r_a Viag*ra vi-agra Vi-ag.ra v-iagra Viagr-a V^I^A^G^G^A V'i'a'g'r'a' V*I*A,G,R.A VI.A.G.R.A... Viag\ra! V-i:ag:ra V'i'a'g'r'a V/i;a:g:r:a Einfache HTML-Texttricks What the user sees What the filter sees Mortgage Mortgage Mutations M o r t g a g e, M0rtgage M o r t g a g e, M0rtgage Invisible ink Mxo1ryttgvaqg8e Mxo1ryttgvaqg8e Color games Mxo1ryttgvaqg8e Mxo1ryttgvaqg8e HTML table M O R T G A G E MDOoRnTeG AeGaEsy D o n e e a s y 3

5 Spam-Trends 85% Spam wird per Botnetz versendet Blacklists und RBLs funktionieren nicht Ø35% Image-Spam => 70% des Volumens unterläuft die textbasierten Inhaltsfilter Quelle: Commtouch: 2006 spam trends report Einzelne Buchstaben ersetzen URL im Bild ist nicht anklickbar 4

6 Zufällige Verschmutzung behindert OCR Funktioniert OCR immer? Ein Bild? Nein!!! 5

7 Image spam - the tricks Farbiger Text erschwert Bildanalyse 6

8 Variabler Hintergrund und Schriftschnitt verhindert Signaturen Farbiger Hintergrund erschwert Farbwertanalyse Unterschwellige Botschaften in Animationen 7

9 OutbreakShield die Lösung s von 50 Mio. Postfächern in über 100 Ländern werden überwacht. -Traffic wird analysiert. Anhand der Verbreitungsmuster wird ein Outbreak erkannt. Eine Abfrage der Datenbank genügt Beispiele für Verbreitungsmuster Kommerzielle Mails 1 : n Botnetze m : n Typisch für Spam und Phishing -Würmer Charakteristische Netzstruktur Erkennungsrate Spam und Phishing Erkennungsrate Spam (ermittelt von PC professionell) Erkennungsrate Phishing (ermittelt von PC professionell) 100,0% 100,0% 95,0% 90,0% 85,0% 89,0% 86,9% 96,0% 99,0% 98,0% 97,0% 96,1% 96,0% 95,1% 95,0% Fehlalarme: 1 : ,6% 98,6% 98,6% 80,0% AV-Firma 1 AV-Firma 2 AV-Firma 3 G DATA 94,0% AV-Firma 1 AV-Firma 2 AV-Firma 3 G DATA

10 G DATA Lösungen Verbesserte OutbreakShield-Technologie Vollautomatische Sofort-Erkennung von Outbreaks Erkennt 95% aller Viren auch Unbekannte Unabhängig vom Inhalt der oder dem Dateityp des Anhangs Aktuell werden täglich über infizierte Mails von G DATA Kunden geblockt. G DATA Software AG, August 2006 R e s p o n s e t i m e s Benchmark Data from AV-Test.org Outbreak Variant Date & AV-Test.org ID e-bay downloader _08-39_0001 Goldun _09-53_0001 Trojan Downloader _08-55_0001 Trojan-Downloader _09-53_0001 Trojan-Downloader_ _09-53_0001 Trojan PSW _09-53_0001 Trojan-Downloader _17-29_0001 Trojan-Dropper _17-29_0001 Trojan Spy _11-51_0001 Trojan Spy_ _11-51_0001 W32.Womble _11-51_0001 Mytpb _15-14_0001 Trojan-Downloader _15-14_0001 Trojan-Downloader _15-14_0001 Trojan PSW _15-14_0001 Trojan-Downloader _15-09_0003 Trojan-Downloader.Win32.Delf.awg _11-43_0002 CA etrust Kaspersky McAfee Microsoft Sophos Symantec 15:58 4:23 10:59 4:03 12:17 22:43 50:34 129:15 121:22 12:07 33:20 13:27 8:51 40:48 49:51 79:24 24:33 25:44 36:04 49:39 39:54 95:59 81:59 45:01 49:58 26:09 247:52 79:10 11:45 67:50 53:50 16:52 21:49 12:35 22:48 101:46 6:31 22:33 10:19 36:12 5:33 31:37 21:45 5:03 30:51 41:52 35:52 5:13 31:17 24:39 30:31 18:07 3:26 39:13 132:46 72:20 35:55 24:23 132:51 36:12 5:33 31:37 21:45 5:03 30:51 41:52 8:57 11:30 59:53 23:36 24:29 4:18 Legend: Blocked in first hour Delay Time in hh:mm No Defense in Analysis Period Trend Micro 9

11 Vielen Dank! Fragen? 10

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