Botnetzmonitoring Waledac
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- Dorothea Sofia Kirchner
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1 Botnetzmonitoring Waledac Ben Stock Universität Mannheim 14. September 2009
2 Übersicht 1 Einführung 2 Waledac Analyse Aufbau des Netzwerkes Benutzte Technologien 3 Entwickelte Werkzeuge Repeater Crawler Walowdac 4 Vorgehensweise und Ergebnisse Propagieren der IP-Adressen Größe des Botnetzes Weitere Informationen Beobachtete Nebeneffekte 5 Fazit und Ausblick Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
3 Übersicht 1 Einführung 2 Waledac Analyse Aufbau des Netzwerkes Benutzte Technologien 3 Entwickelte Werkzeuge Repeater Crawler Walowdac 4 Vorgehensweise und Ergebnisse Propagieren der IP-Adressen Größe des Botnetzes Weitere Informationen Beobachtete Nebeneffekte 5 Fazit und Ausblick Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
4 Übersicht 1 Einführung 2 Waledac Analyse Aufbau des Netzwerkes Benutzte Technologien 3 Entwickelte Werkzeuge Repeater Crawler Walowdac 4 Vorgehensweise und Ergebnisse Propagieren der IP-Adressen Größe des Botnetzes Weitere Informationen Beobachtete Nebeneffekte 5 Fazit und Ausblick Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
5 Übersicht 1 Einführung 2 Waledac Analyse Aufbau des Netzwerkes Benutzte Technologien 3 Entwickelte Werkzeuge Repeater Crawler Walowdac 4 Vorgehensweise und Ergebnisse Propagieren der IP-Adressen Größe des Botnetzes Weitere Informationen Beobachtete Nebeneffekte 5 Fazit und Ausblick Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
6 Übersicht 1 Einführung 2 Waledac Analyse Aufbau des Netzwerkes Benutzte Technologien 3 Entwickelte Werkzeuge Repeater Crawler Walowdac 4 Vorgehensweise und Ergebnisse Propagieren der IP-Adressen Größe des Botnetzes Weitere Informationen Beobachtete Nebeneffekte 5 Fazit und Ausblick Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
7 Einführung Was ist Waledac? Einige Buzzwords Spambot Peer-to-Peer Verschlüsselte Kommunikation Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
8 Einführung Was ist Waledac? Einige Buzzwords Spambot Peer-to-Peer Verschlüsselte Kommunikation Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
9 Einführung Was ist Waledac? Einige Buzzwords Spambot Peer-to-Peer Verschlüsselte Kommunikation Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
10 Einführung Was interessiert uns an Waledac? Anzahl der Bots weltweite Verteilung Spamerfolg Schwachstellen? Storm Nachfolger? Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
11 Einführung Was interessiert uns an Waledac? Anzahl der Bots weltweite Verteilung Spamerfolg Schwachstellen? Storm Nachfolger? Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
12 Einführung Was interessiert uns an Waledac? Anzahl der Bots weltweite Verteilung Spamerfolg Schwachstellen? Storm Nachfolger? Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
13 Einführung Was interessiert uns an Waledac? Anzahl der Bots weltweite Verteilung Spamerfolg Schwachstellen? Storm Nachfolger? Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
14 Einführung Was interessiert uns an Waledac? Anzahl der Bots weltweite Verteilung Spamerfolg Schwachstellen? Storm Nachfolger? Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
15 Aufbau des Netzwerkes Waledac Analyse Aufbau des Netzwerkes mindestens 3 Ebenen unterste Ebene: Spammer nächste Ebene: Repeater (auch Fast-Flux-Agents) dritte Ebene: Backend Server vierte Ebene: Upper Tier Server Nur Spammer und Repeater echtes P2P Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
16 Aufbau des Netzwerkes Waledac Analyse Aufbau des Netzwerkes mindestens 3 Ebenen unterste Ebene: Spammer nächste Ebene: Repeater (auch Fast-Flux-Agents) dritte Ebene: Backend Server vierte Ebene: Upper Tier Server Nur Spammer und Repeater echtes P2P Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
17 Aufbau des Netzwerkes Waledac Analyse Aufbau des Netzwerkes mindestens 3 Ebenen unterste Ebene: Spammer nächste Ebene: Repeater (auch Fast-Flux-Agents) dritte Ebene: Backend Server vierte Ebene: Upper Tier Server Nur Spammer und Repeater echtes P2P Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
18 Aufbau des Netzwerkes Waledac Analyse Aufbau des Netzwerkes mindestens 3 Ebenen unterste Ebene: Spammer nächste Ebene: Repeater (auch Fast-Flux-Agents) dritte Ebene: Backend Server vierte Ebene: Upper Tier Server Nur Spammer und Repeater echtes P2P Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
19 Aufbau des Netzwerkes Waledac Analyse Aufbau des Netzwerkes mindestens 3 Ebenen unterste Ebene: Spammer nächste Ebene: Repeater (auch Fast-Flux-Agents) dritte Ebene: Backend Server vierte Ebene: Upper Tier Server Nur Spammer und Repeater echtes P2P Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
20 Aufbau des Netzwerkes Waledac Analyse Aufbau des Netzwerkes mindestens 3 Ebenen unterste Ebene: Spammer nächste Ebene: Repeater (auch Fast-Flux-Agents) dritte Ebene: Backend Server vierte Ebene: Upper Tier Server Nur Spammer und Repeater echtes P2P Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
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22 Waledac Analyse Benutzte Technologien Benutzte Technologien hybrides P2P-Netz als Topologie XML für Kommunikation Bzip2 zur Komprimierung RSA und AES zur Verschlüsselung HTTP als unauffälliger Kommunikationskanal Registry als Speicherort für z.b. Peerlisten und ID Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
23 Waledac Analyse Benutzte Technologien Benutzte Technologien hybrides P2P-Netz als Topologie XML für Kommunikation Bzip2 zur Komprimierung RSA und AES zur Verschlüsselung HTTP als unauffälliger Kommunikationskanal Registry als Speicherort für z.b. Peerlisten und ID Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
24 Waledac Analyse Benutzte Technologien Benutzte Technologien hybrides P2P-Netz als Topologie XML für Kommunikation Bzip2 zur Komprimierung RSA und AES zur Verschlüsselung HTTP als unauffälliger Kommunikationskanal Registry als Speicherort für z.b. Peerlisten und ID Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
25 Waledac Analyse Benutzte Technologien Benutzte Technologien hybrides P2P-Netz als Topologie XML für Kommunikation Bzip2 zur Komprimierung RSA und AES zur Verschlüsselung HTTP als unauffälliger Kommunikationskanal Registry als Speicherort für z.b. Peerlisten und ID Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
26 Waledac Analyse Benutzte Technologien Benutzte Technologien hybrides P2P-Netz als Topologie XML für Kommunikation Bzip2 zur Komprimierung RSA und AES zur Verschlüsselung HTTP als unauffälliger Kommunikationskanal Registry als Speicherort für z.b. Peerlisten und ID Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
27 Waledac Analyse Benutzte Technologien Benutzte Technologien hybrides P2P-Netz als Topologie XML für Kommunikation Bzip2 zur Komprimierung RSA und AES zur Verschlüsselung HTTP als unauffälliger Kommunikationskanal Registry als Speicherort für z.b. Peerlisten und ID Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
28 Waledac Analyse Benutzte Technologien Funktionen von Waledac Spam-Bot intelligentes Templatesystem Spamreports nach Ausführung Fast-Flux-Agent primär für Verbreitung genutzt theoretisch auch Phishing o.ä. möglich DDoS-Bot implementiert, aber nicht beobachtet Harvesting von Zugangsdaten Harvesting von -Adressen werden ebenfalls im XML-Format an Botmaster geschickt Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
29 Waledac Analyse Benutzte Technologien Funktionen von Waledac Spam-Bot intelligentes Templatesystem Spamreports nach Ausführung Fast-Flux-Agent primär für Verbreitung genutzt theoretisch auch Phishing o.ä. möglich DDoS-Bot implementiert, aber nicht beobachtet Harvesting von Zugangsdaten Harvesting von -Adressen werden ebenfalls im XML-Format an Botmaster geschickt Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
30 Waledac Analyse Benutzte Technologien Funktionen von Waledac Spam-Bot intelligentes Templatesystem Spamreports nach Ausführung Fast-Flux-Agent primär für Verbreitung genutzt theoretisch auch Phishing o.ä. möglich DDoS-Bot implementiert, aber nicht beobachtet Harvesting von Zugangsdaten Harvesting von -Adressen werden ebenfalls im XML-Format an Botmaster geschickt Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
31 Waledac Analyse Benutzte Technologien Funktionen von Waledac Spam-Bot intelligentes Templatesystem Spamreports nach Ausführung Fast-Flux-Agent primär für Verbreitung genutzt theoretisch auch Phishing o.ä. möglich DDoS-Bot implementiert, aber nicht beobachtet Harvesting von Zugangsdaten Harvesting von -Adressen werden ebenfalls im XML-Format an Botmaster geschickt Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
32 Waledac Analyse Benutzte Technologien Funktionen von Waledac Spam-Bot intelligentes Templatesystem Spamreports nach Ausführung Fast-Flux-Agent primär für Verbreitung genutzt theoretisch auch Phishing o.ä. möglich DDoS-Bot implementiert, aber nicht beobachtet Harvesting von Zugangsdaten Harvesting von -Adressen werden ebenfalls im XML-Format an Botmaster geschickt Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
33 Waledac Analyse Benutzte Technologien Funktionen von Waledac Spam-Bot intelligentes Templatesystem Spamreports nach Ausführung Fast-Flux-Agent primär für Verbreitung genutzt theoretisch auch Phishing o.ä. möglich DDoS-Bot implementiert, aber nicht beobachtet Harvesting von Zugangsdaten Harvesting von -Adressen werden ebenfalls im XML-Format an Botmaster geschickt Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
34 Waledac Analyse Benutzte Technologien Funktionen von Waledac Spam-Bot intelligentes Templatesystem Spamreports nach Ausführung Fast-Flux-Agent primär für Verbreitung genutzt theoretisch auch Phishing o.ä. möglich DDoS-Bot implementiert, aber nicht beobachtet Harvesting von Zugangsdaten Harvesting von -Adressen werden ebenfalls im XML-Format an Botmaster geschickt Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
35 Waledac Analyse Benutzte Technologien Funktionen von Waledac Spam-Bot intelligentes Templatesystem Spamreports nach Ausführung Fast-Flux-Agent primär für Verbreitung genutzt theoretisch auch Phishing o.ä. möglich DDoS-Bot implementiert, aber nicht beobachtet Harvesting von Zugangsdaten Harvesting von -Adressen werden ebenfalls im XML-Format an Botmaster geschickt Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
36 Waledac Analyse Benutzte Technologien Funktionen von Waledac Spam-Bot intelligentes Templatesystem Spamreports nach Ausführung Fast-Flux-Agent primär für Verbreitung genutzt theoretisch auch Phishing o.ä. möglich DDoS-Bot implementiert, aber nicht beobachtet Harvesting von Zugangsdaten Harvesting von -Adressen werden ebenfalls im XML-Format an Botmaster geschickt Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
37 Waledac Analyse Benutzte Technologien Funktionen von Waledac Spam-Bot intelligentes Templatesystem Spamreports nach Ausführung Fast-Flux-Agent primär für Verbreitung genutzt theoretisch auch Phishing o.ä. möglich DDoS-Bot implementiert, aber nicht beobachtet Harvesting von Zugangsdaten Harvesting von -Adressen werden ebenfalls im XML-Format an Botmaster geschickt Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
38 Waledac Analyse Benutzte Technologien Funktionen von Waledac Spam-Bot intelligentes Templatesystem Spamreports nach Ausführung Fast-Flux-Agent primär für Verbreitung genutzt theoretisch auch Phishing o.ä. möglich DDoS-Bot implementiert, aber nicht beobachtet Harvesting von Zugangsdaten Harvesting von -Adressen werden ebenfalls im XML-Format an Botmaster geschickt Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
39 Entwickelte Werkzeuge Entwickelte Werkzeuge Repeater Crawler: Suchen und Finden aller Repeater im Waledac-Botnetz Walowdac: Klon von Waledac, nur Kommunikationsfeatures Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
40 Entwickelte Werkzeuge Entwickelte Werkzeuge Repeater Crawler: Suchen und Finden aller Repeater im Waledac-Botnetz Walowdac: Klon von Waledac, nur Kommunikationsfeatures Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
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42 Entwickelte Werkzeuge Walowdac Walowdac entwickelt in Python implementiert Kommunikationsfeatures von Waledac loggt Verbindungen und zusätzlich Informationen (Kampagne, Spam-Statistiken,..) wirkt wie ein valider Repeater Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
43 Entwickelte Werkzeuge Walowdac Walowdac entwickelt in Python implementiert Kommunikationsfeatures von Waledac loggt Verbindungen und zusätzlich Informationen (Kampagne, Spam-Statistiken,..) wirkt wie ein valider Repeater Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
44 Entwickelte Werkzeuge Walowdac Walowdac entwickelt in Python implementiert Kommunikationsfeatures von Waledac loggt Verbindungen und zusätzlich Informationen (Kampagne, Spam-Statistiken,..) wirkt wie ein valider Repeater Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
45 Entwickelte Werkzeuge Walowdac Walowdac entwickelt in Python implementiert Kommunikationsfeatures von Waledac loggt Verbindungen und zusätzlich Informationen (Kampagne, Spam-Statistiken,..) wirkt wie ein valider Repeater Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
46 Vorgehensweise und Ergebnisse Propagieren der IP-Adressen Vorgehensweise bei der Messung Idee Bringe möglichst viele Bots dazu, zum Walowdac zu verbinden Dazu: propagiere Adressen unter den Repeatern, die wiederrum die diese an Spammer entsprechend weiterleiten Propagierung Waledac prüft nicht, ob IP bereits in der Liste ist ausschließlich ID ist Kriterium wenige IPs, verschiedene IDs benutzen viele Einträge, die auf Walowdac zeigen Repeater Crawler sendet Walowdac-Adressen Walowdac selbst antwortet mit Walowdac-Adressen Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
47 Vorgehensweise und Ergebnisse Propagieren der IP-Adressen Vorgehensweise bei der Messung Idee Bringe möglichst viele Bots dazu, zum Walowdac zu verbinden Dazu: propagiere Adressen unter den Repeatern, die wiederrum die diese an Spammer entsprechend weiterleiten Propagierung Waledac prüft nicht, ob IP bereits in der Liste ist ausschließlich ID ist Kriterium wenige IPs, verschiedene IDs benutzen viele Einträge, die auf Walowdac zeigen Repeater Crawler sendet Walowdac-Adressen Walowdac selbst antwortet mit Walowdac-Adressen Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
48 Vorgehensweise und Ergebnisse Propagieren der IP-Adressen Vorgehensweise bei der Messung Idee Bringe möglichst viele Bots dazu, zum Walowdac zu verbinden Dazu: propagiere Adressen unter den Repeatern, die wiederrum die diese an Spammer entsprechend weiterleiten Propagierung Waledac prüft nicht, ob IP bereits in der Liste ist ausschließlich ID ist Kriterium wenige IPs, verschiedene IDs benutzen viele Einträge, die auf Walowdac zeigen Repeater Crawler sendet Walowdac-Adressen Walowdac selbst antwortet mit Walowdac-Adressen Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
49 Vorgehensweise und Ergebnisse Propagieren der IP-Adressen Vorgehensweise bei der Messung Idee Bringe möglichst viele Bots dazu, zum Walowdac zu verbinden Dazu: propagiere Adressen unter den Repeatern, die wiederrum die diese an Spammer entsprechend weiterleiten Propagierung Waledac prüft nicht, ob IP bereits in der Liste ist ausschließlich ID ist Kriterium wenige IPs, verschiedene IDs benutzen viele Einträge, die auf Walowdac zeigen Repeater Crawler sendet Walowdac-Adressen Walowdac selbst antwortet mit Walowdac-Adressen Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
50 Vorgehensweise und Ergebnisse Propagieren der IP-Adressen Vorgehensweise bei der Messung Idee Bringe möglichst viele Bots dazu, zum Walowdac zu verbinden Dazu: propagiere Adressen unter den Repeatern, die wiederrum die diese an Spammer entsprechend weiterleiten Propagierung Waledac prüft nicht, ob IP bereits in der Liste ist ausschließlich ID ist Kriterium wenige IPs, verschiedene IDs benutzen viele Einträge, die auf Walowdac zeigen Repeater Crawler sendet Walowdac-Adressen Walowdac selbst antwortet mit Walowdac-Adressen Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
51 Vorgehensweise und Ergebnisse Propagieren der IP-Adressen Vorgehensweise bei der Messung Idee Bringe möglichst viele Bots dazu, zum Walowdac zu verbinden Dazu: propagiere Adressen unter den Repeatern, die wiederrum die diese an Spammer entsprechend weiterleiten Propagierung Waledac prüft nicht, ob IP bereits in der Liste ist ausschließlich ID ist Kriterium wenige IPs, verschiedene IDs benutzen viele Einträge, die auf Walowdac zeigen Repeater Crawler sendet Walowdac-Adressen Walowdac selbst antwortet mit Walowdac-Adressen Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
52 Vorgehensweise und Ergebnisse Propagieren der IP-Adressen Vorgehensweise bei der Messung Idee Bringe möglichst viele Bots dazu, zum Walowdac zu verbinden Dazu: propagiere Adressen unter den Repeatern, die wiederrum die diese an Spammer entsprechend weiterleiten Propagierung Waledac prüft nicht, ob IP bereits in der Liste ist ausschließlich ID ist Kriterium wenige IPs, verschiedene IDs benutzen viele Einträge, die auf Walowdac zeigen Repeater Crawler sendet Walowdac-Adressen Walowdac selbst antwortet mit Walowdac-Adressen Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
53 Vorgehensweise und Ergebnisse Propagieren der IP-Adressen Vorgehensweise bei der Messung Idee Bringe möglichst viele Bots dazu, zum Walowdac zu verbinden Dazu: propagiere Adressen unter den Repeatern, die wiederrum die diese an Spammer entsprechend weiterleiten Propagierung Waledac prüft nicht, ob IP bereits in der Liste ist ausschließlich ID ist Kriterium wenige IPs, verschiedene IDs benutzen viele Einträge, die auf Walowdac zeigen Repeater Crawler sendet Walowdac-Adressen Walowdac selbst antwortet mit Walowdac-Adressen Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
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55 Vorgehensweise und Ergebnisse Größe des Botnetzes Größenmessung des Botnetzes Daten vom 22. Juli Maximum: IDs aber: viele Kollissionen bei den IDs daher: ID und ASN als Kriterium so berechnetes Maximum: Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
56 Vorgehensweise und Ergebnisse Größe des Botnetzes Größenmessung des Botnetzes Daten vom 22. Juli Maximum: IDs aber: viele Kollissionen bei den IDs daher: ID und ASN als Kriterium so berechnetes Maximum: Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
57 Vorgehensweise und Ergebnisse Größe des Botnetzes Größenmessung des Botnetzes Daten vom 22. Juli Maximum: IDs aber: viele Kollissionen bei den IDs daher: ID und ASN als Kriterium so berechnetes Maximum: Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
58 Vorgehensweise und Ergebnisse Größe des Botnetzes Größenmessung des Botnetzes Daten vom 22. Juli Maximum: IDs aber: viele Kollissionen bei den IDs daher: ID und ASN als Kriterium so berechnetes Maximum: Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
59 Vorgehensweise und Ergebnisse Größe des Botnetzes Verteilung über die Weltkarte Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
60 Vorgehensweise und Ergebnisse Größe des Botnetzes Verteilung der laufenden Bots am 22. Juli Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
61 Vorgehensweise und Ergebnisse Größe des Botnetzes Erkenntnisse jeden Tag mindestens IDs vergleichweise wenige Verbindungen aus Nordamerika Asien Grund: erhöhte Netzwerk-Latenz + Walowdac-Latenz offenbar immer noch untere Schranke Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
62 Vorgehensweise und Ergebnisse Größe des Botnetzes Erkenntnisse jeden Tag mindestens IDs vergleichweise wenige Verbindungen aus Nordamerika Asien Grund: erhöhte Netzwerk-Latenz + Walowdac-Latenz offenbar immer noch untere Schranke Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
63 Vorgehensweise und Ergebnisse Größe des Botnetzes Erkenntnisse jeden Tag mindestens IDs vergleichweise wenige Verbindungen aus Nordamerika Asien Grund: erhöhte Netzwerk-Latenz + Walowdac-Latenz offenbar immer noch untere Schranke Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
64 Vorgehensweise und Ergebnisse Größe des Botnetzes Erkenntnisse jeden Tag mindestens IDs vergleichweise wenige Verbindungen aus Nordamerika Asien Grund: erhöhte Netzwerk-Latenz + Walowdac-Latenz offenbar immer noch untere Schranke Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
65 Vorgehensweise und Ergebnisse Größe des Botnetzes Erkenntnisse jeden Tag mindestens IDs vergleichweise wenige Verbindungen aus Nordamerika Asien Grund: erhöhte Netzwerk-Latenz + Walowdac-Latenz offenbar immer noch untere Schranke Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
66 Vorgehensweise und Ergebnisse Größe des Botnetzes Erkenntnisse jeden Tag mindestens IDs vergleichweise wenige Verbindungen aus Nordamerika Asien Grund: erhöhte Netzwerk-Latenz + Walowdac-Latenz offenbar immer noch untere Schranke Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
67 Vorgehensweise und Ergebnisse Weitere Informationen Windows Versionen (18. Juni Juli) Versionscode genutzt von Anzahl Anteil XP (32 Bit) ,2% Vista (SP1), Server ,6% Vista 353 2,9% Vista SP2, Server 2008 (SP2) 78 0,6% XP (64 Bit), Server ,3% ,2% nur für ca. 10% der gemessenen Bots über alle Betriebssysteme verteilt Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
68 Vorgehensweise und Ergebnisse Weitere Informationen Windows Versionen (18. Juni Juli) Versionscode genutzt von Anzahl Anteil XP (32 Bit) ,2% Vista (SP1), Server ,6% Vista 353 2,9% Vista SP2, Server 2008 (SP2) 78 0,6% XP (64 Bit), Server ,3% ,2% nur für ca. 10% der gemessenen Bots über alle Betriebssysteme verteilt Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
69 Vorgehensweise und Ergebnisse Weitere Informationen Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
70 Vorgehensweise und Ergebnisse Weitere Informationen Waledac Versionen Versionscode (65924 Bots) (74280 Bots) < (0,17%) 86 (0,12%) (0,67%) 270 (0,36%) (31,43%) 9344 (12,58%) (0,08%) 36 (0,05%) (53,96%) (14,20%) (4,03%) 362 (0,49%) (8,62%) 1650 (2,22%) (1,05%) 69 (0,09%) (0,00%) 8174 (11,00%) 46 0 (0,00%) (58,89%) Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
71 Vorgehensweise und Ergebnisse Weitere Informationen Verbreitungsgrad der Kampagnen (31. Juli) Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
72 Vorgehensweise und Ergebnisse Weitere Informationen Verbreitungsgrad der Kampagnen (9. September) Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
73 Vorgehensweise und Ergebnisse Weitere Informationen Spammenge und -erfolg Versuch von ESET: s pro Stunde möglich Auswertung der Spamreports: 10 Prozent Zustellungsrate jederzeit mindestens Bots online = zugestellte s am Tag! zu Spitzenzeiten Bots Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
74 Vorgehensweise und Ergebnisse Weitere Informationen Spammenge und -erfolg Versuch von ESET: s pro Stunde möglich Auswertung der Spamreports: 10 Prozent Zustellungsrate jederzeit mindestens Bots online = zugestellte s am Tag! zu Spitzenzeiten Bots Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
75 Vorgehensweise und Ergebnisse Weitere Informationen Spammenge und -erfolg Versuch von ESET: s pro Stunde möglich Auswertung der Spamreports: 10 Prozent Zustellungsrate jederzeit mindestens Bots online = zugestellte s am Tag! zu Spitzenzeiten Bots Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
76 Vorgehensweise und Ergebnisse Weitere Informationen Spammenge und -erfolg Versuch von ESET: s pro Stunde möglich Auswertung der Spamreports: 10 Prozent Zustellungsrate jederzeit mindestens Bots online = zugestellte s am Tag! zu Spitzenzeiten Bots Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
77 Vorgehensweise und Ergebnisse Weitere Informationen Spammenge und -erfolg Versuch von ESET: s pro Stunde möglich Auswertung der Spamreports: 10 Prozent Zustellungsrate jederzeit mindestens Bots online = zugestellte s am Tag! zu Spitzenzeiten Bots Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
78 Vorgehensweise und Ergebnisse Beobachtete Nebeneffekte Überschreiben der Repeaterlisten maximal 500 Einträge werden in Registry gespeichert normaler Fall: Repeater schickt in Antwort 100 Einträge Frage: was passiert, wenn 500 Einträge geschickt werden? komplette Liste wird überschrieben funktioniert analog bei verschiedenen Längen der Repeaterlisten Übernahme des Netzes einfach (und legal) möglich Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
79 Vorgehensweise und Ergebnisse Beobachtete Nebeneffekte Überschreiben der Repeaterlisten maximal 500 Einträge werden in Registry gespeichert normaler Fall: Repeater schickt in Antwort 100 Einträge Frage: was passiert, wenn 500 Einträge geschickt werden? komplette Liste wird überschrieben funktioniert analog bei verschiedenen Längen der Repeaterlisten Übernahme des Netzes einfach (und legal) möglich Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
80 Vorgehensweise und Ergebnisse Beobachtete Nebeneffekte Überschreiben der Repeaterlisten maximal 500 Einträge werden in Registry gespeichert normaler Fall: Repeater schickt in Antwort 100 Einträge Frage: was passiert, wenn 500 Einträge geschickt werden? komplette Liste wird überschrieben funktioniert analog bei verschiedenen Längen der Repeaterlisten Übernahme des Netzes einfach (und legal) möglich Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
81 Vorgehensweise und Ergebnisse Beobachtete Nebeneffekte Überschreiben der Repeaterlisten maximal 500 Einträge werden in Registry gespeichert normaler Fall: Repeater schickt in Antwort 100 Einträge Frage: was passiert, wenn 500 Einträge geschickt werden? komplette Liste wird überschrieben funktioniert analog bei verschiedenen Längen der Repeaterlisten Übernahme des Netzes einfach (und legal) möglich Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
82 Vorgehensweise und Ergebnisse Beobachtete Nebeneffekte Überschreiben der Repeaterlisten maximal 500 Einträge werden in Registry gespeichert normaler Fall: Repeater schickt in Antwort 100 Einträge Frage: was passiert, wenn 500 Einträge geschickt werden? komplette Liste wird überschrieben funktioniert analog bei verschiedenen Längen der Repeaterlisten Übernahme des Netzes einfach (und legal) möglich Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
83 Vorgehensweise und Ergebnisse Beobachtete Nebeneffekte Überschreiben der Repeaterlisten maximal 500 Einträge werden in Registry gespeichert normaler Fall: Repeater schickt in Antwort 100 Einträge Frage: was passiert, wenn 500 Einträge geschickt werden? komplette Liste wird überschrieben funktioniert analog bei verschiedenen Längen der Repeaterlisten Übernahme des Netzes einfach (und legal) möglich Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
84 Vorgehensweise und Ergebnisse Beobachtete Nebeneffekte Überschreiben der Repeaterlisten maximal 500 Einträge werden in Registry gespeichert normaler Fall: Repeater schickt in Antwort 100 Einträge Frage: was passiert, wenn 500 Einträge geschickt werden? komplette Liste wird überschrieben funktioniert analog bei verschiedenen Längen der Repeaterlisten Übernahme des Netzes einfach (und legal) möglich Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
85 Vorgehensweise und Ergebnisse Beobachtete Nebeneffekte Abstürze bei Tests wiederholt Abstürze Ursache: keine Fehlerbehandlung bei Entschlüsselung falsch-verschlüsselte Pakete bringen Waledac zum Absturz Kombinierbar mit vorigem Angriff - ethisch und rechtlich aber fraglich Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
86 Vorgehensweise und Ergebnisse Beobachtete Nebeneffekte Abstürze bei Tests wiederholt Abstürze Ursache: keine Fehlerbehandlung bei Entschlüsselung falsch-verschlüsselte Pakete bringen Waledac zum Absturz Kombinierbar mit vorigem Angriff - ethisch und rechtlich aber fraglich Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
87 Vorgehensweise und Ergebnisse Beobachtete Nebeneffekte Abstürze bei Tests wiederholt Abstürze Ursache: keine Fehlerbehandlung bei Entschlüsselung falsch-verschlüsselte Pakete bringen Waledac zum Absturz Kombinierbar mit vorigem Angriff - ethisch und rechtlich aber fraglich Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
88 Vorgehensweise und Ergebnisse Beobachtete Nebeneffekte Abstürze bei Tests wiederholt Abstürze Ursache: keine Fehlerbehandlung bei Entschlüsselung falsch-verschlüsselte Pakete bringen Waledac zum Absturz Kombinierbar mit vorigem Angriff - ethisch und rechtlich aber fraglich Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
89 Fazit und Ausblick Fazit Größe des Botnetzes liegt deutlich über bisherigen Schätzungen weiterhin nur untere Schranke (z.b. wenig Verbindungen aus den USA) viele Ähnlichkeiten zum Storm-Wurm wahrscheinlich Nachfolger Templatesystem Reporting Verbreitungskampagnen Angriffsmöglichkeiten zur Übernahme des Botnetzes Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
90 Fazit und Ausblick Fazit Größe des Botnetzes liegt deutlich über bisherigen Schätzungen weiterhin nur untere Schranke (z.b. wenig Verbindungen aus den USA) viele Ähnlichkeiten zum Storm-Wurm wahrscheinlich Nachfolger Templatesystem Reporting Verbreitungskampagnen Angriffsmöglichkeiten zur Übernahme des Botnetzes Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
91 Fazit und Ausblick Fazit Größe des Botnetzes liegt deutlich über bisherigen Schätzungen weiterhin nur untere Schranke (z.b. wenig Verbindungen aus den USA) viele Ähnlichkeiten zum Storm-Wurm wahrscheinlich Nachfolger Templatesystem Reporting Verbreitungskampagnen Angriffsmöglichkeiten zur Übernahme des Botnetzes Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
92 Fazit und Ausblick Fazit Größe des Botnetzes liegt deutlich über bisherigen Schätzungen weiterhin nur untere Schranke (z.b. wenig Verbindungen aus den USA) viele Ähnlichkeiten zum Storm-Wurm wahrscheinlich Nachfolger Templatesystem Reporting Verbreitungskampagnen Angriffsmöglichkeiten zur Übernahme des Botnetzes Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
93 Fazit und Ausblick Fazit Größe des Botnetzes liegt deutlich über bisherigen Schätzungen weiterhin nur untere Schranke (z.b. wenig Verbindungen aus den USA) viele Ähnlichkeiten zum Storm-Wurm wahrscheinlich Nachfolger Templatesystem Reporting Verbreitungskampagnen Angriffsmöglichkeiten zur Übernahme des Botnetzes Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
94 Fazit und Ausblick Fazit Größe des Botnetzes liegt deutlich über bisherigen Schätzungen weiterhin nur untere Schranke (z.b. wenig Verbindungen aus den USA) viele Ähnlichkeiten zum Storm-Wurm wahrscheinlich Nachfolger Templatesystem Reporting Verbreitungskampagnen Angriffsmöglichkeiten zur Übernahme des Botnetzes Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
95 Fazit und Ausblick Fazit Größe des Botnetzes liegt deutlich über bisherigen Schätzungen weiterhin nur untere Schranke (z.b. wenig Verbindungen aus den USA) viele Ähnlichkeiten zum Storm-Wurm wahrscheinlich Nachfolger Templatesystem Reporting Verbreitungskampagnen Angriffsmöglichkeiten zur Übernahme des Botnetzes Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
96 Fazit und Ausblick Ausblick in den letzten Wochen gab es fast 10 neue Versionen weitere Beobachtung notwendig Untersuchung des Templatesystems z.b. Generieren von s zum Training von Spamfiltern Angriff auf das Botnetz Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
97 Fazit und Ausblick Ausblick in den letzten Wochen gab es fast 10 neue Versionen weitere Beobachtung notwendig Untersuchung des Templatesystems z.b. Generieren von s zum Training von Spamfiltern Angriff auf das Botnetz Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
98 Fazit und Ausblick Ausblick in den letzten Wochen gab es fast 10 neue Versionen weitere Beobachtung notwendig Untersuchung des Templatesystems z.b. Generieren von s zum Training von Spamfiltern Angriff auf das Botnetz Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
99 Fazit und Ausblick Ausblick in den letzten Wochen gab es fast 10 neue Versionen weitere Beobachtung notwendig Untersuchung des Templatesystems z.b. Generieren von s zum Training von Spamfiltern Angriff auf das Botnetz Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
100 Fazit und Ausblick Ausblick in den letzten Wochen gab es fast 10 neue Versionen weitere Beobachtung notwendig Untersuchung des Templatesystems z.b. Generieren von s zum Training von Spamfiltern Angriff auf das Botnetz Ben Stock (Universität Mannheim) Botnetzmonitoring Waledac 14. September / 29
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