[論文レビュー] Don't Fish in Troubled Waters! Characterizing Coronavirus-themed Cryptocurrency Scams

Pengcheng Xia, Haoyu Wang+7 more|arXiv (Cornell University)|Jul 27, 2020

Spam and Phishing Detection参考文献 39被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、パンデミック関連の仮想通貨スキャンダルに関する最初の測定研究を提示する。ハイブリッドアプローチを用いて、トークンスキャンダル、ギフト配布スキャンダル、寄付詐欺など6種類のスキャンダルを特定し、6,329人の被害者から合計33万ドル以上の損失が生じた。研究者らは、パンデミック関連のサイバー犯罪に関する今後の研究を支援するため、ラベル付きデータセットを公開する。

ABSTRACT

As COVID-19 has been spreading across the world since early 2020, a growing number of malicious campaigns are capitalizing the topic of COVID-19. COVID-19 themed cryptocurrency scams are increasingly popular during the pandemic. However, these newly emerging scams are poorly understood by our community. In this paper, we present the first measurement study of COVID-19 themed cryptocurrency scams. We first create a comprehensive taxonomy of COVID-19 scams by manually analyzing the existing scams reported by users from online resources. Then, we propose a hybrid approach to perform the investigation by: 1) collecting reported scams in the wild; and 2) detecting undisclosed ones based on information collected from suspicious entities (e.g., domains, tweets, etc). We have collected 195 confirmed COVID-19 cryptocurrency scams in total, including 91 token scams, 19 giveaway scams, 9 blackmail scams, 14 crypto malware scams, 9 Ponzi scheme scams, and 53 donation scams. We then identified over 200 blockchain addresses associated with these scams, which lead to at least 330K US dollars in losses from 6,329 victims. For each type of scams, we further investigated the tricks and social engineering techniques they used. To facilitate future research, we have released all the well-labelled scams to the research community.

研究の動機と目的

• パンデミック期における新型コロナウイルス関連の仮想通貨スキャンダルという新たな脅威を体系的に特徴づけること。
• 一般の不安やCOVID-19、デジタル通貨への関心を悪用するさまざまなスキャンダルの特定と分類すること。
• ハイブリッド検出手法を用いて、これらのスキャンダルの広がり、進化、財務的影響を測定すること。
• 今後の研究やサイバー犯罪対策のため、確認済みスキャンダルのwell-labeledデータセットを公開すること。

提案手法

• ユーザー報告事例やセキュリティレポートに基づいて、6種類のスキャンダルタイプ（トークンスキャンダル、ギフト配布スキャンダル、脅迫スキャンダル、仮想通貨マルウェア、ポンジスキーム、寄付スキャンダル）の手動分類体系を構築した。
• 公開フォーラム、セキュリティレポート、ソーシャルメディアから報告されたスキャンダルを収集し、真の事実データセットを構築した。
• ドメイン、ソーシャルメディアアカウント、ブロックチェーンアドレスにおけるパターンマッチング、ヒューリスティクス、VirusTotal分析を組み合わせたハイブリッド検出アプローチを適用し、未公開のスキャンダルを特定した。
• スキャンダルアドレスに関連するブロックチェーン取引を追跡し、損失額と被害者数を推定した。
• ドメインおよびソーシャルメディアメタデータを用いて、不審なエンティティを関連付け、スキャンダルネットワークを同定した。
• 特に高リスクまたは非活動ドメインについても、手動による検証を実施し、スキャンダルの正当性とデータ品質を保証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実際の世界で、新型コロナウイルス関連の仮想通貨スキャンダルの支配的タイプとパターンは何か？
• RQ2 スキャムラーは、どのようにソーシャルエンジニアリングとパンデミック関連のテーマを組み合わせて、仮想通貨関連の詐欺でユーザーをだますのか？
• RQ3 これらのスキャンダルの規模と財務的影響（被害者数、金銭的損失）はどの程度か？
• RQ4 これらのスキャンダルは時間経過とともにどのように進化し、共通のインfra構造パターン（ドメイン、ソーシャルメディア、ブロックチェーンアドレスなど）は何か？
• RQ5 複数の脅威ベクトルをハイブリッド分析することで、既存の検出技術が未知のスキャンダルをどの程度特定できるか？

主な発見

• 合計195件の確認済み新型コロナウイルス関連の仮想通貨スキャンダルが特定され、その内訳は91件のトークンスキャンダル、19件のギフト配布スキャンダル、9件の脅迫スキャンダル、14件の仮想通貨マルウェアスキャンダル、9件のポンジスキームスキャンダル、53件の寄付スキャンダルであった。
• 少なくとも201の固有のブロックチェーンアドレスがこれらのスキャンダルに関連しており、合計33万ドルの損失が6,329人の被害者から生じた。これは保守的な下限推定値である。
• 最も収益の高い寄付スキャンダルアドレスは2020年3月22日に1BTCを受領し、76件の寄付スキャンダルアドレスのうち28件が合計21,788.90ドルの利益を上げた。
• 分析時時点で50％を超えるスキャンダルドメインおよびソーシャルメディアアカウントが非活動またはアクセス不能であったため、削除または一時的な運用に起因する可能性がある。
• 多くのスキャンダルドメインおよびトークンが、『corona』、『covid』、『invest』などのパンデミック関連のキーワードを用いて登録されており、一般の関心や緊急性を悪用していた。
• 本研究では、多くのスキャンダル運用が既存のインフラストラクチャを再利用したり、休眠状態のアドレスを再利用したりしていることが判明し、共同で進化するスキャンダルキャンペーンであることが示された。