[논문 리뷰] Don't Fish in Troubled Waters! Characterizing Coronavirus-themed Cryptocurrency Scams

Pengcheng Xia, Haoyu Wang외 7명|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 27.

Spam and Phishing Detection참고 문헌 39인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 패an드믹 관련 암호화폐 사기의 첫 번째 측정 연구를 제시하며, 융합적 접근법을 사용해 6종류의 사기—토큰 사기, 경품 행사 사기, 기부 사기 등—에서 195건의 확인된 사기를 규명하였다. 이로 인해 6,329명의 피해자가 발생했고, 최소 $330,000의 손실이 발생했다. 저자들은 향후 패an드믹 관련 사이버범죄 연구를 지원하기 위해 레이블이 부여된 데이터셋을 공개한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 팬데믹 기간 동안 코로나19 관련 암호화폐 사기의 부상하는 위협을 체계적으로 규명하기 위해.
• 공공의 불안과 코로나19 및 디지털 통화에 대한 관심을 악용하는 다양한 사기 유형을 식별하고 분류하기 위해.
• 하이브리드 탐지 방법론을 사용해 이러한 사기의 보급 정도, 진화 과정 및 재정적 영향을 측정하기 위해.
• 향후 연구 및 공공 이벤트 관련 사이버범죄 탐지 노력 지원을 위해 확인된 사기의 잘 레이블링된 데이터셋을 공개하기 위해.

제안 방법

• 사용자 보고 사례 및 보안 보고서를 바탕으로 6종류의 사기 유형에 대한 수작업 분류 체계를 개발함: 토큰 사기, 경품 사기, 협박 사기, 암호화 malware 사기, 페로니 사기, 기부 사기.
• 공개 포럼, 보안 보고서 및 소셜 미디어에서 보고된 사기를 수집하여 기준 데이터셋을 구축함.
• 도메인, 소셜 미디어 계정 및 블록체인 주소에서 히ュ리스틱, VirusTotal 분석 및 패턴 매칭을 융합한 방법을 적용해 이전에 드러나지 않은 사기를 규명함.
• 사기 주소와 연결된 블록체인 거래를 추적하여 재정적 손실과 피해자 수를 추정함.
• 도메인 및 소셜 미디어 메타데이터를 사용해 의심스러운 엔티티를 연관시키고 사기 네트워크를 식별함.
• 특히 고위험 또는 비활성 도메인의 경우 데이터 품질을 확보하기 위해 수작업 검증을 적용해 사기의 합법성과 진위를 확인함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실제로 존재하는 코로나19 관련 암호화폐 사기의 주요 유형과 패턴은 무엇인가?
• RQ2 사기자들은 어떻게 사회공학 기법과 팬데믹 관련 주제를 활용해 암호화폐 관련 사기에서 사용자를 속이는가?
• RQ3 이러한 사기의 규모와 재정적 영향은 피해자 수와 금전적 손실 측면에서 어떻게 평가될 수 있는가?
• RQ4 이러한 사기들은 시간이 지남에 따라 어떻게 진화하는가? 그리고 공통된 인프라 패턴(예: 도메인, 소셜 미디어, 블록체인 주소)은 무엇인가?
• RQ5 기존의 탐지 기법은 다중 위협 벡터의 융합 분석을 통해 기존에 알려지지 않은 사기를 얼마나 잘 식별할 수 있는가?

주요 결과

• 총 195건의 확인된 코로나19 관련 암호화폐 사기가 발견되었으며, 이 중 토큰 사기 91건, 경품 사기 19건, 협박 사기 9건, 암호화 malware 사기 14건, 페로니 사기 9건, 기부 사기 53건이 포함됨.
• 최소 201개의 고유한 블록체인 주소가 이러한 사기와 연결되었으며, 피해자 6,329명으로부터 누적 손실액이 $330,000에 달함. 이는 보수적인 하한 추정치에 해당함.
• 가장 수익성이 높은 기부 사기 주소는 2020년 3월 22일에 1 BTC를 수령했으며, 기부 사기 주소 76개 중 28개가 총 $21,788.90의 수익을 올렸음.
• 분석 당시 50% 이상의 사기 도메인과 소셜 미디어 계정이 비활성 상태거나 접근 불가능한 것으로 나타나, 정부나 기관의 제거 또는 일시적인 운영을 시사함.
• 공공의 관심과 급박감을 악용하기 위해 팬데믹 관련 키워드(예: 'corona', 'covid', 'invest')를 사용해 많은 수의 사기 도메인과 토큰이 등록됨.
• 연구에서 많은 수의 사기 운영이 기존 인프라를 재사용하거나 기존에 사용되지 않던 주소를 재활용하고 있음을 확인하여, 조직적이고 진화하는 사기 캠페인임을 밝혀냄.