Методики фішингу в мобільних системах

DOI: 10.31673/2409-7292.2022.014449

  • Алексеєнко О. А. (Alekseyenko O. A.) Державний університет телекомунікацій, м. Київ
  • Бурлін М. О. (Burlin M. O.) Державний університет телекомунікацій, м. Київ
  • Кисельов О. В. (Kyselʹov O. V.) Державний університет телекомунікацій, м. Київ
  • Кравчук В. В. (Kravchuk V. V.) Державний університет телекомунікацій, м. Київ
  • Мальгіна К. В. (Malʹhina K. V.) Державний університет телекомунікацій, м. Київ

Анотація

Швидкий розвиток мобільних пристроїв та комунікаційних технологій призвело до різкого збільшення кількості користувачів мобільних пристроїв. Мобільний пристрій замінив багато інших пристроїв і використовується для виконання багатьох завдань, починаючи від встановлення телефонного дзвінка і закінчуючи виконанням важливих та конфіденційних завдань, таких як грошові платежі. Оскільки мобільний пристрій супроводжує людину більшу частину часу, дуже ймовірно, що вона містить особисті та конфіденційні дані цієї людини. Більш широке використання мобільних пристроїв у повсякденному житті зробило мобільні системи чудовою мішенню для атак. Однією з найбільш важливих атак є атака фішинга, при якій зловмисник намагається отримати облікові дані жертви і видати себе за неї. У цій роботі проводиться аналіз різних видів фішингових атак на мобільні пристрої. Також аналізуються методи пом'якшення – методи захисту від фішингу. Дається оцінка кожної методики та короткий виклад її переваг та недоліків. Наприкінці наведено важливі кроки захисту від фішингових атак. Мета роботи – висвітлити фішингові атаки на мобільні системи, інформувати людей про ці атаки та про те, як їх уникнути.

Ключові слова: кідливе програмне забезпечення, фішинг, захист від фішингу, мобільний пристрій, мобільний додаток, безпека, конфіденційність.

Перелік посилань
1. https://wearesocial.com/special-reports/digital-in-2017-global-overview
2. http://www.gartner.com/newsroom/id/3609817
3. Aijaz Ahmad, S., et al. (2013) Smartphone: Android vs IOS. The SIJ Transactions on Computer Science Engineering & Its Applications (CSEA), 1, 141-148.
4. US Government (2016) How to Protect Your Network from Ransomware. Technical Guidance Interagency Document. US Government, Washington, DC.
5. PhishMe, Inc. (2016) Malware Review Q3. PhishMe, Inc., Leesburg, VA.
6. https://www.fau.eu/2016/08/25/news/research/one-in-two-users-click-on-links-fro m-unknown-senders/
7. Luminzu Mudiri, J. (2012) Fraud in Mobile Financial Services. MicroSave, Lucknow.
8. Buku, M.W. and Mazer, R. (2015) Fraud in Mobile Financial Services: Protecting Consumers, Providers, and the System. CGAP, Washington, DC.
9. http://resources.infosecinstitute.com/spear-phishing-real-life-examples/#gref
10. https://www.scmagazineuk.com/leoni-ag-suffers-34-million-whaling-attack/article/ 530694/
11. WANDERA (2017) Mobile Data Report: Focus on Phishing.
12. Yoon, J.W., et al. (2010) Hybrid Spam Filtering for Mobile Communication. Computers and Se-curity, 29, 446-459. https://doi.org/10.1016/j.cose.2009.11.003
13. Memon, I.K. and Khan, M.K. (2013) Anti Phishing for Mid-Range Mobile Phones. International Journal of Computer and Communication Engineering, 2, 115-119.
14. Singh, D., et al. (2011) Telephony Fraud Prevention. US Patent.
15. Mahmoud, T.M. and Mahfouz, A.M. (2012) SMS Spam Filtering Technique Based on Artificial Immune System. IJCSI International Journal of Computer Science Issues, 9, 589-597.
16. Mishra, M., et al. (2012) A Preventive Anti-Phishing Technique using Code Word. International Journal of Computer Science and Information Technologies, 3, 4248-4250
17. Archana, M., et al. (2011) Architecture for the Detection of Phishing in Mobile Internet. Interna-tional Journal of Computer Science and Information Technologies, 2, 1297-1299.
18. Malisa, L., et al. (2015) Technical Report: Detecting Mobile Application Spoofing Attacks by Leveraging User Visual Similarity Perception.
19. Kumar, N. and Chaudhary, P. (2017) Mobile Phishing Detection using Naive Bayesian Algo-rithm. International Journal of Computer Science and Network Security, 17, 142-147. [20] Orunso-lu, A.A. (2017) A Lightweight Anti-Phishing Technique for Mobile Phone. Acta Informatica Pra-gensia, 6, 114-123.
20. Yenurkar, B. and Zade, S. (2014) An Anti-Phishing Framework with New Validation Scheme Using Visual Cryptography. International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 3, 739-744.
21. Bottazzi, G. (2015) MP-Shield: A Framework for Phishing Detection in Mobile Devices. IEEE International Conference on Computer and Information Technology; Ubiquitous Computing and Communications; Dependable, Autonomic and Secure Computing; Pervasive Intelligence and Com-puting, Liverpool, 26-28 October 2015, 1977-1983.
22. https://doi.org/10.1109/CIT/IUCC/DASC/PICOM.2015.293
23. http://onlinesecurity.trendmicro.com.au/blog/2016/06/22/phishlabs-warns-of-malw are-posing-as-legitapps-on-google-play/

Номер
№ 1 (2022)
Розділ
Статті