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Vers une détection des attaques de phishing et pharming côté client / Defeating phishing and pharming attacks at the client-side

Le développement de l’Internet à haut débit et l’expansion du commerce électronique ont entraîné dans leur sillage de nouvelles attaques qui connaissent un vif succès. L’une d’entre elles est particulièrement sensible dans l’esprit collectif : celle qui s’en prend directement aux portefeuilles des Internautes. Sa version la plus répandue/connue est désignée sous le terme phishing. Majoritairement véhiculée par des campagnes de spam, cette attaque vise à voler des informations confidentielles (p.ex. identifiant, mot de passe, numéro de carte bancaire) aux utilisateurs en usurpant l’identité de sites marchands et/ou bancaires. Au fur et à mesure des années, ces attaques se sont perfectionnées jusqu’à proposer des sites webs contrefaits qui visuellement - hormis l’URL visitée - imitent à la perfection les sites originaux. Par manque de vigilance, bon nombre d’utilisateurs communiquent alors - en toute confiance - des données confidentielles. Dans une première partie de cette thèse, parmi les moyens de protection/détection existants face à ces attaques, nous nous intéressons à un mécanisme facile d’accès pour l’Internaute : les barres d’outils anti-phishing, à intégrer dans le navigateur web. La détection réalisée par ces barres d’outils s’appuie sur l’utilisation de listes noires et tests heuristiques. Parmi l’ensemble des tests heuristiques utilisés (qu’ils portent sur l’URL ou le contenu de la page web), nous cherchons à évaluer leur utilité et/ou efficacité à identifier/différencier les sites légitimes des sites de phishing. Ce travail permet notamment de distinguer les heuristiques décisifs, tout en discutant de leur pérennité. Une deuxième variante moins connue de cette attaque - le pharming - peut être considérée comme une version sophistiquée du phishing. L’objectif de l’attaque reste identique, le site web visité est tout aussi ressemblant à l’original mais - a contrario du phishing - l’URL visitée est cette fois-ci elle aussi totalement identique à l’originale. Réalisées grâce à une corruption DNS amont, ces attaques ont l’avantage de ne nécessiter aucune action de communication de la part de l’attaquant : celui-ci n’a en effet qu’à attendre la visite de l’Internaute sur son site habituel. L’absence de signes "visibles" rend donc l’attaque perpétrée particulièrement efficace et redoutable, même pour un Internaute vigilant. Certes les efforts déployés côté réseau sont considérables pour répondre à cette problématique. Néanmoins, le côté client y reste encore trop exposé et vulnérable. Dans une deuxième partie de cette thèse, par le développement de deux propositions visant à s’intégrer dans le navigateur client, nous introduisons une technique de détection de ces attaques qui couple une analyse de réponses DNS à une comparaison de pages webs. Ces deux propositions s’appuient sur l’utilisation d’éléments de référence obtenus via un serveur DNS alternatif, leur principale différence résidant dans la technique de récupération de la page web de référence. Grâce à deux phases d’expérimentation, nous démontrons la viabilité du concept proposé. / The development of online transactions and "always-connected" broadband Internet access is a great improvement for Internet users, who can now benefit from easy access to many services, regardless of the time or their location. The main drawback of this new market place is to attract attackers looking for easy and rapid profits. One major threat is known as a phishing attack. By using website forgery to spoof the identity of a company that proposes financial services, phishing attacks trick Internet users into revealing confidential information (e.g. login, password, credit card number). Because most of the end-users check the legitimacy of a login website by looking at the visual aspect of the webpage displayed by the web browser - with no consideration for the visited URL or the presence and positioning of security components -, attackers capitalize on this weakness and design near-perfect copies of legitimate websites, displayed through a fraudulent URL. To attract as many victims as possible, most of the time phishing attacks are carried out through spam campaigns. One popular method for detecting phishing attacks is to integrate an anti-phishing protection into the web browser of the user (i.e. anti-phishing toolbar), which makes use of two kinds of classification methods : blacklists and heuristic tests. The first part of this thesis consists of a study of the effectiveness and the value of heuristics tests in differentiating legitimate from fraudulent websites. We conclude by identifying the decisive heuristics as well as discussing about their life span. In more sophisticated versions of phishing attacks - i.e. pharming attacks -, the threat is imperceptible to the user : the visited URL is the legitimate one and the visual aspect of the fake website is very similar to the original one. As a result, pharming attacks are particularly effective and difficult to detect. They are carried out by exploiting DNS vulnerabilities at the client-side, in the ISP (Internet Service Provider) network or at the server-side. While many efforts aim to address this problem in the ISP network and at the server-side, the client-side remains excessively exposed. In the second part of this thesis, we introduce two approaches - intended to be integrated into the client’s web browser - to detect pharming attacks at the client-side. These approaches combine both an IP address check and a webpage content analysis, performed using the information provided by multiple DNS servers. Their main difference lies in the method of retrieving the webpage which is used for the comparison. By performing two sets of experimentations, we validate our concept.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2011TELE0027
Date24 November 2011
CreatorsGastellier-Prevost, Sophie
ContributorsEvry, Institut national des télécommunications, Laurent, Maryline
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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