DarkGram：Telegram 网络犯罪活动频道的大规模分析

我们首次对 339 个网络犯罪活动频道（CAC）进行了大规模分析。这些频道拥有超过 2380 万关注者，向其订阅者分享大量恶意及不道德内容，包括泄露的凭证、盗版软件与媒体、社交媒体操纵工具，以及恶意软件、漏洞利用工具包和社会工程骗局等黑帽黑客资源。为了评估这些频道，我们开发了 DarkGram，这是一个基于 BERT 的框架，能够以 96% 的准确率自动识别来自 CAC 的恶意帖子。利用 DarkGram，我们对 2024 年 2 月至 5 月期间这些频道上分享的 53,605 个帖子进行了定量分析，揭示了该内容的关键特征。尽管大部分内容是免费分发的，但频道管理员经常采用促销和赠品等策略来吸引用户并促进高级网络犯罪内容的销售。有趣的是，这些频道有时会对其自身的订阅者构成重大风险。值得注意的是，这些频道中分享的 28.1% 的链接包含网络钓鱼攻击，38% 的可执行文件捆绑了恶意软件。分析订阅者如何消费并积极回应所分享的内容，描绘出了一幅大规模延续网络犯罪内容的危险图景。我们还发现，CAC 能够通过以极少的订阅者损失快速迁移到新频道来逃避审查或平台封禁，凸显了该生态系统的韧性。为了应对这一问题，我们利用 DarkGram 检测新兴频道，并向 Telegram 及受影响的组织报告了恶意内容。这导致在三个月内封禁了 196 个频道。我们的研究结果强调，迫切需要协调各方力量来应对这些频道构成的日益严重的威胁。为了助力此项工作，我们开源了我们的数据集和 DarkGram 框架。