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Nov 29, 2023 Marina Londei Approfondimenti, Leaks, Privacy, RSS 0
Yarix, divisione Digital Security di Var Group, ha individuato una compravendita di 30 milioni di dati sensibili di utenti italiani, compresi nome, cognome, recapito telefonico, indirizzo e-mail, residenza e domicilio. Secondo la compagnia questi dati, venduti a prezzi accessibili, potrebbero essere stati usati durante il Black Friday e il Cyber Monday per condurre campagne di social engineering per truffare gli utenti.
Non stupisce che uno dei periodi più importanti dell’anno per lo shopping sia stato un’occasione perfetta per i cybercriminali per colpire gli utenti: nel 2022 gli italiani hanno speso 5,3 miliardi di euro nel weekend degli sconti, per una media di 169 euro a persona.
“Nel mese di Novembre, con l’arrivo delle feste natalizie e in occasione delle campagne di sconto legate al Black Friday e al Cyber Monday, si registrano trend di spesa superiori alla media e un aumento del traffico sui siti di e-Commerce; la tendenza si trasforma, però, in un’occasione per i cybercriminali che attraverso truffe di vario tipo, più o meno articolate, riescono a sottrarre una mole sempre maggiore di dati da rivendere sul dark web” afferma Mirko Gatto, CEO di Yarix.
Yarix ha analizzato i movimenti dei cybercriminali in preparazione del periodo di shopping online scoprendo che tra gennaio e ottobre 2023 sono stati compromessi 66.000 dispositivi contenenti credenziali di accesso di utenti italiani, delle quali il 33% riguarda le principali piattaforme di e-Commerce del Paese.
Nello stesso periodo i ricercatori di Yarix hanno individuato un aumento delle vendite di exploit e vulnerabilità, alcune delle quali riguardano software delle piattaforme di e-Commerce, con prezzi che partono da 100 dollari e possono superare il milione. Nello stesso periodo sono aumentati anche i fake shop, ovvero siti web che riproducono in modo fedele le piattaforme originali per sottrarre dati personali e di pagamento.
“I threat actor rivendono i dati sottratti e organizzati in banche dati attraverso forum e black market nel Dark Web basandosi sugli interessi dei compratori fraudolenti. Il bottino ha un prezzo irrisorio, sempre più accessibile ad una tipologia specifica di crimine che ha come obiettivo l’appropriazione di credenziali di utenti privati. Parliamo di un fenomeno in costante e preoccupante crescita, tanto da aver determinato l’importanza di una specifica categoria di criminali informatici, denominata Initial Access Brokers (IAB), il cui ruolo consiste appunto nella vendita di punti di ingresso al perimetro informatico di aziende e organizzazioni” conclude Gatto.
Per evitare di rimanere vittime delle truffe online, non solo durante il Black Friday ma in qualsiasi periodo dell’anno, Yarix consiglia agli utenti di controllare attentamente la legittimità del sito e acquistare solo sulle piattaforme conosciute, assicurandosi che che il sito usi il certificato https; inoltre, non bisogna mai cliccare su link provenienti da fonti sconosciute o scaricare allegati condivisi da mittenti non verificati.
Anche le aziende di e-Commerce possono seguire delle indicazioni per ridurre il rischio di minacce e proteggere i consumatori. Yarix invita le organizzazioni ad abilitare i protocolli TLS più recenti e implementare processi e tecnologie di Data Loss Prevention per proteggere i dati degli utenti finali e monitorare gli accessi e i salvataggi di dati sensibili.
È opportuno inoltre adottare sistemi di backup e snapshot continuativi per garantire un ripristino immediato dei dati e limitare le perdite di informazioni. Non possono mancare dei processi per identificare e risolvere le vulnerabilità software, oltre a servizi di brand monitoring per individuare e contrastare eventuali shop fraudolenti, capaci di danneggiare la reputazione del negozio originale.
Infine, è necessario implementare servizi e tecnologie per proteggere i siti web da attacchi conosciuti, come Web Application Firewall, e usare un’istanza di hosting o cloud dedicata e non condivisa con altre piattaforme per proteggere l’integrità dei dati.
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