Cybersecurity-experts ontdekken slapend botnet van 350.000 Twitter-accounts

De opkomst van de Twitter-bot heeft de online wereld de afgelopen jaren geteisterd. Dit zijn Twitter-accounts die geautomatiseerd zijn en weinig of geen menselijke tussenkomst vereisen. Velen zijn volkomen legitiem en publiceren koppen en links naar nieuwsverhalen.

Maar anderen zijn kwaadaardig. Deze Twitter-bots produceren spam, bieden nepvolgers aan iedereen die wil betalen, en kunnen debatten en de publieke opinie manipuleren op verraderlijke manieren die moeilijk te volgen en te voorkomen zijn. De effecten van grote zwermen Twitter-bots, zogenaamde botnets, zijn grotendeels onbekend.

Daarom heeft Twitter een doorlopend programma om kwaadaardige bots te detecteren en te verwijderen. Maar zodra er een nieuwe techniek beschikbaar komt om deze accounts te identificeren, wijzigen en upgraden botmasters hun kosten om detectie te voorkomen.

De waarheid is dat niemand weet hoeveel Twitter-bots er zijn of hoe groot de botnets zijn geworden.

Vandaag verandert dat dankzij het werk van Juan Echeverria en Shi Zhou aan University College London. Deze cybersecurity-experts zijn een Twitter-botnet tegengekomen dat bestaat uit meer dan 350.000 geautomatiseerde accounts, een netwerk van bijna onvoorstelbare proporties, dat sinds 2013 onopgemerkt is gebleven. Ze noemen dit netwerk het Star Wars-botnet en zeggen dat de lange levensduur ervan ernstige vragen oproept over het potentieel impact van botnets en de manier waarop ze worden gevolgd en gecontroleerd.

Echeverria en Zhou ontdekten dit botnet bijna per ongeluk. Geïnteresseerd in het vinden van geautomatiseerde accounts, begonnen de onderzoekers met het downloaden van details van zes miljoen Engelstalige Twitter-accounts die ze willekeurig hadden geselecteerd. Dat is ongeveer 1 procent van het totale aantal Twitter-accounts.

Twitter staat toe dat de meest recente 3.200 tweets worden gedownload, samen met eventuele geotags die aan de tweets zijn gekoppeld. Hierdoor konden Echeverria en Zhou de locaties van al deze tweets in kaart brengen. Toen merkten ze iets vreemds.

De geografische spreiding van tweets komt voor het grootste deel overeen met de spreiding van de wereldbevolking. Met andere woorden, tweets komen vaker voor in dichtbevolkte gebieden zoals steden. Maar de onderzoekers merkten ook een aanzienlijk aantal tweets op - ongeveer 23.000 van hen - die geografisch waren gelokaliseerd in onbewoonde regio's in de buurt van Europa en de VS, zoals in woestijnen en in oceanen.

Wanneer ze op een kaart werden uitgezet, werden deze locaties begrensd door scherpe randen en hoeken die twee rechthoeken vormden, één rond de VS en de andere rond Europa. We vermoedden dat de [kaart] twee overlappende distributies laat zien, bijvoorbeeld Echeverria en Zhou. Ze dachten dat één set tweets van echte gebruikers moest zijn en viel dus samen met de bevolkingsverdeling.

Maar de andere moet zijn gemaakt door Twitter-bots die willekeurig locaties in de twee rechthoeken hebben gekozen. Het doel, dachten Echeverria en Zhou, was om andere Twitter-gebruikers ervan te overtuigen dat de tweets zijn gemaakt in de twee continenten waar Twitter het populairst is.

Een eenvoudige beoordeling van de 3.000 accounts die deze tweets hebben gemaakt, toonde aan dat ze veel gemeen hadden. Deze accounts hadden nooit meer dan 11 tweets gepubliceerd, ze hadden nooit meer dan 10 volgers en minder dan 31 vrienden. Ze zijn allemaal geproduceerd door Twitter voor Windows-telefoons.

Maar toen ze de tweets lazen, realiseerden Echeverria en Zhou zich dat ze allemaal willekeurige citaten uit Star Wars-romans bevatten met willekeurig ingevoegde hashtags. Een typische tweet is: Luke's antwoord was om een ​​extra snelheidsstoot te geven. Er waren nu nog maar tien meter #scheiden.

Op dit punt vermoedden Echeverria en Zhou dat ze een enkel botnet waren tegengekomen, vermoedelijk beheerd door een enkele botmaster. Dit botnet was duidelijk groot aangezien 3.000 bots waren verschenen in een willekeurige zoekopdracht. En dat riep een voor de hand liggende vraag op: hoe groot was dit botnet eigenlijk?

Om daar achter te komen, hebben de onderzoekers een machine learning-algoritme getraind om Star Wars-bots te herkennen en los te laten op een veel grotere database van 14 miljoen Engelssprekende Twitter-gebruikers.

De resultaten waren een schok. Het machine learning-algoritme vond, met behulp van wat handmatige filtering, zo'n 350.000 accounts met dezelfde kenmerken. Deze accounts hadden nooit meer dan 11 keer getweet, hadden minder dan 31 vrienden en werden allemaal geproduceerd door Twitter voor Windows Phone.

Bovendien is dit hele botnet in juni en juli 2013 in slechts een paar dagen gemaakt. Destijds produceerde het 150.000 tweets per dag.

Toen stopte het. Toen de creatie van nieuwe Star Wars-bots op 14 juli 2013 stopte, vielen alle bots plotseling stil en bleven dat sindsdien, zeggen Echeverria en Zhou.

Maar de accounts zijn niet gesloten of verwijderd. Ze zouden allemaal in een oogwenk kunnen tweeten, mocht de botmaster dat beslissen. Echeverria en Zhou zeggen dat de bots detectie hebben vermeden omdat ze opzettelijk zijn ontworpen om onopvallend te blijven. Het lijkt erop dat de Star Wars-bots opzettelijk zijn ontworpen om veel van de heuristieken te omzeilen die ten grondslag liggen aan eerdere botdetectiemethoden, zeggen Echeverria en Zhou.

De bots doen dit door citaten uit romans te tweeten om machinaal gegenereerde taal te vermijden, die gemakkelijk kan worden gedetecteerd. Ze tweeten nooit urls en noemen nooit andere Twitter-gebruikers. En ze hebben elk slechts een paar keer getweet om detectie van over- of ondergebruik te voorkomen.

Dus waar kunnen deze nep-Twitter-accounts voor zijn? Hoewel de accounts al een tijdje stil zijn, maakt dit ze waardevol omdat ze nu minder snel als nep worden bestempeld. Om deze reden hebben voorverouderde bots een aanzienlijke waarde op de zwarte markt.

Echeverria en Zhou zeggen dat ongeveer 15.000 van de Star Wars-bots volgers hebben van buiten het botnet. De enige plausibele verklaring is dat deze bots al als nepvolgers zijn verkocht, concluderen ze. Dus wie dit botnet bezit, is al aan het verzilveren.

Maar het is mogelijk dat het hele botnet te koop staat. Wat als iemand een goede prijs biedt om de controle over het hele botnet te kopen? vraag het aan Echeverria en Zhou.

Het is duidelijk dat de ontdekking van dit gigantische botnet belangrijke vragen oproept over de mate waarin de Twitterverse is geïnfiltreerd door bots die de dynamiek van gesprekken, meningen en zelfs verkiezingen kunnen beïnvloeden. Het werk laat de cruciale vraag open wie dit botnet heeft opgezet en waarom.

En daar stopt het verhaal niet. Voor iedereen die denkt dat dit zo groot is als geheime Twitter-botnets waarschijnlijk zullen krijgen, hebben Echeverria en Zhou slecht nieuws. We hebben onlangs een ander botnet ontdekt met meer dan 500.000 bots, die binnenkort zullen worden gerapporteerd, zeggen ze.

Referentie: arxiv.org/abs/1701.02405 : Het Star Wars-botnet met >350k Twitter-bots

zich verstoppen