网络钓鱼者现在越来越多地使用 Telegram 进行自动化诈骗

Telegram 的恶意使用不足为奇,因为该平台在之前的一份报告中被称为“新暗网”。

卡巴斯基的网络安全专家发现了网络钓鱼技术的新趋势,威胁参与者越来越多地利用Telegram来自动化他们的活动并提供各种服务。

在最近的一份报告中,卡巴斯基网络内容分析师 Olga Svistunova 透露,网络钓鱼者创建 Telegram 频道来教育他们的观众关于网络钓鱼的知识,并通过 YouTube、GitHub 和网络钓鱼工具包分享这些频道的链接。其中许多渠道都提供工具来自动执行恶意工作流程,例如生成网络钓鱼页面或收集用户数据。

虽然这些活动中使用的网络钓鱼工具包相对基本,通常由一个脚本组成,该脚本可捕获用户凭据并将其转发给机器人,但 Svistunova 指出它们仍然有效。例如,受害者点击 TikTok 上承诺奖励的链接(例如 1000 个赞)时,可能会看到一个令人信服的类似于真实登录表单的登录表单。

(在 Telegram 频道上出售的肯德基免费网络钓鱼脚本和现成的网络钓鱼页面 图片来源:卡巴斯基)

卡巴斯基还观察到用于销售网上银行凭证的 Telegram 渠道,诈骗者提取和出售账户余额,对余额较高的账户收取更高的价格。

此外,一些 Telegram 频道被发现宣传网络钓鱼即服务操作,提供订阅和客户支持,以定期更新网络钓鱼工具、反检测系统和网络钓鱼工具包生成的链接。

Telegram 的恶意使用不足为奇,因为该平台在2021 年 Cyware 的一份报告中被称为“新暗网” 。此外,有许多报告强调 Telegram 群组如何成为销售恶意软件、机器人和勒索软件的中心枢纽,以及宣布犯罪团伙发起攻击。

尽管网络钓鱼者在 Telegram 上使用了各种技术,但卡巴斯基强调有一些方法可以识别它们,例如检测由托管在同一域或共享部分 HTML 代码的网络钓鱼机器人生成的恶意站点。自这些出现以来,卡巴斯基共检测到 1483 次访问位于其中的页面的尝试。

网络钓鱼者越来越多地使用 Telegram 凸显了对网络安全领域不断发展的网络钓鱼技术保持警惕和意识的必要性。

防止网络钓鱼攻击

虽然常识是抵御网络钓鱼诈骗的宝贵手段,但这里有 5 种有效的方法可以保护您自己和您的组织免受网络钓鱼攻击的侵害:

谨慎对待电子邮件:不要点击任何可疑链接或从未知发件人处下载任何附件。通过仔细检查发件人的电子邮件地址并查找网络钓鱼迹象(例如拼写错误的单词或异常请求)来验证电子邮件的合法性,尤其是那些要求提供敏感信息的电子邮件。

避免共享个人信息:除非您确定收件人的身份和通信渠道的安全性,否则不要通过电子邮件或其他通信渠道共享敏感信息,例如密码、社会安全号码或信用卡详细信息。

使软件保持最新:定期更新您的操作系统、Web 浏览器和设备上安装的所有软件。这有助于修补可被网络钓鱼攻击利用的安全漏洞。

启用多重身份验证 (MFA): MFA 通过要求额外的身份验证(例如指纹、短信代码或硬件令牌)以及您的密码来增加额外的安全层。这可以显着降低成为网络钓鱼攻击受害者的风险。

保持警惕:随时了解最新的网络钓鱼技术和趋势。警惕意外的电子邮件或消息,尤其是那些会产生紧迫感或要求立即采取行动的电子邮件或消息。在点击链接或提供个人信息之前请三思,并向您的 IT 部门或相关当局报告任何可疑的电子邮件或消息。在处理在线通信时始终保持警惕和怀疑。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至目标优化或类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
Telegram机器人是一种通过Telegram API与用户交互的自动脚本程序,可以执行各种任务,例如发送消息、图片、视频等。要让Telegram机器人自动发送视频,你需要执行以下几个步骤: 1. 注册Telegram机器人:使用@BotFather这一官方机器人创建你的机器人,并获取API token。 2. 获取聊天ID:这通常是指你想要机器人发送消息的聊天或群组的ID。 3. 编写代码:使用Telegram Bot API编写代码,通过发送`sendVideo`方法来实现自动发送视频的功能。你需要在代码中指定视频文件的路径、聊天ID以及可选的其他参数(如标题、描述等)。 4. 运行机器人:通过服务器或其他方式来运行你的代码,这样机器人就会根据你的指令自动发送视频。 下面是一个简单的Python代码示例,展示了如何使用`python-telegram-bot`库来实现这一功能: ```python from telegram import Update, ForceReply from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters, CallbackContext def send_video(update: Update, context: CallbackContext): video_file = open('path_to_video.mp4', 'rb') # 打开视频文件 context.bot.send_video( chat_id=update.message.chat_id, # 聊天ID video=video_file # 视频文件 ) def main(): updater = Updater(token='YOUR_BOT_TOKEN', use_context=True) dp = updater.dispatcher dp.add_handler(MessageHandler(Filters.video & (~Filters.command), send_video)) updater.start_polling() updater.idle() if __name__ == '__main__': main() ``` 请确保在使用之前安装了`python-telegram-bot`库,并且将`'YOUR_BOT_TOKEN'`和`'path_to_video.mp4'`替换为实际的值。
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