- Eine groß angelegte BEC-Rechnungsbetrugsaktion zielt auf globale Unternehmen aus verschiedenen Branchen ab und nutzt dringende Zahlungsaufforderungen aus, um zeitkritische Geschäftsprozesse auszunutzen.
- Angreifer setzen ausgefeilte Automatisierungsverfahren ein, darunter KI-generierte E-Mail-Inhalte, die programmgesteuerte Erstellung von Dateien sowie Headless-Browser-Technologie, mit der PDF-Rechnungen vor deren Versand erstellt werden.
- Die Kampagne nutzt ausgefeilte Täuschungstechniken, bei denen gefälschte E-Mail-Korrespondenzen mit erfundenen Bestätigungen des Geschäftsführers sowie automatisierte HTML-Erstellung kombiniert werden, um eine falsche Legitimität zu suggerieren.
Threat intelligence
BEC-Kampagne unter Verwendung von KI-generierten gefälschten E-Mail-Konversationen
Wichtige Punkte
Kampagnenübersicht
Das Mimecast Threat Research-Team hat eine „Business Email Compromise“ (BEC)-Kampagne identifiziert, bei der automatisierte gefälschte E-Mail-Konversationen genutzt werden, um in großem Umfang Rechnungsbetrug zu begehen (intern als MCTO5003 erfasst). Diese Kampagne stellt eine bedeutende Weiterentwicklung der BEC-Taktiken dar, bei der traditionelles Social Engineering mit fortschrittlicher Automatisierung unter Einsatz künstlicher Intelligenz kombiniert wird, um überzeugende, fingierte Gespräche zwischen Führungskräften und externen Dienstleistern zu erzeugen. Die Angreifer erstellen gefälschte E-Mail-Ketten, die den Anschein legitimer Geschäftskorrespondenz erwecken, wobei jeder E-Mail-Faden sorgfältig so gestaltet ist, dass er die Genehmigung des Vorstandsvorsitzenden oder eines leitenden Angestellten für dringende Rechnungszahlungen enthält. Die Kampagnen weisen deutliche Anzeichen von Automatisierung auf, von durch KI generierten E-Mail-Inhalten bis hin zu programmgesteuert erstellten PDF-Anhängen, die unmittelbar vor dem E-Mail-Versand mithilfe von Headless-Browser-Technologie erstellt werden.
Die technische Analyse der Kampagne liefert mehrere Hinweise auf eine automatisierte Durchführung.
Die sprachliche und strukturelle Analyse des E-Mail-Textes ergab Merkmale – wie beispielsweise eine äußerst flüssige Sprache, einen schlüssigen Kontext und das Fehlen typischer grammatikalischer Fehler –, die stark darauf hindeuten, dass der Inhalt von einem großen Sprachmodell (LLM) generiert und nicht manuell verfasst wurde.
Der HTML-Code der E-Mail enthält mehrere eingebettete Kommentare, die veranschaulichen, welche Inhalte in die einzelnen Abschnitte der E-Mail gehören.
<!-- HINWEIS ZUR ORIGINALRECHNUNG --> (FÄLSCHUNG)
<!-- BESTÄTIGUNG DES CEO --> (FALSCH)
<!-- WEITERFÜHRUNG ZUR KOLLEKTION --> (FALSCH)
<!-- FOLGEMAIL DES CEO -->
