🤼Ingeniería Social

La ingeniería social es una técnica de ataque que utiliza la manipulación psicológica y la persuasión para engañar a las personas y hacer que realicen acciones o divulguen información confidencial.

Nota: Este tipo de técnicas son muy invasivas, ya que vamos a realizar ataques de phishing para conseguir datos sensibles como usuarios y contraseñas, por lo que no podemos utilizar estas técnicas sin un consentimiento o aprobación por parte del objetivo

Social Engineering Toolkit

Social Engineering Toolkit Interface

SET automatiza los ataques de ingeniería social, lo que permite a los usuarios realizar pruebas de seguridad en sistemas y redes utilizando técnicas de ingeniería social. Viene instalado por defecto en Kali Linux

Para utilizar SET en Kali Linux, se deben seguir los siguientes pasos:

1. Abrir una terminal en Kali Linux.

2. Descargar e instalar SET mediante el siguiente comando: sudo apt-get install set.

3. Iniciar SET con el siguiente comando: sudo setoolkit.

4. Seleccionar la opción de ataque deseada del menú principal de SET.

5. Seguir las instrucciones proporcionadas por SET para configurar y lanzar el ataque.

Clonar web para conseguir datos de usuario

Para que funcione esta técnica es necesario haber realizado previamente un ARP Spoofing. Ver sección Man in the Middle

En Kali Linux

sudo setoolkit

Social Engineering attacks 
Website attack vectors 
Web jacking attack
Custom import

1. En el navegador buscar la página a suplantar y darle a “save page as” y abajo elegir HTML only
2. Elegir el nombre index.html 
3. Establecer la ruta a la pagina de destino: /home/kali/Escritorio/index.html/
4. Introducir la URL del sitio clonado: facebook.es
5. Quieres desactivar apache? -> Y
6. Elegir la ip de atacante (dejar por defecto)

Esto nos suplanta nuestra página de localhost en nuestra máquina de atacante, y cuando la víctima vaya a facebook.es y meta sus credenciales las capturaremos en tiempo real.

Deep Fake

Consiste en cambiar nuestra cara en una videollamada en directo por ejemplo por la de un alto cargo directivo de una organización.

Deep Fake con face-2-face

GitHub - datitran/face2face-demo: pix2pix demo that learns from facial landmarks and translates this into a faceGitHub

1. Preparar el entorno

# Clonar repositorio
git clone [e-mail]:datitran/face2face-demo.git

# Crear entorno conda a partir de archivo (Mac OSX)
conda env create -f environment.yml

2. Generar Train Data

Para entrenar al modelo necesitamos un vídeo de la persona a suplantar

python generate_train_data.py --file angela_merkel_speech.mp4 --num 400 --landmark-model shape_predictor_68_face_landmarks.dat

Input:

• file es el nombre del archivo de vídeo a partir del cual desea crear el conjunto de datos.

• num es el número de datos de tren que se van a crear.

• landmark-model es el modelo de referencia facial que se utiliza para detectar las referencias. Se proporciona un modelo de referencia facial preentrenado.

3. Correr la demo

python run_webcam.py --source 0 --show 0 --landmark-model shape_predictor_68_face_landmarks.dat --tf-model face2face-reduced-model/frozen_model.pb

Input:

• source es el índice de dispositivo de la cámara (predeterminado=0).

• show es una opción para mostrar la entrada normal (0) o el punto de referencia facial (1) junto con la imagen generada (predeterminado = 0).

• landmark-model es el modelo de referencia facial que se utiliza para detectar las referencias.

• tf-model es el archivo del modelo congelado.