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3CXのサプライチェーン侵害: Darktraceが "Smooth Operator" を明るみに出した方法

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19
2023年6月
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2023年6月
このブログでは、Darktraceが3CXのサプライチェーン侵害の事例をどのように検知したかについて説明します。これは、サプライチェーンの侵害が連鎖的に発生した最初の事例として知られています。CrowdStrikeやSentinelOneなどのセキュリティベンダーとの統合を活用し、Darktraceは同社の顧客基盤で3CXのサプライチェーン侵害の複数のケースを特定し防止することに成功しました。

2020年に世界中の何万もの組織に影響を与えたSolarWinds社におけるハッキングが発覚して以来、サプライチェーン侵害のリスクはセキュリティチームの頭の片隅にあり、事業の運営に重大な脅威を与え続けています。 

サプライチェーンの侵害は、組織の日常業務を中断させ、莫大な金銭的および風評的損害を与えるだけでなく、国全体の重要なインフラに影響を及ぼすなど、広範囲に影響を及ぼす可能性があります。そのため、組織には、こうした攻撃を可能な限り早い段階で特定し、阻止することができる効果的なセキュリティ対策が不可欠です。

2023年3月、3CX Desktopアプリケーションは、SentinelOneによって「SmoothOperator」と名付けられたサプライチェーン侵害の最新の被害者となりました。このアプリケーションは、世界中で60万社以上の企業で使用されており、顧客リストには、さまざまな業界の著名な顧客が含まれています [2]。3CX Desktopアプリケーションは、企業向けのVoIP(Voice over Internet Protocol)コミュニケーションソフトウェアで、チャット、ビデオ通話、音声通話が可能です [3]。WindowsとmacOSの両システム用の3CXインストーラは、情報窃取マルウェアの影響を受けていました。研究者は、AppleJeusとしても知られる財政的な動機のある北朝鮮のオペレーターに関連する、UNC 4736としても知られる脅威アクターが、サプライチェーンの侵害に関与していることを見分けることができました。  研究者はまた、Trading Technologies X_TRADERプラットフォームで先に発生した別のサプライチェーン侵害と関連付け、マルウェアを広範囲に配布しながらもオペレーターの利害を一致させるために使用された、初のカスケードソフトウェアによるサプライチェーン侵害として知られています [3]。3CXのソフトウェアは、CrowdStrike、SentinelOne、Palo Alto Networksといった複数のサイバーセキュリティベンダーによって悪意あるものとして検知されたとの報告が、この侵害事件後、顧客から寄せられています [6]。 

CrowdStrike や SentinelOne などの他のセキュリティベンダーとの統合を活用し、Darktrace DETECT™ は、2023年3月のキルチェーンの複数の段階で、顧客ベース全体で「SmoothOperator」による活動を特定することができました。Darktrace RESPOND™は、これらの新たな脅威に対して自律的に介入することができ、顧客のネットワークへの重大な混乱を防ぐことができました。 

サプライチェーンの連鎖的な攻撃が初めて確認された背景 

初期アクセス

2023年4月、セキュリティ研究者は、この話の最初の標的が3CXデスクトップアプリケーションではなく、Trading Technologies社のX_TRADERという別のソフトウェアアプリケーションであることを確認しました[3]。Trading Technologies社は、高性能の金融取引パッケージを提供するプロバイダーで、金融関係者が株式市場内の資産をより効率的に分析・取引できるようにしています。残念ながら、この組織のサプライチェーンには、すでに侵害が存在していました。2020年に引退したX_TRADERのインストーラーには、2022年10月に期限切れとなるコードサイニング証明書が残っていたのです。このコード署名証明書は、攻撃者に悪用され、悪意のあるソフトウェアにデジタル署名されていました [3]。 また、従業員が証明書の有効期限前にTrading Technologies社からX_TRADERソフトウェアのトロイの木馬化インストーラを無意識にダウンロードしたことが、不運にも3CXにつながりました [4]。このX_TRADERを介した3CXの侵害は、より広範な脅威ランドスケープの中で報告された、連鎖的なサプライチェーン攻撃の最初のケースでした。 

永続性と特権のエスカレーション 

3CXのDesktopAppインストーラは、実行ファイル(.exe)を実行した後、悪意のあるDLLをサイドロードするために使用される良質の実行ファイルと共に、2つのトロイの木馬化したデータリンクライブラリ(DLL)をダウンロードします。これらのDLLには、SIGFLIPとDAVESHELLが含まれており、どちらも一般に公開されているプロジェクトが使用されていました。このケースでは、DLLは、RC4キーを使用して復号化し、侵害されたシステムのメモリにペイロードをロードするために使用されました [3]。また、SIGFLIPとDAVESHELLは、VEILEDSIGNALという名前のモジュラーバックドアを抽出・復号化し、コマンド&コントロール(C2)設定も含んでいます。このマルウェアにより、北朝鮮の脅威オペレーターは、3CXの従業員のデバイスに対する管理者権限を得ることができました [3]。その後、従業員の企業認証情報にアクセスし、最終的に3CXのシステムへのアクセスにつながりました [4]。 

ラテラルムーブメントとC2活動

また、セキュリティ研究者は、3CX環境内で横方向に移動し、C2通信を可能にするために、サプライチェーン攻撃で主に利用された他のマルウェアファミリーを特定することができました [3]。これらのマルウェアファミリーについて以下に詳述します:

  • TaxHaul: 実行されるとシェルコードのペイロードが解読され、Mandiant社によりDLLの検索順序のハイジャックにより持続することが確認されている
  • Coldcat:複合型ダウンローダーで、C2インフラへのビーコンも兼ねている
  • PoolRat:システム情報を収集し、コマンドを実行します。これはmacOSシステムに影響を与えることが判明したマルウェアです。
  • IconicStealer:3CXシステムの第3段階ペイロードとして、データや情報を盗むために使用された

さらに、北朝鮮の脅威アクターであるLazarusが日常的に使用し、暗号通貨企業に対して典型的に使用されているGopuramというバックドアも、3CXの限られた数の顧客が侵害したシステムの第2段階のペイロードとして使用されていたことがKaspersky社によって早い段階で報告されています [5]。

Darktrace で観測された3CXの検知

Darktrace がセキュリティインテグレーションを通じて提携している主要な検知プラットフォームである CrowdStrike と SentinelOne は当初、2023 年 3 月に 3CXDesktopApp の顧客を標的としたキャンペーンと見られることを、それぞれのプラットフォームが確認したことを明らかにしています。 

この時、Darktrace もこの活動を観察し、顧客のネットワーク上の異常な挙動を警告していました [1][7]。Darktrace DETECTは、CrowdStrikeとSentinelOneの統合に関連したホストレベルのアラート、およびラテラルムーブメントとC2活動に関連したモデルの侵害を通じて、主にサプライチェーンの侵害に関連する活動を確認しました。 

Darktrace が検知した3CXサプライチェーンの侵害に関連する活動の一部は、3CXDesktopAppの実行ファイルとMicrosoft Software Installer (msi) ファイルのダウンロードを検知する統合モデルのみによって観察されており、侵害がエンドポイントデバイスで阻止された可能性を示唆しています。 

CrowdStrike integration model breach identifying 3CXDesktopApp[.]exe as possible malware
図1:2023年3月30日に3CXDesktopApp[.]exeをマルウェアの可能性があると特定したCrowdStrike統合モデルブリーチ
showcases the Model Breach Event Log for the CrowdStrike integration model breach
図2: 上図は、図1に示したCrowdStrikeの統合モデルブリーチのイベントログを示したもの

図3および図4で取り上げた別のケースでは、セキュリティプラットフォームが3CXを悪意のあるものとして関連付けました。これらの図では、デバイスが3CXDesktopApp実行ファイルをダウンロードし、その約1時間後にmsiファイルをダウンロードしていることが確認されています。この活動パターンは、3CXシステムに影響を与えたマルウェア「SmoothOperator」が、良性の実行ファイルと共に配信される悪意のあるDLLファイルのDLLサイドローディングによって永続化し、従来のセキュリティツールによる検知を困難にするという、報告されていた侵害プロセスと相関しています [2][3][7]。

このケースにおける活動は、DETECT 統合モデルである High Severity Integration Malware Detection によって検知され、その後、Darktrace RESPOND/Networkモデルである Antigena Significant Anomaly from Client Block によってブロックされ、Enforce Pattern of Life(通常の生活パターンを強制する)アクションが適用されて行われていた不正なダウンロードを阻止しました。Darktrace RESPONDはAIを駆使してあらゆる機器の通常の生活パターンを学び、自律的に行動してその通常の活動を強制します。このイベントにおいて、RESPOND は、デバイス上で行われていた悪意のあるダウンロードを阻止するだけでなく、デバイスがその通常の活動パターンから大きく逸脱することを許さないでしょう。

The Model Breach Event log for the device displays the moment in which the SentinelOne integration model breached for the 3CXDesktopApp.exe file
図3:デバイスのモデルブリーチイベントログには、3CXDesktopApp.exeファイルについてSentinelOne統合モデルがブリーチした瞬間と、その後、2023年3月29日にRESPOND の Antigena Significant Anomaly from Client Block というモデルがブリーチした瞬間が示されています
Another ‘High Severity Integration Malware Detection’ breached
図4:図3の同じデバイスについて、約1時間後に別のHigh Severity Integration Malware Detection(高重度統合マルウェア検知)が発生したのは、msiファイルである 3CXDesktopApp-18.12.416.msi が原因で、Darktrace RESPOND モデルである Antigena Significant Anomaly from Client Block も、2023年3月29日に発生しました

また、別のケースでは、Darktrace がファイル3CXDesktopApp-18.10.461.msi に対して異常なSMBドライブ書き込みを行うデバイスを検知しました。これは、DETECT のモデル SMB Drive Write に違反するものでした。このモデルは、デバイスがadmin$またはドライブ共有を使用してSMBプロトコルで通常通信しない別の内部デバイスにファイルの書き込みを開始した場合に検知されます。

This Model Breach Event log highlights the moment Darktrace captured the msi application file for the 3CXDesktopApp being transferred internally on this customer’s network
図5:このモデル侵害イベントログは、3CXDesktopAppのmsiアプリケーションファイルがこの顧客のネットワーク上で内部転送された瞬間をDarktrace が2023年3月28日にデバイスの新しい活動として検知したことを強調しています 

Darktrace によって観察された他のいくつかのケースでは、感染したデバイスから 3CX の侵害に関連するエンドポイントへの接続が検知されました。図6では、問題のデバイスがjournalide[.]orgというエンドポイントへの接続が検知されました。これは、自己署名証明書がマルウェアの通信に使用されることが多いため、正規の証明書に見えるように設計された自己署名SSL証明書を持つエンドポイントへの接続を探す「疑わしい自己署名SSL」というモデルに違反しています。

Model Breach Event log for connections to the 3CX C2 related endpoint
図6:3CX C2関連エンドポイントであるjournalide[.]orgへの接続のモデルブリーチイベントログ。これらの接続は2023年4月24日にSuspicious Self-Signed SSLのモデルに違反しました

別のDarktrace の顧客環境では、3CX の C2 エンドポイントである pbxphonenetwork[.]com が、3CX アプリケーションソフトウェアが悪質であるという報告があった頃に、すでに Watched Domains リストに追加されていました。Watched Domainsリストにより、Darktraceがネットワーク上のデバイスがこれらのドメインに接続した場合、より精査して検知し、ネットワーク上の脅威をさらに可視化するためのモデルを構築することができます。このケースのアクティビティは、Darktrace RESPOND のアクションである「89.45.67[.]160ポート443とポート443のpbxphonenetwork[.]comへの接続をブロック」によって検知され、その後ブロックされました。このデバイスは、その場で3CX C2エンドポイントに接続できないようにブロックしました(図7参照)。この活動はその後、RESPOND モデルである Antigena Watched Domain Block を侵害しました。 

図7:Darktrace RESPOND モデルである Antigena Watched Domain Block を侵害した端末に、2023年3月31日にアクション「ポート443の89.45.67[.]160とpbxphonenetwork[.]comへの接続ブロック」を適用した際の履歴ログ

Darktrace のカバレッジ 

CrowdStrikeやSentinelOneなど、Darktrace との統合を活用し、Darktraceは、図1、2、3、4に見られるように、CrowdStrikeやSentinelOneによって悪意のある3CX活動として識別された活動を検知し、対処することができました。このアクティビティは、以下のDarktrace DETECT のモデルに違反しました: 

  • Integration / CrowdStrike Alert
  • Security Integration / High Severity Integration Malware Detection

Darktrace はまた、図5に示されたケースのようなラテラルムーブメントも確認することができました:

  • Compliance / SMB Drive Write

最後に、3CXの侵害に関連する悪意のあるエンドポイントからのC2ビーコン活動も、図6に見られるような形で検知されました。この活動は、以下のDarktrace DETECT モデルに違反しました:

  • Anomalous Connection / Suspicious Self-Signed SSL

Darktrace RESPOND が自律遮断モードで設定されているお客様では、図3、4、7に見られるように、Darktrace RESPOND のモデルも3CXサプライチェーンの侵害に関連するアクティビティに違反しています。以下は、違反したモデルおよび適用された自律的アクションです:

  • Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Significant Anomaly from Client Block, “Enforce pattern of life”
  • Antigena / Network / External Threat / Antigena Watched Domain Block, “Block connections to 89.45.67[.]160 port 443 and pbxphonenetwork[.]com on port 443”

結論 

サプライチェーンの連鎖的な侵害は、3CXにとっては不運な出来事でしたが、UNC 4736の北朝鮮脅威勢力にとっては好都合な出来事でした。この「SmoothOperator」の侵害は、CrowdStrikeなどのエンドポイントセキュリティプラットフォームによって検知されました。CrowdStrikeは、3CX DesktopAppサプライチェーンの侵害に関連する悪質な活動を報告した最初のプラットフォームの1つとなり、この発見の端緒となりました。  

当時はまだ斬新で、侵害の指標がほとんど報告されていませんでしたが、Darktrace は顧客ベース全体で3CXの侵害に関連する活動を把握・特定し、自律的に対応することができました。Darktrace はCrowdStrikeおよびSentinelOneとのセキュリティ統合を強化し、異常ベースのモデルブリーチを介して、3CXサプライチェーンの侵害キルチェーンのさまざまな部分で活動をハイライトすることによって独自の洞察を提供することができます。「SmoothOperator」サプライチェーン攻撃は、DETECT とRESPOND を含むDarktrace 製品群が、新手の脅威を特定し、遮断するために自律的に行動できるだけでなく、セキュリティインテグレーションによって介入をさらに増幅し、顧客ネットワークのサイバー破壊を防止できることを証明しています。 

寄稿者:Nahisha Nobregas(SOCアナリスト) 、Trent Kessler(SOCアナリスト)

付録

MITRE ATT&CK フレームワーク

リソース開発

  • T1588 Obtain Capabilities  
  • T1588.004 Digital Certificates
  • T1608 Stage Capabilities  
  • T1608.003 Install Digital Certificate

初期アクセス

  • T1190 Exploit Public-Facing Application
  • T1195 Supply Chain Compromise  
  • T1195.002 Compromise Software Supply Chain

持続性

  • T1574 Hijack Execution Flow
  • T1574.002 DLL Side-Loading

特権昇格

  • T1055 Process Injection
  • T1574 Hijack Execution Flow  
  • T1574.002 DLL Side-Loading

コマンド&コントロール

  • T1071 Application Layer Protocol
  • T1071.001 Web Protocols
  • T1071.004 DNS  
  • T1105 Ingress Tool Transfer
  • T1573 Encrypted Channel

IoC一覧

C2ホスト名

  • journalide[.]org
  • pbxphonenetwork[.]com

C2のIPアドレスの可能性

  • 89.45.67[.]160

参考文献

  1. https://www.crowdstrike.com/blog/crowdstrike-detects-and-prevents-active-intrusion-campaign-targeting-3cxdesktopapp-customers/
  2. https://www.bleepingcomputer.com/news/security/3cx-confirms-north-korean-hackers-behind-supply-chain-attack/
  3. https://www.mandiant.com/resources/blog/3cx-software-supply-chain-compromise
  4. https://www.securityweek.com/cascading-supply-chain-attack-3cx-hacked-after-employee-downloaded-trojanized-app/
  5. https://securelist.com/gopuram-backdoor-deployed-through-3cx-supply-chain-attack/109344/
  6. https://www.bleepingcomputer.com/news/security/3cx-hack-caused-by-trading-software-supply-chain-attack/
  7. https://www.sentinelone.com/blog/smoothoperator-ongoing-campaign-trojanizes-3cx-software-in-software-supply-chain-attack/
INSIDE THE SOC
Darktrace cyber analysts are world-class experts in threat intelligence, threat hunting and incident response, and provide 24/7 SOC support to thousands of Darktrace customers around the globe. Inside the SOC is exclusively authored by these experts, providing analysis of cyber incidents and threat trends, based on real-world experience in the field.
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Nahisha Nobregas
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A Thorn in Attackers’ Sides: How Darktrace Uncovered a CACTUS Ransomware Infection

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24
Apr 2024

What is CACTUS Ransomware?

In May 2023, Kroll Cyber Threat Intelligence Analysts identified CACTUS as a new ransomware strain that had been actively targeting large commercial organizations since March 2023 [1]. CACTUS ransomware gets its name from the filename of the ransom note, “cAcTuS.readme.txt”. Encrypted files are appended with the extension “.cts”, followed by a number which varies between attacks, e.g. “.cts1” and “.cts2”.

As the cyber threat landscape adapts to ever-present fast-paced technological change, ransomware affiliates are employing progressively sophisticated techniques to enter networks, evade detection and achieve their nefarious goals.

How does CACTUS Ransomware work?

In the case of CACTUS, threat actors have been seen gaining initial network access by exploiting Virtual Private Network (VPN) services. Once inside the network, they may conduct internal scanning using tools like SoftPerfect Network Scanner, and PowerShell commands to enumerate endpoints, identify user accounts, and ping remote endpoints. Persistence is maintained by the deployment of various remote access methods, including legitimate remote access tools like Splashtop, AnyDesk, and SuperOps RMM in order to evade detection, along with malicious tools like Cobalt Strike and Chisel. Such tools, as well as custom scripts like TotalExec, have been used to disable security software to distribute the ransomware binary. CACTUS ransomware is unique in that it adopts a double-extortion tactic, stealing data from target networks and then encrypting it on compromised systems [2].

At the end of November 2023, cybersecurity firm Arctic Wolf reported instances of CACTUS attacks exploiting vulnerabilities on the Windows version of the business analytics platform Qlik, specifically CVE-2023-41266, CVE-2023-41265, and CVE-2023-48365, to gain initial access to target networks [3]. The vulnerability tracked as CVE-2023-41266 can be exploited to generate anonymous sessions and perform HTTP requests to unauthorized endpoints, whilst CVE-2023-41265 does not require authentication and can be leveraged to elevate privileges and execute HTTP requests on the backend server that hosts the application [2].

Darktrace’s Coverage of CACTUS Ransomware

In November 2023, Darktrace observed malicious actors leveraging the aforementioned method of exploiting Qlik to gain access to the network of a customer in the US, more than a week before the vulnerability was reported by external researchers.

Here, Qlik vulnerabilities were successfully exploited, and a malicious executable (.exe) was detonated on the network, which was followed by network scanning and failed Kerberos login attempts. The attack culminated in the encryption of numerous files with extensions such as “.cts1”, and SMB writes of the ransom note “cAcTuS.readme.txt” to multiple internal devices, all of which was promptly identified by Darktrace DETECT™.

While traditional rules and signature-based detection tools may struggle to identify the malicious use of a legitimate business platform like Qlik, Darktrace’s Self-Learning AI was able to confidently identify anomalous use of the tool in a CACTUS ransomware attack by examining the rarity of the offending device’s surrounding activity and comparing it to the learned behavior of the device and its peers.

Unfortunately for the customer in this case, Darktrace RESPOND™ was not enabled in autonomous response mode during their encounter with CACTUS ransomware meaning that attackers were able to successfully escalate their attack to the point of ransomware detonation and file encryption. Had RESPOND been configured to autonomously act on any unusual activity, Darktrace could have prevented the attack from progressing, stopping the download of any harmful files, or the encryption of legitimate ones.

Cactus Ransomware Attack Overview

Holiday periods have increasingly become one of the favoured times for malicious actors to launch their attacks, as they can take advantage of the festive downtime of organizations and their security teams, and the typically more relaxed mindset of employees during this period [4].

Following this trend, in late November 2023, Darktrace began detecting anomalous connections on the network of a customer in the US, which presented multiple indicators of compromise (IoCs) and tactics, techniques and procedures (TTPs) associated with CACTUS ransomware. The threat actors in this case set their attack in motion by exploiting the Qlik vulnerabilities on one of the customer’s critical servers.

Darktrace observed the server device making beaconing connections to the endpoint “zohoservice[.]net” (IP address: 45.61.147.176) over the course of three days. This endpoint is known to host a malicious payload, namely a .zip file containing the command line connection tool PuttyLink [5].

Darktrace’s Cyber AI Analyst was able to autonomously identify over 1,000 beaconing connections taking place on the customer’s network and group them together, in this case joining the dots in an ongoing ransomware attack. AI Analyst recognized that these repeated connections to highly suspicious locations were indicative of malicious command-and-control (C2) activity.

Cyber AI Analyst Incident Log showing the offending device making over 1,000 connections to the suspicious hostname “zohoservice[.]net” over port 8383, within a specific period.
Figure 1: Cyber AI Analyst Incident Log showing the offending device making over 1,000 connections to the suspicious hostname “zohoservice[.]net” over port 8383, within a specific period.

The infected device was then observed downloading the file “putty.zip” over a HTTP connection using a PowerShell user agent. Despite being labelled as a .zip file, Darktrace’s detection capabilities were able to identify this as a masqueraded PuttyLink executable file. This activity resulted in multiple Darktrace DETECT models being triggered. These models are designed to look for suspicious file downloads from endpoints not usually visited by devices on the network, and files whose types are masqueraded, as well as the anomalous use of PowerShell. This behavior resembled previously observed activity with regards to the exploitation of Qlik Sense as an intrusion technique prior to the deployment of CACTUS ransomware [5].

The downloaded file’s URI highlighting that the file type (.exe) does not match the file's extension (.zip). Information about the observed PowerShell user agent is also featured.
Figure 2: The downloaded file’s URI highlighting that the file type (.exe) does not match the file's extension (.zip). Information about the observed PowerShell user agent is also featured.

Following the download of the masqueraded file, Darktrace observed the initial infected device engaging in unusual network scanning activity over the SMB, RDP and LDAP protocols. During this activity, the credential, “service_qlik” was observed, further indicating that Qlik was exploited by threat actors attempting to evade detection. Connections to other internal devices were made as part of this scanning activity as the attackers attempted to move laterally across the network.

Numerous failed connections from the affected server to multiple other internal devices over port 445, indicating SMB scanning activity.
Figure 3: Numerous failed connections from the affected server to multiple other internal devices over port 445, indicating SMB scanning activity.

The compromised server was then seen initiating multiple sessions over the RDP protocol to another device on the customer’s network, namely an internal DNS server. External researchers had previously observed this technique in CACTUS ransomware attacks where an RDP tunnel was established via Plink [5].

A few days later, on November 24, Darktrace identified over 20,000 failed Kerberos authentication attempts for the username “service_qlik” being made to the internal DNS server, clearly representing a brute-force login attack. There is currently a lack of open-source intelligence (OSINT) material definitively listing Kerberos login failures as part of a CACTUS ransomware attack that exploits the Qlik vulnerabilities. This highlights Darktrace’s ability to identify ongoing threats amongst unusual network activity without relying on existing threat intelligence, emphasizing its advantage over traditional security detection tools.

Kerberos login failures being carried out by the initial infected device. The destination device detected was an internal DNS server.
Figure 4: Kerberos login failures being carried out by the initial infected device. The destination device detected was an internal DNS server.

In the month following these failed Kerberos login attempts, between November 26 and December 22, Darktrace observed multiple internal devices encrypting files within the customer’s environment with the extensions “.cts1” and “.cts7”. Devices were also seen writing ransom notes with the file name “cAcTuS.readme.txt” to two additional internal devices, as well as files likely associated with Qlik, such as “QlikSense.pdf”. This activity detected by Darktrace confirmed the presence of a CACTUS ransomware infection that was spreading across the customer’s network.

The model, 'Ransom or Offensive Words Written to SMB', triggered in response to SMB file writes of the ransom note, ‘cAcTuS.readme.txt’, that was observed on the customer’s network.
Figure 5: The model, 'Ransom or Offensive Words Written to SMB', triggered in response to SMB file writes of the ransom note, ‘cAcTuS.readme.txt’, that was observed on the customer’s network.
CACTUS ransomware extensions, “.cts1” and “.cts7”, being appended to files on the customer’s network.
Figure 6: CACTUS ransomware extensions, “.cts1” and “.cts7”, being appended to files on the customer’s network.

Following this initial encryption activity, two affected devices were observed attempting to remove evidence of this activity by deleting the encrypted files.

Attackers attempting to remove evidence of their activity by deleting files with appendage “.cts1”.
Figure 7: Attackers attempting to remove evidence of their activity by deleting files with appendage “.cts1”.

結論

In the face of this CACTUS ransomware attack, Darktrace’s anomaly-based approach to threat detection enabled it to quickly identify multiple stages of the cyber kill chain occurring in the customer’s environment. These stages ranged from ‘initial access’ by exploiting Qlik vulnerabilities, which Darktrace was able to detect before the method had been reported by external researchers, to ‘actions on objectives’ by encrypting files. Darktrace’s Self-Learning AI was also able to detect a previously unreported stage of the attack: multiple Kerberos brute force login attempts.

If Darktrace’s autonomous response capability, RESPOND, had been active and enabled in autonomous response mode at the time of this attack, it would have been able to take swift mitigative action to shut down such suspicious activity as soon as it was identified by DETECT, effectively containing the ransomware attack at the earliest possible stage.

Learning a network’s ‘normal’ to identify deviations from established patterns of behaviour enables Darktrace’s identify a potential compromise, even one that uses common and often legitimately used administrative tools. This allows Darktrace to stay one step ahead of the increasingly sophisticated TTPs used by ransomware actors.

Credit to Tiana Kelly, Cyber Analyst & Analyst Team Lead, Anna Gilbertson, Cyber Analyst

付録

参考文献

[1] https://www.kroll.com/en/insights/publications/cyber/cactus-ransomware-prickly-new-variant-evades-detection

[2] https://www.bleepingcomputer.com/news/security/cactus-ransomware-exploiting-qlik-sense-flaws-to-breach-networks/

[3] https://explore.avertium.com/resource/new-ransomware-strains-cactus-and-3am

[4] https://www.soitron.com/cyber-attackers-abuse-holidays/

[5] https://arcticwolf.com/resources/blog/qlik-sense-exploited-in-cactus-ransomware-campaign/

Darktrace DETECT Models

Compromise / Agent Beacon (Long Period)

Anomalous Connection / PowerShell to Rare External

Device / New PowerShell User Agent

Device / Suspicious SMB Scanning Activity

Anomalous File / EXE from Rare External Location

Anomalous Connection / Unusual Internal Remote Desktop

User / Kerberos Password Brute Force

Compromise / Ransomware / Ransom or Offensive Words Written to SMB

Unusual Activity / Anomalous SMB Delete Volume

Anomalous Connection / Multiple Connections to New External TCP Port

Compromise / Slow Beaconing Activity To External Rare  

Compromise / SSL Beaconing to Rare Destination  

Anomalous Server Activity / Rare External from Server  

Compliance / Remote Management Tool On Server

Compromise / Agent Beacon (Long Period)  

Compromise / Suspicious File and C2  

Device / Internet Facing Device with High Priority Alert  

Device / Large Number of Model Breaches  

Anomalous File / Masqueraded File Transfer

Anomalous File / Internet facing System File Download  

Anomalous Server Activity / Outgoing from Server

Device / Initial Breach Chain Compromise  

Compromise / Agent Beacon (Medium Period)  

Compromise / Agent Beacon (Long Period)  

IoC一覧

IoC - Type - Description

zohoservice[.]net: 45.61.147[.]176 - Domain name: IP Address - Hosting payload over HTTP

Mozilla/5.0 (Windows NT; Windows NT 10.0; en-US) WindowsPowerShell/5.1.17763.2183 - User agent -PowerShell user agent

.cts1 - File extension - Malicious appendage

.cts7- File extension - Malicious appendage

cAcTuS.readme.txt - Filename -Ransom note

putty.zip – Filename - Initial payload: ZIP containing PuTTY Link

MITRE ATT&CK マッピング

Tactic - Technique  - SubTechnique

Web Protocols: COMMAND AND CONTROL - T1071 -T1071.001

Powershell: EXECUTION - T1059 - T1059.001

Exploitation of Remote Services: LATERAL MOVEMENT - T1210 – N/A

Vulnerability Scanning: RECONAISSANCE     - T1595 - T1595.002

Network Service Scanning: DISCOVERY - T1046 - N/A

Malware: RESOURCE DEVELOPMENT - T1588 - T1588.001

Drive-by Compromise: INITIAL ACCESS - T1189 - N/A

Remote Desktop Protocol: LATERAL MOVEMENT – 1021 -T1021.001

Brute Force: CREDENTIAL ACCESS        T – 1110 - N/A

Data Encrypted for Impact: IMPACT - T1486 - N/A

Data Destruction: IMPACT - T1485 - N/A

File Deletion: DEFENSE EVASION - T1070 - T1070.004

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著者について
Tiana Kelly
Deputy Team Lead, London & Cyber Analyst

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The State of AI in Cybersecurity: How AI will impact the cyber threat landscape in 2024

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22
Apr 2024

About the AI Cybersecurity Report

We surveyed 1,800 CISOs, security leaders, administrators, and practitioners from industries around the globe. Our research was conducted to understand how the adoption of new AI-powered offensive and defensive cybersecurity technologies are being managed by organizations.

This blog is continuing the conversation from our last blog post “The State of AI in Cybersecurity: Unveiling Global Insights from 1,800 Security Practitioners” which was an overview of the entire report. This blog will focus on one aspect of the overarching report, the impact of AI on the cyber threat landscape.

To access the full report click here.

Are organizations feeling the impact of AI-powered cyber threats?

Nearly three-quarters (74%) state AI-powered threats are now a significant issue. Almost nine in ten (89%) agree that AI-powered threats will remain a major challenge into the foreseeable future, not just for the next one to two years.

However, only a slight majority (56%) thought AI-powered threats were a separate issue from traditional/non AI-powered threats. This could be the case because there are few, if any, reliable methods to determine whether an attack is AI-powered.

Identifying exactly when and where AI is being applied may not ever be possible. However, it is possible for AI to affect every stage of the attack lifecycle. As such, defenders will likely need to focus on preparing for a world where threats are unique and are coming faster than ever before.

a hypothetical cyber attack augmented by AI at every stage

Are security stakeholders concerned about AI’s impact on cyber threats and risks?

The results from our survey showed that security practitioners are concerned that AI will impact organizations in a variety of ways. There was equal concern associated across the board – from volume and sophistication of malware to internal risks like leakage of proprietary information from employees using generative AI tools.

What this tells us is that defenders need to prepare for a greater volume of sophisticated attacks and balance this with a focus on cyber hygiene to manage internal risks.

One example of a growing internal risks is shadow AI. It takes little effort for employees to adopt publicly-available text-based generative AI systems to increase their productivity. This opens the door to “shadow AI”, which is the use of popular AI tools without organizational approval or oversight. Resulting security risks such as inadvertent exposure of sensitive information or intellectual property are an ever-growing concern.

Are organizations taking strides to reduce risks associated with adoption of AI in their application and computing environment?

71.2% of survey participants say their organization has taken steps specifically to reduce the risk of using AI within its application and computing environment.

16.3% of survey participants claim their organization has not taken these steps.

These findings are good news. Even as enterprises compete to get as much value from AI as they can, as quickly as possible, they’re tempering their eager embrace of new tools with sensible caution.

Still, responses varied across roles. Security analysts, operators, administrators, and incident responders are less likely to have said their organizations had taken AI risk mitigation steps than respondents in other roles. In fact, 79% of executives said steps had been taken, and only 54% of respondents in hands-on roles agreed. It seems that leaders believe their organizations are taking the needed steps, but practitioners are seeing a gap.

Do security professionals feel confident in their preparedness for the next generation of threats?

A majority of respondents (six out of every ten) believe their organizations are inadequately prepared to face the next generation of AI-powered threats.

The survey findings reveal contrasting perceptions of organizational preparedness for cybersecurity threats across different regions and job roles. Security administrators, due to their hands-on experience, express the highest level of skepticism, with 72% feeling their organizations are inadequately prepared. Notably, respondents in mid-sized organizations feel the least prepared, while those in the largest companies feel the most prepared.

Regionally, participants in Asia-Pacific are most likely to believe their organizations are unprepared, while those in Latin America feel the most prepared. This aligns with the observation that Asia-Pacific has been the most impacted region by cybersecurity threats in recent years, according to the IBM X-Force Threat Intelligence Index.

The optimism among Latin American respondents could be attributed to lower threat volumes experienced in the region, but it's cautioned that this could change suddenly (1).

What are biggest barriers to defending against AI-powered threats?

The top-ranked inhibitors center on knowledge and personnel. However, issues are alluded to almost equally across the board including concerns around budget, tool integration, lack of attention to AI-powered threats, and poor cyber hygiene.

The cybersecurity industry is facing a significant shortage of skilled professionals, with a global deficit of approximately 4 million experts (2). As organizations struggle to manage their security tools and alerts, the challenge intensifies with the increasing adoption of AI by attackers. This shift has altered the demands on security teams, requiring practitioners to possess broad and deep knowledge across rapidly evolving solution stacks.

Educating end users about AI-driven defenses becomes paramount as organizations grapple with the shortage of professionals proficient in managing AI-powered security tools. Operationalizing machine learning models for effectiveness and accuracy emerges as a crucial skill set in high demand. However, our survey highlights a concerning lack of understanding among cybersecurity professionals regarding AI-driven threats and the use of AI-driven countermeasures indicating a gap in keeping pace with evolving attacker tactics.

The integration of security solutions remains a notable problem, hindering effective defense strategies. While budget constraints are not a primary inhibitor, organizations must prioritize addressing these challenges to bolster their cybersecurity posture. It's imperative for stakeholders to recognize the importance of investing in skilled professionals and integrated security solutions to mitigate emerging threats effectively.

To access the full report click here.

参考文献

1. IBM, X-Force Threat Intelligence Index 2024, Available at: https://www.ibm.com/downloads/cas/L0GKXDWJ

2. ISC2, Cybersecurity Workforce Study 2023, Available at: https://media.isc2.org/-/media/Project/ISC2/Main/Media/ documents/research/ISC2_Cybersecurity_Workforce_Study_2023.pdf?rev=28b46de71ce24e6ab7705f6e3da8637e

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