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Akiraランサムウェア:Darktrace がさらなる斬新なランサムウェア攻撃を自律阻止した方法

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13
Sep 2023
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Sep 2023
このブログでは、2023年3月に初めて野生で観測された新種のAkiraランサムウェアについて調査し、Darktraceがこのようなランサムウェア攻撃を自律的に特定し、封じ込めるためにどのようにユニークな技術を使っているかを探ります。

脅威ランドスケープ:ランサムウェアの新種

新種のランサムウェアが絶えることなく生産され続けているように見える中、脅威に対処するセキュリティチームは、ネットワークを標的とした無数の新種や新グループを目にし続けています。当然ながら、新たな亜種や脅威グループは、個々の組織にユニークな課題をもたらします。これまでには見られなかった戦術、技術、手順(TTP)が使用されるため、脅威アクターは従来のルールやシグネチャベースのセキュリティソリューションを完全に回避できてしまうことが多いことを意味し、その結果組織のデジタル環境は攻撃に対して脆弱になります。

Akira ランサムウェアとは?

新たなランサムウェアファミリーのそのような例の1つが、2023年3月に初めて野生で観測されたAkiraです。他の多くの系統と同様に、Akiraは世界中の企業ネットワークを標的にし、機密ファイルを暗号化し、データを取り出してオンラインに投稿されないようにするために巨額の金銭を要求することでよく知られています [1]。

2023年5月下旬、Darktraceは、顧客ベース全体のネットワークに影響を及ぼすAkiraランサムウェアの複数のインスタンスを観測しました。脅威検知へのアノマリベースのアプローチのおかげで、Darktrace DETECT™ は新奇なランサムウェア攻撃の特定に成功し、最初の侵害から最終的なファイルの暗号化と身代金のメモに至るまで、サイバーキルチェーン上の完全な可視性を提供しました。

新型ランサムウェア攻撃の特定に成功し、最初の侵害から最終的なファイル暗号化および身代金請求書まで、サイバーキルチェーンを完全に可視化しました。Darktrace RESPOND™が自律応答モードで有効になっているケースでは、これらの攻撃は攻撃の初期段階で軽減され、顧客ネットワークへの混乱や損害を最小限に抑えることができました。

初期アクセスと権限昇格

Akiraランサムウェアグループは、通常、悪意のあるダウンロードやリンクを含むスピアフィッシングキャンペーンを主要な初期アクセスベクターとして使用しますが、リモートデスクトッププロトコル(RDP)のブルートフォース攻撃を使用してターゲットネットワークにアクセスすることでも知られています [2]。

Darktraceは以下に詳述する初期アクセス活動を観測していますが、実際の初期侵入はこれより前に、Darktraceの権限外にある標的型フィッシング攻撃によって起こった可能性が非常に高いです。 Darktraceが影響を受けた顧客のネットワーク上で観測した最初の侵害の指標(IoC)は、通常とは異なるRDPセッションと、侵害された管理者認証情報の使用でした。

あるDarktrace顧客のネットワーク(顧客A)において、Darktrace DETECTは、2023年5月21日に内部サーバーで初めて使用された高度な特権クレデンシャルを特定しました。約1週間後、このサーバーは、ポート3389を介して複数の内部宛先デバイスとRDP接続を確立していることが確認されました。顧客はさらに調査を進め、このクレデンシャルが本当に漏えいしていたことを突き止めました。5月30日、Darktraceは別のデバイスが内部デバイスをスキャンし、Kerberos経由の認証に繰り返し失敗していることを検知しました。

この顧客はDarktraceをMicrosoft Defenderと統合していたため、同社のセキュリティチームはMicrosoftから追加のサイバー脅威インテリジェンスを受け取り、Darktraceが提供する異常のアラートと組み合わせることで、これらの異常なイベントをさらに文脈化するのに役立ちました。この統合から得られた具体的な詳細の1つは、異常なスキャンアクティビティと認証の失敗が、前述の侵害された管理者認証情報を使用して実行されたことでした。

Microsoft DefenderとDarktraceを統合することで、顧客はデジタルインフラ全体のセキュリティギャップを効率的に埋めることができます。Darktraceは顧客の環境を理解し、ネットワークレベルで貴重な洞察を提供しますが、Microsoft Defenderと統合することにより、顧客はエンドポイント固有の情報とアクティビティでこれらの洞察をさらに充実させることができます。

別の顧客のネットワーク(顧客B)では、Darktraceは、後に身代金メモの書き込みが確認されたデバイスが、別の内部デバイスから異常なRDP接続を受信していることを検知しました。このアクティビティで使用されたRDPクッキーは、侵害されたと思われる管理用RDPクッキーでした。このデバイスはまた api.playanext[.]com というドメインに複数の接続を行い、AnyDesk/7.1.11 というユーザーエージェントを使用していることが確認されており、これはAnyDeskリモートデスクトップサービスの使用を示しています。

この外部ドメインはAkiraランサムウェアに直接関連しているようには見えませんが、オープンソースインテリジェンス(OSINT)は複数の悪意のあるファイルとの関連性を発見し、AnyDeskユーザーエージェント、AnyDesk/6.0.1 [3] と関連しているように見えました。このエンドポイントへの接続は、Akiraコマンド・アンド・コントロール(C2)インフラストラクチャまたはペイロードではなく、顧客のデバイスをリモートで制御するためのAnyDeskの悪意のある使用を表している可能性が高いです。あるいは、脅威アクターがセキュリティツールに検知されないように、正規のリモートデスクトップサービスに偽装している可能性があります。

同じ頃、Darktraceは顧客Bのネットワーク上の多くのデバイスが、異常な内部RDP接続を行い、同じ管理者クレデンシャルを使用してKerberos、NTLM、またはSMB経由で認証していることを観測しました。これらのデバイスは、後にAkiraランサムウェアに感染していることが確認されました。

図 1 は、Darktrace がこれらの内部デバイスの 1 つが、特定のクレデンシャルを使用して SMB 経由で複数回ログインに失敗したこと(SMB/NTLM ブルートフォースの可能性を示す)を検知した後、前述の侵害された可能性の高い管理者クレデンシャルを使用して SMB、NTLM、RDP 経由で他の内部デバイスへのアクセスに成功したことを示しています。

図1:Darktrace DETECTモデルの侵害につながった、異なるクレデンシャルが検知された異常なSMB、NTLM、RDPアクティビティを示すモデルブリーチイベントログである「異常な管理者RDPセッション」および「管理者ブルートフォースアクティビティの成功」

Darktrace DETECTが初期アクセスと特権昇格のために観測したモデル:

  • Device / Anomalous RDP Followed By Multiple Model Breaches
  • Anomalous Connection / Unusual Admin RDP Session
  • New Admin Credentials on Server
  • Possible SMB/NTLM Brute Force Indicator
  • Unusual Activity / Successful Admin Brute-Force Activity

内部偵察とラテラルムーブメント

Darktraceが顧客全体でAkiraランサムウェア攻撃の間に観察した次のステップは、内部偵察とラテラルムーブメントでした。

別の顧客(顧客C)の環境では、漏えいしたクレデンシャルを使用してNTLM経由で認証した後、ドメインコントローラが以前にアクセスしたことのない大量のSMB共有にアクセスする様子が観察されました。Darktrace DETECT は、この SMB アクティビティがデバイスの予期された動作の逸脱であることを理解し、SMB エニュメレーションを示す可能性があることを認識しました。Darktraceは、デバイスがポート445を介して34のユニークな内部IPに少なくとも196の接続を行うことを観察しました。これらの接続中、SMBアクションの読み取り、書き込み、および削除が観察されました。このドメインコントローラはまた、RDPプロトコルを使用してポート3389を介して外部エンドポイントから着信接続を受信した顧客のネットワーク上の多くのデバイスの1つであり、デバイスがネットワーク外部からリモートで制御されている可能性が高いことを示していました。このエンドポイントとAkiraランサムウェアとの直接的なOSINTリンクはありませんでしたが、問題のドメインコントローラは後に侵害されていることが確認され、攻撃のこの段階で重要な役割を果たしていました。

さらに、これはDarktraceが観測した2つ目のIoCであり、Akiraとの明らかな関連性はなく、Akiraのアクターが攻撃を実行するために全く新しいインフラを構築しているか、あるいは新たに侵害された正規のインフラを利用している可能性が高いことを示しています。Darktrace DETECTは、脅威検知にアノマリベースのアプローチを採用しているため、過去に観測されたIoCや「既知の悪者」のリストに依存するのではなく、その異常度に基づいて、新たなランサムウェア攻撃を示す不審な活動を即座に認識することができます。

Darktraceはさらに、主に他の内部宛先への不審なファイルのSMB書き込みを介して、この時期に横方向の移動に関連する活動の慌ただしさを観察しました。顧客Cのネットワーク上のある特定のデバイスが、複数の実行可能ファイル(.exe)とスクリプトファイルをSMB経由で他の内部デバイスに転送していることが検知されました。

Darktraceは、これらの転送がデバイスの通常のSMBアクティビティからの逸脱であり、脅威アクターが悪意のあるソフトウェアの転送を介して追加のデバイスを侵害しようとしていることを示している可能性があることを認識しました。

図2:Advanced Search の結果、不審なSMB書き込みアクティビティに関連する20のファイルが表示され、その中には実行可能ファイルとダイナミックリンクライブラリ(DLL)が含まれている

Darktrace DETECTが内部偵察と横方向への移動のために観測したモデル:

  • Device / RDP Scan
  • Anomalous Connection / SMB Enumeration
  • Anomalous Connection / Possible Share Enumeration Activity
  • Scanning of Multiple Devices (Cyber AI Analyst Incident)
  • Device / Possible SMB/NTLM Reconnaissance
  • Compliance / Incoming Remote Desktop
  • Compliance / Outgoing NTLM Request from DC
  • Unusual Activity / Internal Data Transfer
  • Security Integration / Lateral Movement and Integration Detection
  • Device / Anomalous SMB Followed By Multiple Model Breaches

ランサムウェアの展開

Darktraceの顧客ネットワークで検知されたAkiraランサムウェア攻撃の最終段階で、Darktrace DETECTは、影響を受けたネットワーク共有上のさまざまなファイルに暗号化後に追加されるファイル拡張子 .akira、および影響を受けたデバイス上にドロップされる akira_readme.txt というタイトルのランサムノートを確認しました。

顧客Aのネットワークでは、約9,000回のログイン失敗と2,000回のスキャン活動を示す内部接続試行の後、1台のデバイスがSMBを介して他の内部デバイスに不審なファイルを転送していることが検知されました。このデバイスはその後、SMB経由で別の内部デバイスに接続し、ネットワーク共有上のファイルを .akira 拡張子で追加したり、他の内部デバイス上のSMB共有に不審な書き込みを行うなど、不審なファイル活動を継続していることが確認されました。

Darktraceの自律型脅威調査ツールであるCyber AI Analyst™は、この暗号化アクティビティに関連する複数のイベントを分析し、1つのAI Analystインシデントに照合することができ、Darktraceの最初の検知から10分以内にインシデント全体の詳細かつ包括的な要約を提示しました。AI Analystは、個々の侵害を単に単独の活動として見るのではなく、進行中の攻撃の個々のステップを特定し、新たな侵害とそのキルチェーンを完全に可視化することができます。これはネットワークの防御を強化するだけでなく、AI Analystが実施する自律的な調査は、進行中のインシデントのトリアージと監視におけるセキュリティチームの時間とリソースの節約にも役立ちます。

図3:Darktrace Cyber AI Analystのインシデントは、Akiraランサムウェアの暗号化アクティビティを示すために、複数のモデルブリーチを一緒に相関させた

Darktrace DETECTモデルブリーチの分析とコンパイルに加えて、AI AnalystはMicrosoft Defenderが提供するホストレベルの洞察も活用して、暗号化イベントの調査を充実させました。Security Integrationモデルの侵害を使用することで、AI AnalystはDefenderのアラートからタイムスタンプとデバイスの詳細を取得し、さらにアラートにまつわる異常な活動を調査して、疑わしい活動の全体像を示すことができます。

顧客Bの環境では、AnyDeskユーザーエージェントを使用した異常なRDPセッションと稀な外部接続の後、感染したデバイスが複数の内部SMB共有にakira_readme.txt という名前の約2,000個のファイルを書き込んでいるのが観察されました。これは、悪意のあるアクターが身代金のメモを投下していることを表しており、脅威アクターの要求と恐喝の試みが含まれています。

図 4: 2023 年 5 月 12 日に検知されたランサムノートを示すモデルブリーチイベントログ。Darktrace DETECT モデルブリーチ(Anomalous Server Activity / Write to Network Accessible WebRoot)の原因となった
Figure 5: Packet Capture (PCAP) demonstrating the Akira ransom note captured from the connection details seen in Figure 4.

この継続的な活動の結果、侵害を示す可能性が高い活動を検知する高忠実度のDETECTモデルタイプであるEnhanced Monitoringモデルの違反がDarktraceのセキュリティオペレーションセンター(SOC)にエスカレーションされ、Darktraceはこのランサムウェア活動をさらに調査し、トリアージすることができました。DarktraceのPTN(プロアクティブ脅威通知)サービスに加入している顧客は、SOCチームからのアラートを受信し、緊急のフォローアップ措置をアドバイスします。

ランサムウェアの展開中に観察されたDarktrace DETECTモデル:

  • Security Integration / Integration Ransomware Incident
  • Security Integration / High Severity Integration Detection
  • Security Integration / Integration Ransomware Detected
  • Device / Suspicious File Writes to Multiple Hidden SMB Shares
  • Compliance / SMB Drive Write
  • Compromise / Ransomware / Suspicious SMB Activity (Proactive Threat Notification Alerted by the Darktrace SOC)
  • Anomalous File / Internal / Additional Extension Appended to SMB File
  • Anomalous File / Internal / Unusual SMB Script Write
  • Compromise / Ransomware / Ransom or Offensive Words Written to SMB
  • Anomalous Server Activity /Write to Network Accessible WebRoot
  • Anomalous Server Activity /Write to Network Accessible WebRoot

Darktrace RESPOND

Darktraceが自律遮断モードで設定されている場合、RESPONDは、悪意のあるアクターの足跡を止め、最終目標の達成を阻止する即時の自律行動で、DETECTによる成功した脅威識別をフォローアップすることができます。

上記のAkiraの影響を受けたDarktraceの顧客の例では、顧客Aのみがランサムウェア攻撃の間、RESPONDの自律遮断モードを有効にしていました。Darktrace RESPOND の自律遮断機能は、ランサムウェアの影響を受けたデバイスに複数の標的型アクションを実行し、ビジネスの中断を最小限に抑えるのに役立ちました。

RESPONDによって実行されたアクションの1つは、影響を受けたデバイスからのすべての進行中のトラフィックをブロックすることでした。そうすることで、Darktrace は Akira に感染したデバイスと脅威アクターが使用する悪意のあるインフラストラクチャ間の通信を効果的にシャットダウンし、クライアントネットワーク上のデータや脅威アクターのペイロードの拡散を防止したのです。

この顧客のネットワークで適用されたもう1つの重要なRESPONDアクションは、Akiraの影響を受けたデバイスに生活パターンの強制(Enforce a Pattern of Life)を適用することでした。このアクションは、デバイスが期待される動作から逸脱するようなアクティビティを実行しないようにする一方で、混乱を引き起こすことなく「通常の」ビジネスオペレーションを継続できるようにするためのものです。

顧客Aのネットワークへの攻撃の最初の侵入は、おそらくDarktraceの可視性の範囲外でしたが、Darktrace RESPONDはAkiraによる混乱を最小限に抑え、ランサムウェアを封じ込め、顧客がさらに調査と修復を行うことを可能にしました。

Darktrace RESPOND モデルブリーチ:

  • Antigena / Network / External Threat / Antigena Ransomware Block
  • Antigena / Network / External Threat / Antigena Suspicious Activity Block
  • Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Enhanced Monitoring from Server Block
  • Antigena / Network / External Threat / Antigena Suspicious Activity Block
  • Antigena / Network / External Threat / Antigena File then New Outbound Block
  • Antigena / Network / Insider Threat / Antigena Unusual Privileged User Activities Block
  • Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Breaches Over Time Block
  • Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Significant Anomaly from Client Block
  • Antigena / Network /Insider Threat /Antigena SMB Enumeration Block

結論

Akiraのような新種のランサムウェアは、攻撃手法や手口が常に進化しているため、世界中のセキュリティチームにとって大きな課題となっています。   

したがって、悪意のあるIoCのルール、シグネチャ、統計リストにのみ依存することなく、ランサムウェア攻撃の兆候となり得る異常なアクティビティを識別できるインテリジェントな意思決定者を中心に設計されたテクノロジーを採用することが組織にとって最も重要です。

Darktrace DETECTは、脅威アクターが悪意のある活動を実行するために一見合法的なサービス(またはそのなりすましバージョン)を利用していた場合でも、複数の顧客ネットワーク上の攻撃のキルチェーンのあらゆる段階でAkiraランサムウェアを特定しました。これは従来のセキュリティツールでは気づかれなかったかもしれませんが、Darktraceのアノマリーベースの検知機能により、悪意のある活動を正確に認識することができました。自律遮断モードを有効にすると、Darktrace RESPONDは、ランサムウェアの拡散を阻止し、顧客のネットワークに与える損害を最小限に抑えるために、マシンスピードの予防措置で最初の検知を即座にフォローアップすることができます。   

斬新なサイバー攻撃を完全防御するための特効薬はありませんが、Darktraceの脅威検知と自律遮断機能に対するアノマリベースのアプローチは、待ち時間なしでサイバー破壊を検知し、遮断するためのユニークな措置です。

寄稿者:Manoel Kadja(サイバーアナリスト)、Nahisha Nobregas(SOCアナリスト)

付録

IOC - Type - Description/Confidence

202.175.136[.]197 - External destination IP -Incoming RDP Connection

api.playanext[.]com - External hostname - Possible RDP Host

.akira - File Extension - Akira Ransomware Extension

akira_readme.txt - Text File - Akira Ransom Note

AnyDesk/7.1.11 - User Agent -AnyDesk User Agent

MITRE ATT&CK マッピング

Tactic & Technique

探索

T1083 - File and Directory Discovery

T1046 - Network Service Scanning

T1135 - Network Share Discovery

RECONNAISSANCE

T1595.002 - Vulnerability Scanning

CREDENTIAL ACCESS, COLLECTION

T1557.001 - LLMNR/NBT-NS Poisoning and SMB Relay

DEFENSE EVASION, LATERAL MOVEMENT

T1550.002 - Pass the Hash

DEFENSE EVASION, PERSISTENCE, PRIVILEGE ESCALATION, INITIAL ACCESS

T1078 - Valid Accounts

DEFENSE EVASION

T1006 - Direct Volume Access

LATERAL MOVEMENT

T1563.002 - RDP Hijacking

T1021.001 - Remote Desktop Protocol

T1080 - Taint Shared Content

T1021.002 - SMB/Windows Admin Shares

INITIAL ACCESS

T1190 - Exploit Public-Facing Application

T1199 - Trusted Relationship

PERSISTENCE, INITIAL ACCESS

T1133 - External Remote Services

PERSISTENCE

T1505.003 - Web Shell

IMPACT

T1486 - Data Encrypted for Impact

参考文献

[1] https://www.bleepingcomputer.com/news/security/meet-akira-a-new-ransomware-operation-targeting-the-enterprise/

[2] https://www.civilsdaily.com/news/cert-in-warns-against-akira-ransomware/#:~:text=Spread%20Methods%3A%20Akira%20ransomware%20is,Desktop%20connections%20to%20infiltrate%20systems

[3] https://hybrid-analysis.com/sample/0ee9baef94c80647eed30fa463447f000ec1f50a49eecfb71df277a2ca1fe4db?environmentId=100

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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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Manoel Kadja
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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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