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Inside the SOC

Breakdown of a multi-account compromise within Office 365

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25
2022年5月
25
2022年5月
このブログでは、社内のフィッシングキャンペーンによってアカウントが急速に危険にさらされる可能性があることを詳しく説明します。また、Darktrace/Appsが今後この種の攻撃を阻止するために取ることができるアクションを紹介しています。

2022年2月、Darktraceは顧客のOffice 365環境における3つのSaaSアカウントの侵害を検知しました。このインシデントは、Darktrace/AppsとDarktrace/Emailがどのように連携して、異常なログイン、アプリの権限変更、新しいEメールルール、および送信スパムに警告を発することができるかを強調するための効果的なユースケースを提供します。また、Darktrace RESPOND/Appsが自律モードに設定されていれば、さらなる侵害を阻止できたかもしれなかった事例をお伝えします。

Account Compromise Timeline

February 9 2022

アカウントAは、一般的にSaaSアカウント攻撃と関連しているBAV2ROPCユーザーエージェントで、ナイジェリアからの稀なIPからログインされました。BAV2ROPCは「Basic Authentication Version 2 Resource Owner Password Credential」の略で、iOS Mailなどの古いEメールアプリで一般的に使用されています。BAV2ROPCは、アカウントが「レガシー認証」を有効にしているSaaS/メールアカウントの侵害でよく見られます。これは、多要素認証(MFA)が有効になっていても、IMAP/POP3のようなレガシーなプロトコルはMFA用に設定されていないため、MFA通知が送信されないためです。

その後、アカウントAはシングルフルストップと名付けられた新たなEメールルールを作成しました。攻撃者は一般的に、自分が所有する外部のメールアカウントに特定のメールを転送する機能を使用して、自分自身に永続的なアクセスを与えるために新たなメールルールを作成します。つまり、そのアカウントのパスワードが変更されたり、MFAがオンになったりしても、そのルールが適用されている限り、攻撃者は転送されたメールを受け取り続けることになります。このケースでは、攻撃者は以下のフィールドと機能を使用して新しいEメールルールを構成しました:

  • AlwaysDeleteOutlookRulesBlob - Outlook on the WebまたはPowershellを使用して受信トレイルールを編集する際の警告メッセージを非表示にします。これは、攻撃者が実行するコマンドのリストが決まっており、確認メッセージをクリックすることでアカウントの搾取に時間がかかることを避けたかったためと考えられます。
  • Force - 警告または確認メッセージを非表示にします。
  • MoveToFolder - Eメールをフォルダに移動します。これは、アカウントが攻撃者によってメール送信に使用されているという事実を隠すために、バウンスされたメールを受信トレイから遠ざけるためによく使用されます。
  • 名前 - ルールの名前を指定します。この場合、シングルフルストップです。
  • SubjectOrBodyContainsWords - キーワードを含むEメールがアクションされます。
  • StopProcessingRules - このルールの条件が満たされた場合、後続のルールが処理されるかどうかを決定します。この場合、攻撃者はこれを false に設定し、疑惑を持たれないように後続のルールが処理されるようにしたと思われます。

その後、アカウントAがメール管理アプリ「Spike」に許可を与えていることが確認されました。これは、侵害されたアカウントの迅速な自動搾取を可能にするためと思われます。攻撃者は、アカウントの侵害から悪意のある使用までの時間を短縮するため、このプロセスを高速化し、セキュリティチームが対応する時間を短縮したいと考えています。

図1:メール管理アプリケーション「Spike」への同意と新しい受信トレイルールの作成を時系列で示したSaaSコンソールのスクリーンショット

その後、このアカウントは15分間に794通のメールを社内外の受信者に送信していることが確認されました。これらのメールには、同じ件名や関連するフィッシングリンクなど、類似した性質がありました。この大量のスパムは、攻撃者が最短時間内にできるだけ多くのアカウントと認証情報を侵害したかったためと思われます。メールで送信されたリンクのドメインはspikenow[.]comで、「共有リンクを表示」というテキストで隠されていました。これは、攻撃者がメールの送信とフィッシングリンクのホスティングにSpikeを使用したことを示唆しています。

図2:漏えいしたアカウントからの送信メッセージの急増を示すAGE UIのスクリーンショット。(メッセージはすべて同じフォーマットであるように見える)
図3:Darktrace/Email におけるリンクとリンクをマスクしたテキストのスクリーンショット:'共有ファイルを見る'

アカウントAからこの大量の送信メールが送信されてから15分以内に、ナイジェリアにある同じ稀なIPからアカウントBにアクセスされました。アカウントBはまた、シングルフルストップという名前の新しいEメールルールを作成しました。これまでのルールに加えて、以下のルールが観測されました:

  • From - 特定のアドレスからのEメールがこのルールで処理されることを指定します。
  • MarkAsRead - メールを既読としてマークすることを指定します。

フィッシングメールの送信とアカウントBの異常な挙動との間の時間枠が短いため、アカウントBが最初のフィッシング被害者であった可能性があります。

図4:SaaSコンソールのスクリーンショット。アカウントBのログインに失敗した後、稀なナイジェリアのIPからのログインと受信トレイのルール作成に成功したことを示す。

2022年2月10日

翌日、3つ目のアカウント(アカウントC)も同じく稀なIPからアクセスされました。これは2回発生し、1回はユーザーエージェントMozilla/5.0、もう1回はBAV2ROPCでした。13:08にBAV2ROPCでログインした後、このアカウントはメール管理アプリSpikeにアカウントAと同じ権限を与えました。その後、同じメールルールと思われるものが作成され、名前はシングルフルストップでした。アカウントBと同様に、このアカウントはアカウントAから送信されたフィッシングメールの1つによって侵害された可能性があります。

図5:Darktrace/Appsのアクションを伴った主要インシデントのタイムライン

脅威アクターの動機は不明ですが、これは以下の結果を招いた可能性があります:

  • 将来、組織に対して使用するため、またはサードパーティに売却するためのクレデンシャルハーベスティング。
  • 専門的なウェブサイト(LinkedIn、Indeed)において侵害されたユーザーになりすまし、さらに企業アカウントをフィッシングした可能性:
  • LinkedInで1人のユーザーの偽アカウントが発見された。
  • この同じユーザーがIndeedに登録するEメールが、侵害の際に確認された。

攻撃は他のセキュリティスタックをどのようにすり抜けたか?

  • Office 365の認証情報が侵害され、ユーザーエージェントBAV2ROPCが使用されていたため、MFAでは不審なログインを阻止することができませんでした。
  • RESPONDは人間による確認を求める設定(Human Confirmation Mode)であったため、自律的なアクションを取ったことは確認できず、自律検知されたものだけが表示されました。アカウントAを無効にすれば、フィッシングメールとそれに続くアカウントBとCの侵害を防げた可能性は高かったでしょう。
  • この組織は、DarktraceのProactive Threat Notification および Ask The Expertの各サービスに登録していなかったため、Darktrace SOC アナリストによるさらなるトリアージが可能であったはずです。

Cyber AI Analyst Investigates

DarktraceのCyber AI Analystは、人間を遥かに凌駕するスピードとスケールで調査を自動化し、関連するインシデントに即座に優先順位を付け、実用的なインサイトを自動作成することで、セキュリティチームが脅威を迅速に理解し、対処できるようにします。

In this case, AI Analyst automatically investigated all three account compromises, saving time for the customer’s security team and allowing them to quickly investigate the incident themselves in more detail. The technology also highlighted some of the viewed files by the compromised accounts which was not immediately obvious from the model breaches alone.

図6:AI AnalystによるアカウントAのスクリーンショット
図7:AI AnalystによるアカウントBのスクリーンショット
図8:AI AnalystによるアカウントCのスクリーンショット

Darktrace RESPOND (Antigena) actions

問題の組織では、アクティブモードでRESPOND/Appsが設定されていなかったため、このケースでは何の対策も取ることができませんでした。下の表は、RESPOND が取ったであろう重要な防御アクションを示しています。

それにもかかわらず、自律遮断技術が有効になっていれば、RESPOND がいつ、どのようなアクションを取ったかを知ることができるのです。

上の表は、RESPONDが有効になっていれば、インシデントが発生している間、3名のユーザーすべてが無効になっていたことを示しています。ハイライトされた行は、内部フィッシングメールが送信されたときにアカウントAが無効化され、その後、侵害されたEメールアカウント(BとC)の連鎖を防げた可能性があることを示しています。

結論

SaaSアカウントは、企業の攻撃対象領域を大きく拡大します。侵害されたアカウントの悪用が迅速に行われるだけでなく、1つの侵害されたアカウントが社内のフィッシングキャンペーンを経由してさらなる侵害につながることもあります。このことは、既存のITチームを補完し、侵害の時点で脅威を軽減する自律的かつプロアクティブなセキュリティの継続的な必要性を補強しています。すべてのアカウントの「レガシー認証」を無効にし、MFAを提供することである程度の保護が得られますが、Darktrace/Appsはそれ以上の感染をすべてブロックする能力を備えています。

Credit to: Adam Stevens and Anthony Wong for their contributions.

付録

Darktraceによるモデル検知の一覧

ユーザーA - 2022年2月9日

  • 04:55:51 UTC | SaaS / Access / Suspicious Login User-Agent
  • 04:55:51 UTC | SaaS / Access / Unusual External Source for SaaS Credential Use
  • 04:55:52 UTC | Antigena / SaaS / Antigena Suspicious SaaS and Email Activity Block
  • 04:55:52 UTC | Antigena / SaaS / Antigena Suspicious SaaS Activity Block
  • 14:16:48 UTC | SaaS / Compliance / New Email Rule
  • 14:16:48 UTC | SaaS / Compromise / Unusual Login and New Email Rule
  • 14:16:49 UTC | Antigena / SaaS / Antigena Significant Compliance Activity Block
  • 14:16:49 UTC | Antigena / SaaS / Antigena Suspicious SaaS Activity Block
  • 14:45:06 UTC | IaaS / Admin / Azure Application Administration Activities
  • 14:45:07 UTC | SaaS / Admin / OAuth Permission Grant
  • 14:45:07 UTC | Device / Multiple Model Breaches
  • 14:45:08 UTC | SaaS / Compliance / Multiple Unusual SaaS Activities
  • 15:03:25 UTC | SaaS / Email Nexus / Possible Outbound Email Spam
  • 15:03:25 UTC | SaaS / Compromise / Unusual Login and Outbound Email Spam

ユーザーB - 2022年2月9日

  • 15:18:21 UTC | SaaS / Compromise / Unusual Login and New Email Rule
  • 15:18:21 UTC | SaaS / Compromise / Unusual Login and New Email Rule
  • 15:18:22 UTC | Antigena / SaaS / Antigena Significant Compliance Activity Block
  • 15:18:22 UTC | Antigena / SaaS / Antigena Suspicious SaaS Activity Block

ユーザーC - 2022年2月10日

  • 14:25:20 UTC | SaaS / Admin / OAuth Permission Grant
  • 14:38:09 UTC | SaaS / Compliance / New Email Rule
  • 14:38:09 UTC | SaaS / Compromise / Unusual Login and New Email Rule
  • 14:38:10 UTC | Antigena / SaaS / Antigena Significant Compliance Activity Block
  • 14:38:10 UTC | Antigena / SaaS / Antigena Suspicious SaaS Activity Block

Refrences

1.https://www.ncsc.gov.uk/guidance/phishing#section_3

2.https://www.bleepingcomputer.com/news/security/microsoft-scammers-bypass-office-365-mfa-in-bec-attacks/

3.https://customerportal.darktrace.com/product-guides/main/antigena-saas-inhibitors

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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Laura Leyland
Cyber Analyst
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Inside the SOC

Gootloader Malware: Detecting and Containing Multi-Functional Threats with Darktrace

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15
Feb 2024

What is multi-functional malware?

While traditional malware variants were designed with one specific objective in mind, the emergence of multi-functional malware, such as loader malware, means that organizations are likely to be confronted with multiple malicious tools and strains of malware at once. These threats often have non-linear attack patterns and kill chains that can quickly adapt and progress quicker than human security teams are able to react. Therefore, it is more important than ever for organizations to adopt an anomaly approach to combat increasingly versatile and fast-moving threats.

Example of Multi-functional malware

One example of a multi-functional malware recently observed by Darktrace can be seen in Gootloader, a multi-payload loader variant that has been observed in the wild since 2020. It is known to primarily target Windows-based systems across multiple industries in the US, Canada, France, Germany, and South Korea [1].  

How does Gootloader malware work?

Once installed on a target network, Gootloader can download additional malicious payloads that allow threat actors to carry out a range of harmful activities, such as stealing sensitive information or encrypting files for ransom.

The Gootloader malware is known to infect networks via search engine optimization (SEO) poisoning, directing users searching for legitimate documents to compromised websites hosting a malicious payload masquerading as the desired file.

If the malware remains undetected, it paves the way for a second stage payload known as Gootkit, which functions as a banking trojan and information-stealer, or other malware tools including Cobalt Strike and Osiris [2].

Darktrace detection of Gootloader malware

In late 2023, Darktrace observed one instance of Gootloader affecting a customer in the US. Thanks to its anomaly-focused approach, Darktrace DETECT™ quickly identified the anomalous activity surrounding this emerging attack and brought it to the immediate attention of the customer’s security team. All the while, Darktrace RESPOND™ was in place and able to autonomously intervene, containing the suspicious activity and ensuring the Gootloader compromise could not progress any further.

In September 2023, Darktrace identified an instance of the Gootloader malware attempting to propagate within the network of a customer in the US. Darktrace identified the first indications of the compromise when it detected a device beaconing to an unusual external location and performing network scanning. Following this, the device was observed making additional command-and-control (C2) connections, before finally downloading an executable (.exe) file which likely represented the download of a further malicious payload.

As this customer had subscribed to the Proactive Notification Service (PTN), the suspicious activity was escalated to the Darktrace Security Operations Center (SOC) for further investigation by Darktrace’s expert analysts. The SOC team were able to promptly triage the incident and advise urgent follow-up actions.

Gootloader Attack Overview

Figure 1: Timeline of Anomalous Activities seen on the breach device.

Initial Beaconing and Scanning Activity

On September 21, 2023, Darktrace observed the first indications of compromise on the network when a device began to make regular connections to an external endpoint that was considered extremely rare for the network, namely ‘analyzetest[.]ir’.

Although the endpoint did not overtly seem malicious in nature (it appeared to be related to laboratory testing), Darktrace recognized that it had never previously been seen on the customer’s network and therefore should be treated with caution.  This initial beaconing activity was just the beginning of the malicious C2 communications, with several additional instances of beaconing detected to numerous suspicious endpoints, including funadhoo.gov[.]mv, tdgroup[.]ru’ and ‘army.mil[.]ng.

Figure 2: Initial beaconing activity detected on the breach device.

Soon thereafter, Darktrace detected the device performing internal reconnaissance, with an unusually large number of connections to other internal locations observed. This scanning activity appeared to primarily be targeting the SMB protocol by scanning port 445.

Within seconds of DETECT’s detection of this suspicious SMB scanning activity, Darktrace RESPOND moved to contain the compromise by blocking the device from connecting to port 445 and enforcing its ‘pattern of life’. Darktrace’s Self-Learning AI enables it to learn a device’s normal behavior and recognize if it deviates from this; by enforcing a pattern of life on an affected device, malicious activity is inhibited but the device is allowed to continue its expected activity, minimizing disruption to business operations.

Figure 3: The breach device Model Breach Event Log showing Darktrace DETECT identifying suspicious SMB scanning activity and the corresponding RESPOND actions.

Following the initial detection of this anomalous activity, Darktrace’s Cyber AI Analyst launched an autonomous investigation into the beaconing and scanning activity and was able to connect these seemingly separate events into one incident. AI Analyst analyzes thousands of connections to hundreds of different endpoints at machine speed and then summarizes its findings in a single pane of glass, giving customers the necessary information to assess the threat and begin remediation if necessary. This significantly lessens the burden for human security teams, saving them previous time and resources, while ensuring they maintain full visibility over any suspicious activity on their network.

Figure 4: Cyber AI Analyst incident log summarizing the technical details of the device’s beaconing and scanning behavior.

Beaconing Continues

Darktrace continued to observe the device carrying out beaconing activity over the next few days, likely representing threat actors attempting to establish communication with their malicious infrastructure and setting up a foothold within the customer’s environment. In one such example, the device was seen connecting to the suspicious endpoint ‘fysiotherapie-panken[.]nl’. Multiple open-source intelligence (OSINT) vendors reported this endpoint to be a known malware delivery host [3].

Once again, Darktrace RESPOND was in place to quickly intervene in response to these suspicious external connection attempts. Over the course of several days, RESPOND blocked the offending device from connecting to suspicious endpoints via port 443 and enforced its pattern of life. These autonomous actions by RESPOND effectively mitigated and contained the attack, preventing it from escalating further along the kill chain and providing the customer’s security team crucial time to take act and employ their own remediation.

Figure 5: A sample of the autonomous RESPOND actions that was applied on the affected device.

Possible Payload Retrieval

A few days later, on September 26, 2023, Darktrace observed the affected device attempting to download a Windows Portable Executable via file transfer protocol (FTP) from the external location ‘ftp2[.]sim-networks[.]com’, which had never previously been seen on the network. This download likely represented the next step in the Gootloader infection, wherein additional malicious tooling is downloaded to further cement the malicious actors’ control over the device. In response, Darktrace RESPOND immediately blocked the device from making any external connections, ensuring it could not download any suspicious files that may have rapidly escalated the attackers’ efforts.

Figure 6: DETECT’s identification of the offending device downloading a suspicious executable file via FTP.

The observed combination of beaconing activity and a suspicious file download triggered an Enhanced Monitoring breach, a high-fidelity DETECT model designed to detect activities that are more likely to be indicative of compromise. These models are monitored by the Darktrace SOC round the clock and investigated by Darktrace’s expert team of analysts as soon as suspicious activity emerges.

In this case, Darktrace’s SOC triaged the emerging activity and sent an additional notice directly to the customer’s security team, informing them of the compromise and advising on next steps. As this customer had subscribed to Darktrace’s Ask the Expert (ATE) service, they also had a team of expert analysts available to them at any time to aid their investigations.

Figure 7: Enhanced Monitoring Model investigated by the Darktrace SOC.

結論

Loader malware variants such as Gootloader often lay the groundwork for further, potentially more severe threats to be deployed within compromised networks. As such, it is crucial for organizations and their security teams to identify these threats as soon as they emerge and ensure they are effectively contained before additional payloads, like information-stealing malware or ransomware, can be downloaded.

In this instance, Darktrace demonstrated its value when faced with a multi-payload threat by detecting Gootloader at the earliest stage and responding to it with swift targeted actions, halting any suspicious connections and preventing the download of any additional malicious tooling.

Darktrace DETECT recognized that the beaconing and scanning activity performed by the affected device represented a deviation from its expected behavior and was indicative of a potential network compromise. Meanwhile, Darktrace RESPOND ensured that any suspicious activity was promptly shut down, buying crucial time for the customer’s security team to work with Darktrace’s SOC to investigate the threat and quarantine the compromised device.

Credit to: Ashiq Shafee, Cyber Security Analyst, Qing Hong Kwa, Senior Cyber Analyst and Deputy Analyst Team Lead, Singapore

付録

Darktrace DETECT によるモデル検知

Anomalous Connection / Rare External SSL Self-Signed

Device / Suspicious SMB Scanning Activity

Anomalous Connection / Young or Invalid Certificate SSL Connections to Rare

Compromise / High Volume of Connections with Beacon Score

Compromise / Beacon to Young Endpoint

Compromise / Beaconing Activity To External Rare

Compromise / Slow Beaconing Activity To External Rare

Compromise / Beacon for 4 Days

Anomalous Connection / Suspicious Expired SSL

Anomalous Connection / Multiple Failed Connections to Rare Endpoint

Compromise / Sustained SSL or HTTP Increase

Compromise / Large Number of Suspicious Successful Connections

Compromise / Large Number of Suspicious Failed Connections

Device / Large Number of Model Breaches

Anomalous File / FTP Executable from Rare External Location

Device / Initial Breach Chain Compromise

RESPOND Models

Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Breaches Over Time Block

Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Significant Anomaly from Client Block

Antigena / Network/Insider Threat/Antigena Network Scan Block

Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Enhanced Monitoring from Client Block

Antigena / Network / External Threat / Antigena Suspicious File Block

Antigena / Network / External Threat / Antigena File then New Outbound Block

Antigena / Network / External Threat / Antigena Suspicious Activity Block

侵害指標(IoC)一覧

Type

Hostname

IoCs + Description

explorer[.]ee - C2 Endpoint

fysiotherapie-panken[.]nl- C2 Endpoint

devcxp2019.theclearingexperience[.]com- C2 Endpoint

campsite.bplaced[.]net- C2 Endpoint

coup2pompes[.]fr- C2 Endpoint

analyzetest[.]ir- Possible C2 Endpoint

tdgroup[.]ru- C2 Endpoint

ciedespuys[.]com- C2 Endpoint

fi.sexydate[.]world- C2 Endpoint

funadhoo.gov[.]mv- C2 Endpoint

geying.qiwufeng[.]com- C2 Endpoint

goodcomix[.]fun- C2 Endpoint

ftp2[.]sim-networks[.]com- Possible Payload Download Host

MITRE ATT&CK マッピング

Tactic – Technique

Reconnaissance - Scanning IP blocks (T1595.001, T1595)

Command and Control - Web Protocols , Application Layer Protocol, One-Way Communication, External Proxy, Non-Application Layer Protocol, Non-Standard Port (T1071.001/T1071, T1071, T1102.003/T1102, T1090.002/T1090, T1095, T1571)

Collection – Man in the Browser (T1185)

Resource Development - Web Services, Malware (T1583.006/T1583, T1588.001/T1588)

Persistence - Browser Extensions (T1176)

参考文献

1.     https://www.blackberry.com/us/en/solutions/endpoint-security/ransomware-protection/gootloader

2.     https://redcanary.com/threat-detection-report/threats/gootloader/

3.     https://www.virustotal.com/gui/domain/fysiotherapie-panken.nl

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著者について
Ashiq Shafee
Cyber Security Analyst

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Seven Cyber Security Predictions for 2024

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13
Feb 2024

2024 Cyber Threat Predictions

After analyzing the observed threats and trends that have affected customers across the Darktrace fleet in the second half of 2023, the Darktrace Threat Research team have made a series of predictions. These assessments highlight the threats that are expected to impact Darktrace customers and the wider threat landscape in 2024.  

1. Initial access broker malware, especially loader malware, is likely to be a prominent threat.  

Initial access malware such as loaders, information stealers, remote access trojans (RATs), and downloaders, will probably remain some of the most relevant threats to most organizations, especially when noted in the context that many are interoperable, tailorable Malware-as-a-Service (MaaS) tools.  

These types of malware often serve as a gateway for threat actors to compromise a target network before launching subsequent, and often more severe, attacks. Would-be cyber criminals are now able to purchase and deploy these malware without the need for technical expertise.  

2. Infrastructure complexity will increase SaaS attacks and leave cloud environments vulnerable.

The increasing reliance on SaaS solutions and platforms for business operations, coupled with larger attack surfaces than ever before, make it likely that attackers will continue targeting organizations’ cloud environments with account takeovers granting unauthorized access to privileged accounts. These account hijacks can be further exploited to perform a variety of nefarious activities, such as data exfiltration or launching phishing campaigns.  

It is paramount for organizations to not only fortify their SaaS environments with security strategies including multifactor authentication (MFA), regular monitoring of credential usage, and strict access control, but moreover augment SaaS security using anomaly detection.  

3. The prevalence and evolution of ransomware will surge.

The Darktrace Threat Research team anticipates a surge in Ransomware-as-a-Service (RaaS) attacks, marking a shift away from conventional ransomware. The uptick in RaaS observed in 2023 evidences that ransomware itself is becoming increasingly accessible, lowering the barrier to entry for threat actors. This surge also demonstrates how lucrative RaaS is for ransomware operators in the current threat landscape, further reinforcing a rise in RaaS.  

This development is likely to coincide with a pivot away from traditional encryption-centric ransomware tactics towards more sophisticated and advanced extortion methods. Rather than relying solely on encrypting a target’s data for ransom, malicious actors are expected to employ double or even triple extortion strategies, encrypting sensitive data but also threatening to leak or sell stolen data unless their ransom demands are met.  

4. Threat actors will continue to rely on living-off-the-land techniques.

With evolving sophistication of security tools and greater industry adoption of AI techniques, threat actors have focused more and more on living-off-the-land. The extremely high volume of vulnerabilities discovered in 2023 highlights threat actors’ persistent need to compromise trusted organizational mechanisms and infrastructure to gain a foothold in networks. Although inbox intrusions remain prevalent, the exploitation of edge infrastructure has demonstrably expanded compared to previously endpoint-focused attacks.

Given the prevalence of endpoint evasion techniques and the high proportion of tactics utilizing native programs, threat actors will likely progressively live off the land, even utilizing new techniques or vulnerabilities to do so, rather than relying on unidentified malicious programs which evade traditional detection.

5. The “as-a-Service” marketplace will contribute to an increase in multi-phase compromises.

With the increasing “as-a-Service” marketplaces, it is likely that organizations will face more multi-phase compromises, where one strain of malware is observed stealing information and that data is sold to additional threat actors or utilized for second and/or third-stage malware or ransomware.  

This trend builds on the concept of initial access brokers but utilizes basic browser scraping and data harvesting to make as much profit throughout the compromise process as possible. This will likely result in security teams observing multiple malicious tools and strains of malware during incident response and/or multi-functional malware, with attack cycles and kill chains morphing into less linear and more abstract chains of activity. This makes it more essential than ever for security teams to apply an anomaly approach to stay ahead of asymmetric threats.  

6. Generative AI will let attackers phish across language barriers.

Classic phishing scams play a numbers game, targeting as many inboxes as possible and hoping that some users take the bait, even if there are spelling and grammar errors in the email. Now, Generative AI has reduced the barrier for entry, so malicious actors do not have to speak English to produce a convincing phishing email.  

In 2024, we anticipate this to extend to other languages and regions. For example, many countries in Asia have not yet been greatly impacted by phishing. Yet Generative AI continues to develop, with improved data input yielding improved output. More phishing emails will start to be generated in various languages with increasing sophistication.    

7. AI regulation and data privacy rules will stifle AI adoption.

AI regulation, like the European Union’s AI Act and NIS2, is starting to be implemented around the world. As policies continue to come out about AI and data privacy, practical and pragmatic AI adoption becomes more complex.  

Businesses will likely have to take a second look at AI they are adopting into their tech stacks to consider what may happen if a tool is suddenly deprecated because it is no longer fit for purpose or loses the approvals in place. Many will also have to use completely different supply chain evaluations from their usual ones based on developing compliance registrars. This increased complication may make businesses reticent to adopt innovative AI solutions as legislation scrambles to keep up.  

Learn more about observed threat trends and future predictions in the 2023 End of Year Threat Report

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著者について
Darktrace 脅威リサーチチーム

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