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壊れた信頼:Darktraceが検知した信頼されたネットワーク関係の悪用

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17
Jan 2024
17
Jan 2024
このブログでは、Darktrace DETECTとDarktraceのSOCチームが、パートナーの1社との信頼関係を悪用され、ネットワークが侵害された顧客をどのように支援したかについて詳しく解説します。

組織と第三者との間の信頼関係は、サイバー脅威アクターが機密ネットワークにアクセスするための標的として、ますます一般的になってきています。このような信頼関係は、通常、組織が外部または隣接するエンティティに付与し、ビジネス目的で内部リソースへのアクセスを許可するものです。

Several high-profile compromises have occurred due to the leveraging of privileged network access by such third parties. One prominent example is the 2016 DNC network attack, in which the trust between the Democratic Congressional Campaign Committee (DCCC) and the Democratic National Committee (DNC) was exploited. Supply chain attacks, which also leverage the implicit trust between IT vendors and customers, are also on the rise with some estimates projecting that by 2025, almost half of all organizations will be impact by supply chain compromises.2 These trends may also be attributed to the prevalence of remote work as well as the growth in IT-managed service providers.3

このようなネットワーク関係と脅威技術の性質を考慮すると、シグネチャベースの検知はこのような信頼悪用の特定と緩和において非常に不利であり、ネットワーク管理者は、ネットワークへのアクセスを必要とするIPをブロックするためにファイアウォールを使用することは容易ではありません。しかし、Darktrace DETECT™とその自己学習型AIは、このような侵害の特定と軽減に成功しています。2023年9月、Darktraceは医療機関のネットワーク上でこのような信頼関係の悪用に関わるインシデントを観測しました。

攻撃の概要

2023年9月上旬、あるDarktraceの顧客が、Ask the Expert™(ATE)サービスを通じてDarktraceセキュリティオペレーションセンター(SOC)に連絡し、ネットワーク上で検知された不審な活動に関する支援を要請しました。Darktraceは、顧客のセキュリティチームに、ネットワーク上に現れた未知のデバイスを警告し、偵察、ラテラルムーブメント、データ流出の試みなど、一連の予期せぬ活動を実行するように進めていました。

この顧客にとっては不運だったことは、Darktrace RESPOND™は、この侵害が発生した時点では自律遮断モードが有効になっていなかったため、RESPONDによって提案された予防措置は、事後的に顧客のセキュリティチームが手動で適用する必要がありました。それにもかかわらず、Darktrace による疑わしい活動の迅速な特定と SOC の調査により、侵入を初期段階で阻止し、より破壊的な侵害に発展するのを防ぐのに役立ちました。

初期アクセス

Darktraceは当初、顧客の内部ネットワーク内に、以前のパートナー組織のネットワークからのリモートアクセスを示唆するネットワークアドレス変換(NAT)IPアドレスで現れた新しいデバイスを観察しました。顧客によって実施されたさらなる調査により、パートナー組織内の貧弱なクレデンシャルポリシーが、仮想デスクトップインターフェース(VDI)マシンにアクセスするために攻撃者によって悪用された可能性が高いことが判明しました。

信頼できるアソシエイトのVDIアプライアンスを使用して、脅威アクターはNATリモートアクセスインフラを利用して顧客の環境にアクセスすることができました。顧客のネットワーク内のデバイスは、以前はパートナーネットワークからのリモートアクセスに利用されていました。それ以来、このネットワークへのアクセスはすべての関係者から排除されたと思われていましたが、リモートアクセス機能は稼動したままであることが明らかになりました。顧客は環境内にファイアウォールも設置していましたが、攻撃時の設定ミスにより、リモート環境へのインバウンドポートアクセスが許可され、2023年8月29日に不審なデバイスがネットワークに接続されました。

内部偵察

このデバイスがネットワークに接続した直後、Darktraceはこのデバイスが一連の内部偵察活動を実行しているのを観測しました。このアクティビティは、内部ICMPアドレス接続で開始され、SMB、RDP、HTTP、RPC、SSLなどの重要なサービスに関連するさまざまなポートへの内部TCP接続試行が続きました。また、このデバイスが特権クレデンシャルを使用しようとしていることも検知されましたが、このクレデンシャルは後に一般的な多目的管理アカウントに関連するものであることが特定されました。脅威アクターは、さらに6つのユーザー認証情報を使用しようとしながら、DNSの逆引きを含む内部偵察を進めました。

広範な内部接続に加え、DarktraceはRDPとSMBプロトコルに焦点を当てた持続的な接続試行を観測しました。Darktraceはまた、攻撃者の偵察のこの段階で、追加のSMB列挙を検知しました。この偵察活動は、利用可能な共有タイプと集約に利用可能な情報を特定するために、ホストによって以前は見られなかった多種多様なSMB共有へのアクセスを主に試みました。そのため、侵入ホストは、extramedwb というクレデンシャルを使用して、さまざまな内部ホストのサーバーサービス(srvsvc)エンドポイントにSMB書き込みを大量に行いました。このエンドポイントへの SMB 書き込みは、伝統的にバインディングの試みを示しています。

8月31日から、Darktraceは前述のNAT IPアドレスに関連する新しいホストを特定しました。この新しいホストは、VDIインフラストラクチャを利用してネットワーク上で偵察とラテラルムーブメントを行う主要なホストとして引き継がれたようです。以前のホストと同様に、このホストも8月31日に偵察活動を継続していることが確認されており、SMBの列挙、SMBアクセスの失敗、RDP接続の試行、DNSの逆引きが行われていました。 攻撃者は、偵察の実行のために、"auditor" や "administrator" などの一般的でおそらくデフォルトの管理者認証情報を含む複数の認証情報を利用していました。

図1:Advanced Search(詳細検索)クエリにより、侵害が発生した時点から1週間の間に観測された2番目のリモートアクセスホストからの異常なアクティビティがハイライトされた

Following these initial detections by Darktrace DETECT, Darktrace’s Cyber AI Analyst™ launched an autonomous investigation into the scanning and privileged internal connectivity and linked these seemingly separate events together into one wider internal reconnaissance incident.

Figure 2: Timeline of an AI Analyst investigation carried out between August 29 and August 31, 2023, during which it detected an increased volume of scanning and unusual privileged internal connectivity.

ラテラルムーブメント

リモートアクセスインフラストラクチャを悪用して観測された新しいホストによって実行された偵察活動の後、Darktraceは、特にRPCコマンドとSMBファイル書き込みを介して、顧客のネットワーク内で横方向に移動しようとする試みの増加を検知しました。

具体的には、この脅威アクターは、複数の宛先デバイスに対してRPCバインドを試みていることが確認されており、このRPCバインドは、宛先デバイス上でコマンドの呼び出しやサービスの作成に使用される可能性があります。このアクティビティは、ネットワーク内の複数の宛先デバイスでntsvcsという名前のパイプへのバインドに何度も失敗していることで浮き彫りになりました。しかし、多数の接続試行があったことから、Darktraceは成功したRPC接続も多数検知しました。

Darktrace はまた、違反デバイスから一般的でないサービス制御(SVCCTL)の ExecMethod、Create、および Start サービス操作の急増を検知しました。

図 3:感染したデバイスが、宛先デバイスでサポートされていないエンドポイントへの RPC バインドに失敗したことを示すモデル違反の詳細

さらに、SMB/NTLM プロトコルを使用したラテラルムーブメントが行われました。また、感染したデバイスは、一連の匿名 NTLM ログイン(クライアントプリンシパルを指定せずに NTLM 認証を試行する)を内部ホストに対して実施していました。このような行為は、ネットワーク上で悪意のある、あるいは不正な行為が行われていることを強く示唆するものです。このホストはまた、キルチェーンのこの段階で、古い SMB バージョン 1 (SMBv1) プロトコルを使用していました。SMBv1の使用は、このバージョンのプロトコルに関連する悪用可能な脆弱性が多いため、ほとんどのネットワークでコンプライアンス上の問題になることが多いです。

最後に、Darktraceは、SMB書き込みによる TRMtZSqo.exe などの一般的でない実行ファイルの内部転送を確認しました。違反デバイスは、このファイルを宛先サーバーの隠し管理共有(ADMIN$)に書き込むことが観察されました。Darktraceは、このアクティビティがデバイスにとって非常に異例であり、脅威アクターが、さらなる永続化、データ集約、および/またはコマンド&コントロール(C2)操作のために、悪意のあるペイロードを宛先サーバーに転送していることを表している可能性があることを認識しました。この時、デバイスから実行可能ファイルのさらなる SMB 書き込みと、それに続くこれらのバイナリの削除が観測されました。例えば、追加の実行可能ファイル JAqfhBEB.exe が侵害デバイスによって削除されているのが確認されました。この削除は、SVCCTL の作成および開始操作の急増と相まって、ネットワーク内で永続化バイナリとデータハーベスティングバイナリが転送、実行、削除されたことを示唆しています。

図4: AI Analyst が、侵入時にリモートアクセスデバイスから書き込まれた異常な実行ファイルのSMBファイル書き込みをハイライトした詳細

結論

最終的に、Darktraceは信頼関係を悪用して顧客のネットワークに不正アクセスした脅威アクターによる不審な活動を特定し、警告することに成功しました。

スキャン、RPCコマンド、SMBセッションの特定は、この侵入を封じ込め、軽減するための対応において、顧客を直接支援しました。Darktrace SOC が実施した調査により、顧客は攻撃を迅速にトリアージして修復し、潜在的な損害を軽減し、侵害がさらに拡大するのを防ぐことができました。もしDarktrace RESPONDが攻撃時に自律遮断モードが有効になっていれば、スキャン、共有列挙、ファイル書き込み活動を抑制するための迅速な行動を取ることができ、それによって攻撃者のネットワーク偵察と横移動の試みを阻止することができたでしょう。

組織間の信頼関係を悪用することで、脅威アクターは多くの場合、特定のエンドポイントからの接続を許可し、信頼するように再設定された従来のシグネチャベースのセキュリティ手法を回避することができます。特定のルールや許可されたIPアドレス、ポート、デバイスの設定に依存するのではなく、脅威検知に対するDarktrace DETECTのアノマリベースのアプローチは、問題のあるデバイスやドメインまたは関係が信頼されているかどうかに関係なく、最も早い段階で疑わしいネットワークアクティビティを特定できることを意味しました。

寄稿者:Adam Potter(Cyber Security Analyst)、Taylor Breland(Analyst Team Lead, San Francisco)

Darktrace DETECT モデルブリーチの適用範囲:

  • Device / ICMP Address Scan
  • Device / Network Scan
  • Device / Suspicious SMB Scanning Activity
  • Device / RDP Scan
  • Device / Possible SMB/NTLM Reconnaissance
  • Device / Reverse DNS Sweep
  • Anomalous Connection / SMB Enumeration
  • Device / Large Number of Model Breaches
  • Anomalous Connection / Suspicious Activity On High Risk Device
  • Unusual Activity / Possible RPC Recon Activity
  • Device / Anonymous NTLM Logins
  • Anomalous Connection / Unusual SMB Version 1 Connectivity
  • Device / Repeated Unknown RPC Service Bind Errors
  • Anomalous Connection / New or Uncommon Service Control
  • Compliance / SMB Drive Write
  • Anomalous File / Internal / Unusual Internal EXE File Transfer
  • Device / Multiple Lateral Movement Model Breaches

AI Analyst のインシデント:

  • Scanning of Multiple Devices
  • Extensive Unusual RDPConnections
  • SMB Write of Suspicious File
  • Suspicious DCE-RPC Activity

MITRE ATT&CK マッピング

  • Tactic: Initial Access
  • Technique: T1199 - Trusted Relationship
  • Tactic: Discovery
  • Technique:
  • T1018 - Remote System Discovery
  • T1046 - Network Service Discovery
  • T1135 - Network Share Discovery
  • T1083 - File and Directory Discovery
  • Tactic: Lateral Movement
  • Technique:
  • T1570 - Lateral Tool Transfer
  • T1021 - Remote Services
  • T1021.002 - SMB/Windows Admin Shares
  • T1021.003 - Distributed Component Object Model
  • T1550 - Use Alternate Authentication Material

参考文献

1https://attack.mitre.org/techniques/T1199/

2https://www.cloudflare.com/learning/insights-supply-chain-attacks/

3https://newsroom.cisco.com/c/r/newsroom/en/us/a/y2023/m09/companies-reliance-on-it-managed-services-increases-in-2023-sector-valued-at-us-472-billion-globally.html#:~:text=IT%20channel%20partners%20selling%20managed,US%24419%20billion%20in%202022.

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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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Adam Potter
Cyber Analyst
Taylor Breland
Analyst Team Lead, San Francisco
Book a 1-1 meeting with one of our experts
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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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