Blog

Inside the SOC

Emotetの復活:業界をまたがるキャンペーンの分析

Default blog imageDefault blog imageDefault blog imageDefault blog imageDefault blog imageDefault blog image
22
Aug 2022
22
Aug 2022
This blog aims to provide background and technical discoveries from the recent Emotet resurgence detected in early 2022 across multiple Darktrace client environments in multiple regions and industries. Predominantly in March and April 2022, Darktrace DETECT provided visibility over network activities associated with Emotet compromises using initial staged payload downloads involving algorithmically generated DLLs and subsequent outbound command and control, as well as spam activities.

はじめに

昨年は、サイバー脅威の状況が依然として複雑で予測困難であることを示す、さらなる証拠となりました。不確実なアトリビューション、新しいエクスプロイト、急速なマルウェア開発の狭間で、セキュリティの取り組みをどこに集中させるべきかを知ることが難しくなってきています。2021年の最大のサプライズの1つは、悪名高いEmotetボットネットの再来でした。これは、業界の特性や地域を無視し、一見すると無差別に企業をターゲットにしたキャンペーンの例です。1月に法執行機関がEmotetをテイクダウンしてからわずか10か月後、11月に新たなEmotetの活動がセキュリティ研究者によって発見されました。この活動は2022年の第1四半期まで続きましたが、このブログでは、Darktraceの脅威インテリジェンスユニットによる調査結果を通じて、この時期を探っていきます。 

2019年にさかのぼると、EmotetはTrickbotペイロードを配信し、最終的に感染したデバイスにRyukランサムウェア株を展開することが知られています。この相互接続性は、脅威グループのヒドラのような性質を浮き彫りにし、1つを排除しても(たとえ本格的な法執行機関の介入があっても)脅威として排除されることはなく、脅威の状況がより安全になることを示すものでもないことを示しました。 

Emotet が復活したとき、予想通り、最初の感染経路の1つは、既存の Trickbot のインフラを活用することでした。しかし、元の攻撃とは異なり、全く新しいフィッシングキャンペーンが採用されました。

図1:Darktrace の顧客環境で観測されたEmotetの活動分布

当初のEmotet感染と似ていますが、新しい感染の波は2つのカテゴリーに分類されています。エポック4とエポック5です。Darktraceが展開するグローバルな顧客環境では、エポック4 に関連する Emotet 感染が最も多く発生しているようです。影響を受けた顧客環境は、製造業やサプライチェーン、接客業や旅行業、行政、技術や通信、医療など、幅広い国や業種で見られました(図 1)。また、従業員数も250人以下から5,000人以上の企業までさまざまで、企業の属性や規模はターゲティングの要因にはなっていないようです。

エポック1-3とエポック4-5の主な違い

Emotetエクスプロイトの内部構造に関する幅広いセキュリティ調査に基づき、エポック4/5とその前の世代の間にいくつかの重要な違いがあることが確認されました。新しいエポックでは、以下のものが使用されていました:

- Microsoft の文書形式が異なる(OLEとXMLベース)。

- 通信のための異なる暗号化アルゴリズム。新しいエポックでは、C2設定ファイル [2] に含まれる公開暗号鍵で楕円曲線暗号(ECC)[1] を使用しました。これは、これまでのRSA(Rivest-Shamir-Adleman)鍵の暗号化方式とは異なるものでした。

- Control Flow Flatteningは、検知やリバースエンジニアリングを困難にする難読化技術として利用されていました。これは、プログラムの制御フローを隠蔽することによって行われます [3]。

- C2通信は230以上のユニークなIPに向けられており、すべて新しいエポック4と5に関連していることから、新しいC2インフラが観察されました。

エポック4-5の新機能に加え、Darktrace は新たなキャンペーンの影響を受けたそれらの展開に意外な共通点があることを検知しました。これには、Emotetの新しいインフラストラクチャへの自己署名付きSSL接続と、複数の稀な外部エンドポイントへのマルウェアスパム活動が含まれていました。これらのアウトバウンドコミュニケーションに先立ち、複数の展開におけるデバイスが、Emotet に関連するペイロード (アルゴリズムで生成された DLL ファイル) をダウンロードしたことが検知されました。

Emotet 復活キャンペーン

図2: Emotet エポック4-5の侵害に関するDarktraceの検知タイムライン

1. 最初の侵害

復活活動における最初の侵入経路は、ほぼ間違いなく、Trickbotインフラストラクチャまたは成功したフィッシング攻撃です(図2)。最初の侵入後、このマルウェア株は、マクロ化されたファイルを介してペイロードのダウンロードを開始し、その後のマルウェアのダウンロードのためにPowerShellを起動するために使用されます。

ダウンロードの後、Emotet の C2 インフラとの悪意のある通信が、スパムモジュールの活動とともに観測されました。Darktrace 内で、主要なテクニックが観察され、以下に文書化されています。

2. 足場を固めるバイナリ ダイナミック リンク ライブラリ(.dll)とアルゴリズムによるファイル名の生成 

Emotet のペイロードはポリモーフィック型であり、アルゴリズムで生成されたファイル名を含んでいます。また、導入した環境では、www[.]arkpp[.]com という疑わしいホスト名を含む HTTP GET リクエストや、以下のような Emotet 関連のサンプルが確認されています。

- hpixQfCoJb0fS1.dll (SHA256ハッシュ:859a41b911688b00e104e9c474fc7aaf7b1f2d6e885e8d7fbf11347bc2e21eaa)

- M0uZ6kd8hnzVUt2BNbRzRFjRoz08WFYfPj2.dll (SHA256 ハッシュ:9fbd590cf65cbfb2b842d46d82e886e3acb5bfecfdb82afc22a5f95bda7dd804)

- TpipJHHy7P.dll (SHA256 ハッシュ:40060259d583b8cf83336bc50cc7a7d9e0a4de22b9a04e62ddc6ca5dedd6754b)

これらのDLLファイルは、rundll32[.]exeやregsvr32[.]exe などのWindowsプロセスに依存して実行されるEmotetローダーの配布を表している可能性が高いです。 

3. 足場を確立するEmotet C2 サーバーへのアウトバウンド SSL 接続 

EmotetのC2通信のための明確なネットワークIoCは、CN=example[.]com,OU=IT Department,O=Global Security,L=London,ST=London,C=GB と一致する証明書発行者と件名を使用し、共通のJA3クライアントフィンガープリント(72a589da586844d7f0818cce684948ea)を使用して自己署名SSLを含みました。主なC2通信は、エポック5ではなくエポック4に分類されるインフラに関与していることが確認されました。通信内容は暗号化されていましたが、ネットワーク接続の詳細はC2活動の検知に十分なものでした(図3)。

図3:ダウンロードと送信SSLアクティビティに関するUIモデルブリーチログ

TCPポート25、465、587でのアウトバウンドSSLおよびSMTP接続 

Microsoft Outlook 15.0 のような異常なユーザーエージェントがSMTP接続に使用されており、送信メールの件名の一部にBase64エンコードされた文字列が含まれていることが確認されました。さらに、このJA3クライアントのフィンガープリント(37cdab6ff1bd1c195bacb776c5213bf2)は、SSL接続からよく見受けられました。少なくとも10件の展開で観測されたマルウェアスパムのホスト名一式に基づくと、TLDは.jp、.com、.net、.mxが大半で、日本のTLDが最も多くなっています(図4)。

図4: アウトバウンドSSLおよびSMTPで観測されたマルウェアスパムのTLD

 スパムモジュールから生成された平文のスパムコンテンツがPCAPで確認されました(図5)。フィッシングやスパムの明らかな指標となる例としては、1) 個人ヘッダーとEメールヘッダーの不一致、2) 件名における異常な返信チェーンと受信者の参照、3) 疑わしい圧縮ファイルの添付(例:Electronic form[.]zip.)があります。

図5:SPAMモジュールに関連するPCAPの例

4. ミッションの達成

 Emotetの復活は、CobaltStrikeに関連する異常なSMBドライブ書き込みを伴う二次的な侵害でも示されました。これには、SSLアクティビティに見られる以下のJA3ハッシュ(72a589da586844d7f0818ce684948eea)や、svchost.exeファイルを含むSMB書き込みなどが一貫して含まれています。

Darktrace による検知

 Emotetの復活に伴う活動を特定するために使用された主要なDETECT モデルは、可能性のあるC2を決定することに重点を置いていました。これらは以下の通りです:

·       Suspicious SSL Activity

·       Suspicious Self-Signed SSL

·       Rare External SSL Self-Signed

·       Possible Outbound Spam

ファイルにフォーカスする有益なモデルも含まれていました:

·       Zip or Gzip from Rare External Location

·       EXE from Rare External Location

Darktraceの検知能力は、脅威研究チームの調査で判明したケーススタディのサンプルでも示すことができます。

ケーススタディ 

DarktraceのEmotet活動の検知は、業種や企業規模に制限されることなく行われました。新しいエポックでは、多くの類似した特徴が見られましたが、各インシデントではキャンペーンとは異なる手法が見られました。これは、以下の2つのクライアント環境において示されています。

行政機関の大規模な顧客環境を調査したところ、16種類のデバイスがexample[.]comという発行元と52,536回のSSL接続を行ったことが検知されました。この発行者に関連するデバイスは、主に同じ自己署名およびスパムに関するDETECT モデルを破っていることが確認されました。このSSLの前に異常な受信オクテットストリームが観察されましたが、ダウンロードとEmotet C2接続の間には明確な関係はありませんでした。影響を受けたデバイスはネットワーク全体のごく一部に過ぎないにもかかわらず、Darktrace アナリストは、はるかに大きなネットワーク「ノイズ」に対してフィルターをかけ、侵害の詳細な証拠を突き止めて、顧客に通知することができました。

Darktrace はまた、より小規模な顧客環境における新たなEmotetの活動も確認しました。ヘルスケアおよび製薬分野のある企業を見てみると、2022年3月中旬から、単一の内部デバイスがホストarkpp[.]comに対してHTTP GETリクエストを行い、SHA256ハッシュを持つアルゴリズム生成DLL、TpipJHy7P.dllを含むことが検知されています。40060259d583b8cf83336bc50cc7a7d9e0a4de22b9a04e62ddc6ca5dedd6754b (図6). 

図6:VirusTotalのスクリーンショットで、SHA256ハッシュが他のセキュリティベンダーから悪意のあるものとしてフラグが立っていることが判明

サンプルがダウンロードされた後、デバイスは、ネットワーク上のデバイスから一度も接触したことのない多数のエンドポイントに接触しました。エンドポイントは、Emotet関連のIOCと前述の同じSSL証明書を含むポート443、8080、および7080を介して接触していました。また、同様の時間帯にマルウェアスパムの活動も観察されました。

 上記の Emotet のケーススタディは、従来のルールやシグネチャに依存することなく、一連の異常な活動を 自律的に検知することで、いかに重要な脅威の活動を明らかにできるかを示しています。ステージングされたペイロードの可能性は、影響を受けた環境の一部でしか見られませんでしたが、多くのエンドポイントやポートを含む以下のアウトバウンドC2およびマルウェアスパム活動は、Emotetの検知に十分なものでした。

 このような場合、Darktraceの自律遮断技術(RESPOND)は、段階的なペイロード、外部へのC2通信、マルウェアスパム活動に関連する活動を正確にターゲットとするピンポイントな処置を推奨または実施することになります。さらに、デバイスの通常の生活パターンを制限することで、同時に発生する悪意ある活動を防ぐと同時に、通常のビジネスオペレーションの継続を可能にします。

 結論 

- 過去と現在のEmotetの系統の技術的な違いは、悪意のある脅威アクターの多様性を強調し、シグネチャに依存しないセキュリティソリューションの必要性を示しています。

-Darktraceの可視化能力と独自の振る舞い検知により、ルールやシグネチャに依存することなく、新たなEmotet 株に関連するネットワーク活動の可視化を継続的に実現しています。主な例として、新しいEmotetのインフラへのC2接続があります。

- 今後は、疑わしいDLLを使用したC2確立を検知することで、Emotet株のネットワーク上でのさらなる伝播を防ぐことができます。

- DarktraceのAIによる検知と遮断能力は、静的・動的コード解析によるEmotet株の分析、その後のルールとシグネチャの実装を含む従来の侵害後の研究を凌駕するものです。

Paul JenningsとHanah Darleyの本ブログへの寄稿に感謝します。

付録

モデルブリーチ

·       Anomalous Connection / Anomalous SSL without SNI to New External 

·       Anomalous Connection / Application Protocol on Uncommon Port 

·       Anomalous Connection / Multiple Connections to New External TCP Port 

·       Anomalous Connection / Multiple Failed Connections to Rare Endpoint 

·       Anomalous Connection / Multiple HTTP POSTs to Rare Hostname 

·       Anomalous Connection / Possible Outbound Spam 

·       Anomalous Connection / Rare External SSL Self-Signed 

·       Anomalous Connection / Repeated Rare External SSL Self-Signed      

·       Anomalous Connection / Suspicious Expired SSL 

·       Anomalous Connection / Suspicious Self-Signed SSL

·       Anomalous File / Anomalous Octet Stream (No User Agent) 

·       Anomalous File / Zip or Gzip from Rare External Location 

·       Anomalous File / EXE from Rare External Location

·       Compromise / Agent Beacon to New Endpoint 

·       Compromise / Beacon to Young Endpoint 

·       Compromise / Beaconing Activity To External Rare 

·       Compromise / New or Repeated to Unusual SSL Port 

·       Compromise / Repeating Connections Over 4 Days 

·       Compromise / Slow Beaconing Activity To External Rare 

·       Compromise / SSL Beaconing to Rare Destination 

·       Compromise / Suspicious Beaconing Behaviour 

·       Compromise / Suspicious Spam Activity 

·       Compromise / Suspicious SSL Activity 

·       Compromise / Sustained SSL or HTTP Increase 

·       Device / Initial Breach Chain Compromise 

·       Device / Large Number of Connections to New Endpoints 

·       Device / Long Agent Connection to New Endpoint 

·       Device / New User Agent 

·       Device / New User Agent and New IP 

·       Device / SMB Session Bruteforce 

·       Device / Suspicious Domain 

·       Device / Suspicious SMB Scanning Activity 

Darktrace をお使いのお客様で、Darktrace を使って Emotet をトリアージする方法についてもっと知りたい方は、こちらを参照してください。 

参考文献

[1] https://blog.lumen.com/emotet-redux/

[2] https://blogs.vmware.com/security/2022/03/emotet-c2-configuration-extraction-and-analysis.html

[3] https://news.sophos.com/en-us/2022/05/04/attacking-emotets-control-flow-flattening/

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.
AUTHOR
ABOUT ThE AUTHOR
Eugene Chua
Cyber Security Analyst
Book a 1-1 meeting with one of our experts
この記事を共有
PRODUCT SPOTLIGHT
該当する項目はありません。
COre coverage
該当する項目はありません。

More in this series

該当する項目はありません。

Blog

Inside the SOC

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

Default blog imageDefault blog image
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

続きを読む
著者について
Ashiq Shafee
Cyber Security Analyst

Blog

該当する項目はありません。

Seven Cyber Security Predictions for 2024

Default blog imageDefault blog image
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

続きを読む
著者について
Darktrace 脅威リサーチチーム

Good news for your business.
Bad news for the bad guys.

無償トライアルを開始

無償トライアルを開始

柔軟な導入
Cloud-based deployment.
迅速なインストール
設定時間はわずか1時間、メールセキュリティのトライアルはさらに短時間で完了します。
製品を選ぶ
クラウド、ネットワーク、Eメールなど、最も必要とされる領域で自己学習型AIの能力をお試しください。
購入義務なし
Darktrace Threat Visualizerと組織毎にカスタマイズされた3回の脅威レポートへのフルアクセスを提供しますが、購入の義務はありません。
For more information, please see our Privacy Notice.
Thanks, your request has been received
A member of our team will be in touch with you shortly.
YOU MAY FIND INTERESTING
フォームを送信する際に何らかの問題が発生しました。

デモを見る

柔軟な導入
仮想的にインストールすることも、ハードウェアでインストールすることも可能です。
迅速なインストール
設定時間はわずか1時間、メールセキュリティのトライアルはさらに短時間で完了します。
製品を選ぶ
クラウド、ネットワーク、Eメールなど、最も必要とされる領域で自己学習型AIの能力をお試しください。
購入義務なし
Darktrace Threat Visualizerと組織毎にカスタマイズされた3回の脅威レポートへのフルアクセスを提供しますが、購入の義務はありません。
ありがとうございます!あなたの投稿を受け取りました。
フォームを送信する際に何らかの問題が発生しました。