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Inside the SOC

敵は社内Teamsに潜む:DarktraceがMicrosoft Teams上のDarkGateマルウェアを自律的に阻止

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15
Dec 2023
15
Dec 2023
このブログでは、2023年9月にDarkGateマルウェアを顧客のネットワークに配信するためにMicrosoft TeamsとSharePointを悪用する悪意のある試みをDarktraceが自律検知し、対処した方法について詳述します。

Microsoft TeamsとSharePointを保護する

近年、Microsoft TeamsとMicrosoft SharePointのプラットフォームが職場で相当普及していることを考えると、組織はハイブリッドワークやリモートワークに不可欠なアプリケーションがもたらす脅威に常に警戒し、これらのサービスのセキュリティとサイバー衛生を優先することは必要不可欠です。リモートワークやハイブリッドワークの台頭により、これらのプラットフォームの利用が飛躍的に増加したのと同様に、これらのプラットフォームを悪用して、何気なく利用しているユーザーにマルウェアを配信する悪質なケースも発生しているからです。

脅威をめぐるさまざまな分野の研究者が、これらの正規サービスが悪意のあるアクターによって最初のアクセス方法として利用されていることを確認し始めています。Microsoft Teamsは、組織内の個人をターゲットにしたフィッシングメッセージを送信するために合法的で安全であるように見せかけながら、簡単に悪用される可能性があります。これらのメッセージの正確な内容は様々ですが、メッセージに埋め込まれたSharePointのリンクをクリックするようユーザーを誘い込むソーシャルエンジニアリングのテクニックが特に頻繁に使用されています。悪意のあるリンクをクリックすると、ペイロードがダウンロードされます [1]。

Darktraceは、2023年9月にMicrosoft TeamsとSharePointを使用したこのような悪意のある試みの1つを観察しました。あるデバイスが SharePoint のリンクをクリックした後、コモディティローダー [2] とも呼ばれる他の系統のマルウェアを展開することで知られる商用トロイの木馬、DarkGate をダウンロードしたことが観察されました。顧客にとって幸いなことに、Darktrace の一連の製品は、不審な活動の初期兆候を識別するための完璧な態勢を整えており、Darktrace RESPOND™ は攻撃の進行を即座に阻止することができました。

DarkGate攻撃の概要

2023年9月8日、Darktrace DETECT™は、顧客ネットワーク上の約30台の内部デバイスが、XXXXXXXX-my.sharepoint[.]com という個人名を含む外部SharePointサイト(107.136[.]8、13.107.138[.]8)に異常なSSL接続を行っていることを観測しました。この組織にはこの名前を名乗る従業員はおらず、このアクティビティが行われる以前には、社内のデバイスがエンドポイントに接触している様子は確認されていませんでした。

一見したところ、この最初の攻撃ベクトルは、ユーザーには巧妙で一見信頼できるように見えたでしょう。悪意のあるアクターは、おそらく Microsoft Teams 経由でさまざまなユーザーにフィッシングメッセージを送り、そのメッセージにはパーソナライズされた SharePoint リンクである XXXXXXXX-my.sharepoint[.]com への偽装 SharePoint リンクが含まれていました。

図1: XXXXXXXX -my.sharepoint[.]com への接続が突然急増したことを示す詳細検索クエリ

Darktraceは、SharePointエンドポイントへの接続中に約1MBのデータをダウンロードする約10台のデバイスを観察しました。Darktrace DETECTは、いくつかのデバイスが異常なURIの範囲に後続のHTTP GETリクエストを行うことを観察しました。デバイスはこれらの接続のために、個人が特定のURLからデータを要求し転送することを可能にするコマンドラインツールである'curl'を含む複数のユーザーエージェントを利用していました。IP 5.188.87[.]58への接続は、複数のオープンソースインテリジェンス(OSINT)ソース [3] によってDarkGateマルウェアのIoC(Indicator of Compromise)としてフラグが立てられているエンドポイントに行われ、一般的にHTTP GETリクエストと関連付けられています:

  1. ポート 2351 を介したGETリクエスト、User-Agent ヘッダは Mozilla/4.0 (compatible; Win32; WinHttp.WinHttpRequest.5)、ターゲット URI は /bfyxraav で、宛先は 5.188.87[.]58 です。
  2. ユーザーエージェントヘッダー 'curl' およびターゲットURI '/' を持つポート2351経由のGETリクエストは、5.188.87[.]58に送られます。
  3. ユーザーエージェントヘッダー 'curl/8.0.1' およびターゲットURI '/msibfyxraav' を持つポート2351を経由した5.188.87[.]58へのGETリクエスト

5.188.87[.]58へのユーザーエージェントヘッダー'curl'とターゲットURI '/' で行われたHTTP GETリクエストは、'Autoit3.exe' というファイル名で応答された。その他のリクエストは、'xkwtvq.au3'、'otxynh.au3'、'dcthbq.au3'など、'.au3'で終わる名前のスクリプトファイルを受信しました。DarkGateマルウェアは、正規のAutoItファイルを利用することが知られており、通常、複数のAutoItスクリプト(.au3)を実行します [4]。

これらの異常なファイルのダウンロードに続いて、デバイスは、ユーザーエージェントヘッダ Mozilla/4.0 (互換性あり; Synapse) を使用して、ターゲットURI「/」に対して、5.188.87[.]58.への数百のHTTP POSTリクエストを実行しました。これらのリクエストの内容は、レスポンスの内容とともに、かなり難読化されているようでした。

図2:難読化されたレスポンスの例(Darktrace からダウンロードしたパケットキャプチャに示されている)

Microsoft の「Safe Attachments(安全な添付ファイル)」および「Safe Links(安全なリンク)」設定、このカモフラージュされた悪意のある活動を検知することができませんでしたが、Darktrace DETECTは、発生した異常なネットワーク(over-the-network)接続を観察しました。Darktrace DETECTは、侵害の過程を通してこの異常な動作に関与する複数の内部デバイスを特定しましたが、特に1つのデバイスで観察された活動は、この攻撃の全体的なキルチェーンを最もよく示しています。

問題のデバイスは、エンドポイント5.188.87[.]58およびターゲットURI '/bfyxraav'に接続する際に、2つの異なるユーザーエージェント(curl/8.0.1およびMozilla/4.0 (compatible; Win32; WinHttp.WinHttpRequest.5))を使用していることが観察されました。さらに、Darktrace DETECTは、このデバイスが宛先ポート2351を介してこれらのHTTP接続を行うことが異常であることを認識しました。

その結果、DarktraceのCyber AI Analyst™ は、不審なアクティビティに対する自律的な調査を開始し、異常な外部接続をつなぎ合わせ、孤立した一連の接続とは対照的に、1つのビーコンインシデントと見なすことができました。

図3:宛先ポート2351経由で5.188.87[.]58に繰り返し行われた異常な接続をまとめたCyber AI Analystの調査結果

その後、Darktraceはデバイスが Autoit3.exe ファイルをダウンロードしているのを確認しました。Darktrace RESPONDは、このエンドポイントへの同様の接続をブロックすることで、デバイスが追加の不審なファイルをダウンロードするのを防止し、迅速な緩和措置を講じました。

図4:ソースデバイスが悪意のある外部エンドポイントからダウンロードした不審なAutoit3.exe

わずか1ミリ秒後、Darktraceは、デバイスが /msibfyxraav を含むURIに不審なHTTP GETリクエストを行っているのを観測しました。Darktraceは、デバイスが比較的短時間のうちに複数の不審なアクションを実行し、複数のDETECTモデルを破ったことを認識し、デバイスが侵害された可能性があることを示しました。その結果、RESPONDは問題のデバイスに対して、1時間の間、外部との通信を防止する(すべてのアウトバウンド接続をブロックする)措置を取り、顧客のセキュリティチームが問題に対処する貴重な時間を確保しました。

この時点で、顧客がDarktraceのPTN(プロアクティブ脅威通知)サービスに加入していれば、DarktraceのSOCチームはこれらのインシデントをより詳細に調査し、おそらく不審な活動を知らせる通知を顧客に直接送信していたであろうことに留意すべきです。

さらに、Cyber AI Analystはさまざまな異なる事象を照合し、これらの段階が攻撃の一部として関連していることを示唆しました。インシデントのすべての側面を結びつけるには、人間のアナリストでは数時間を要した可能性が高いため、このようなマシンのスピードで計算された事象の拡張された理解は非常に貴重です。  

図5: curl ユーザーエージェントを使用してターゲットURI /msibfyxraav に接続するCyber AI Analyst の調査
図6:Darktrace RESPONDが1時間の間、すべての発信トラフィックをブロックすることで、後続の接続を緩和するように動作

この後、Microsoft Defender for Endpointによって自動調査が開始されました。Darktrace は、複数のサードパーティのセキュリティツールと連携するように設計されており、進行中のインシデントに関する情報を Darktrace と他のセキュリティツール間でシームレスに交換することができます。この例では、Microsoft Defenderがデバイス上で「低深刻度」のインシデントを特定したため、DETECT内で対応するアラートが自動的にトリガーされ、Darktrace Threat Visuallizerに表示されました。

記述された活動はミリ秒以内に発生しました。攻撃の各ステップにおいて、Darktrace RESPONDは、影響を受けたデバイス上で予想される生活パターン(定常状態)を強制すること、不審なエンドポイントへの接続を指定された時間ブロックすること、および/またはデバイスからのすべての発信トラフィックをブロックすることのいずれかによってアクションを実行しました。関連するすべての活動が検知され、このデバイスと他の侵害されたデバイスの活動を速やかに停止させたため、侵害を食い止め、セキュリティチームに貴重な修復時間を提供することができたのです。

図7:数ミリ秒以内に行われた侵害活動の概要

Darktraceは、9月上旬の同じ時期に、この顧客のネットワーク内の他のデバイスやDarktraceのUI全体で同様の活動を確認しました。

別の顧客環境では、Darktrace DETECT 、25以上の '.au3' ファイルがダウンロードされていることが確認されました。このアクティビティは図9で見ることができます。

図8:GETリクエストと 'curl' コマンドによる大量のファイルダウンロード

図9は、送信元と宛先のIPアドレス(5.188.87[.]58)、宛先ポート、使用されたHTTPメソッド、ファイルのMIME/content-typeを含む、このアクティビティの詳細を示しています。

図9:異常接続に関する追加情報

別の顧客の配備で侵害されたサーバーが、外部IPアドレス80.66.88[.]145(OSINTソース[5]によってDarkGateと関連付けられているエンドポイント)への異常な接続を確立しているのが確認されました。このアクティビティは、Darktrace/DETECTによって、異常な宛先ポート2840を介したデバイスの新しい接続として識別されました。問題のデバイスは重要なサーバーであったため、Darktrace DETECTはこのデバイスを疑いの目で扱い、Anomalous External Activity from Critical Network Device(重要なネットワークデバイスからの異常な外部アクティビティ)のモデルブリーチくを生成しました。  

図10:追加エンドポイントへの不審な接続のモデル侵害とモデル侵害イベントログ

結論

Microsoft Teams と SharePoint は、多くの組織の業務に不可欠な非常に優れたツールである一方、最初の侵入時でさえも、その土地に住み着くことで侵害に利用される可能性があります。企業内のMicrosoft Teamsユーザーであれば誰でも、悪意のあるアクターに狙われる可能性があるのです。このような未知の送信者からのSharePointリンクは常に慎重に扱われるべきであり、正規のMicrosoftインフラストラクチャ内で動作している場合でも、自動的に安全または正規のものと見なされるべきではありません。

悪意のある行為者は、サイバー攻撃を実行する手段として、このような一般的に使用されているプラットフォームを活用することができるため、組織はデジタル環境を保護し、セキュリティを確保するために適切な対策を講じる必要があります。ここで示されているように、脅威の当事者は、なりすましの Microsoft Teams メッセージでユーザーを標的にすることで、DarkGateのようなマルウェアを展開しようとします。悪意のあるリンクを正当なSharePointのリンクとして偽装することで、このような攻撃は簡単に標的を確信させることができ、従来のセキュリティツールやMicrosoft独自のSafe LinksおよびSafe Attachmentsのセキュリティ機能さえも回避することができます。

攻撃の連鎖がミリ秒単位でエスカレートする場合、組織は、疑わしいイベントを迅速に特定し、遅延なく自動的に対応できるAI主導のツールに頼る必要があります。そのため、Darktrace DETECTとDarktrace RESPONDの価値は過大評価することはできません。Darktraceの自律検知と自律遮断機能の有効性と効率性を考えると、DarkGateコモディティローダーという形式を取ったより深刻なネットワーク侵害は最終的に回避されました。

寄稿者:Natalia Sánchez Rocafort(サイバーセキュリティアナリスト)および Zoe Tilsiter

付録

Darktrace DETECT によるモデル検知

  • [Model Breach: Device / Initial Breach Chain Compromise 100% –– Breach URI: /#modelbreach/114039 ] (Enhanced Monitoring)·      [Model Breach: Device / Initial Breach Chain Compromise 100% –– Breach URI: /#modelbreach/114124 ] (Enhanced Monitoring)
  • [Model Breach: Device / New User Agent and New IP 62% –– Breach URI: /#modelbreach/114030 ]
  • [Model Breach: Anomalous Connection / Application Protocol on Uncommon Port 46% –– Breach URI: /#modelbreach/114031 ]
  • [Model Breach: Anomalous Connection / New User Agent to IP Without Hostname 62% –– Breach URI: /#modelbreach/114032 ]
  • [Model Breach: Device / New User Agent 32% –– Breach URI: /#modelbreach/114035 ]
  • [Model Breach: Device / Three Or More New User Agents 31% –– Breach URI: /#modelbreach/114036 ]
  • [Model Breach: Anomalous Server Activity / Anomalous External Activity from Critical Network Device 62% –– Breach URI: /#modelbreach/612173 ]
  • [Model Breach: Anomalous File / EXE from Rare External Location 61% –– Breach URI: /#modelbreach/114037 ]
  • [Model Breach: Anomalous Connection / Multiple Connections to New External TCP Port 61% –– Breach URI: /#modelbreach/114042 ]
  • [Model Breach: Security Integration / Integration Ransomware Detected 100% –– Breach URI: /#modelbreach/114049 ]
  • [Model Breach: Compromise / Beaconing Activity To External Rare 62% –– Breach URI: /#modelbreach/114059 ]
  • [Model Breach: Compromise / HTTP Beaconing to New Endpoint 30% –– Breach URI: /#modelbreach/114067 ]
  • [Model Breach: Security Integration / C2 Activity and Integration Detection 100% –– Breach URI: /#modelbreach/114069 ]
  • [Model Breach: Anomalous File / EXE from Rare External Location 55% –– Breach URI: /#modelbreach/114077 ]
  • [Model Breach: Compromise / High Volume of Connections with Beacon Score 66% –– Breach URI: /#modelbreach/114260 ]
  • [Model Breach: Security Integration / Low Severity Integration Detection 59% –– Breach URI: /#modelbreach/114293 ]
  • [Model Breach: Security Integration / Low Severity Integration Detection 33% –– Breach URI: /#modelbreach/114462 ]
  • [Model Breach: Security Integration / Integration Ransomware Detected 100% –– Breach URI: /#modelbreach/114109 ]·      [Model Breach: Device / Three Or More New User Agents 31% –– Breach URI: /#modelbreach/114118 ]·      [Model Breach: Anomalous Connection / Application Protocol on Uncommon Port 46% –– Breach URI: /#modelbreach/114113 ] ·      [Model Breach: Anomalous Connection / New User Agent to IP Without Hostname 62% –– Breach URI: /#modelbreach/114114 ]·      [Model Breach: Device / New User Agent 32% –– Breach URI: /#modelbreach/114117 ]·      [Model Breach: Anomalous File / EXE from Rare External Location 61% –– Breach URI: /#modelbreach/114122 ]·      [Model Breach: Security Integration / Low Severity Integration Detection 54% –– Breach URI: /#modelbreach/114310 ]
  • [Model Breach: Security Integration / Integration Ransomware Detected 65% –– Breach URI: /#modelbreach/114662 ]Darktrace/Respond Model Breaches
  • [Model Breach: Antigena / Network::External Threat::Antigena Suspicious File Block 61% –– Breach URI: /#modelbreach/114033 ]
  • [Model Breach: Antigena / Network::External Threat::Antigena File then New Outbound Block 100% –– Breach URI: /#modelbreach/114038 ]
  • [Model Breach: Antigena / Network::Significant Anomaly::Antigena Enhanced Monitoring from Client Block 100% –– Breach URI: /#modelbreach/114040 ]
  • [Model Breach: Antigena / Network::Significant Anomaly::Antigena Significant Anomaly from Client Block 87% –– Breach URI: /#modelbreach/114041 ]
  • [Model Breach: Antigena / Network::Significant Anomaly::Antigena Controlled and Model Breach 87% –– Breach URI: /#modelbreach/114043 ]
  • [Model Breach: Antigena / Network::External Threat::Antigena Ransomware Block 100% –– Breach URI: /#modelbreach/114052 ]
  • [Model Breach: Antigena / Network::Significant Anomaly::Antigena Significant Security Integration and Network Activity Block 87% –– Breach URI: /#modelbreach/114070 ]
  • [Model Breach: Antigena / Network::Significant Anomaly::Antigena Breaches Over Time Block 87% –– Breach URI: /#modelbreach/114071 ]
  • [Model Breach: Antigena / Network::External Threat::Antigena Suspicious Activity Block 87% –– Breach URI: /#modelbreach/114072 ]
  • [Model Breach: Antigena / Network::External Threat::Antigena Suspicious File Block 53% –– Breach URI: /#modelbreach/114079 ]
  • [Model Breach: Antigena / Network::Significant Anomaly::Antigena Breaches Over Time Block 64% –– Breach URI: /#modelbreach/114539 ]
  • [Model Breach: Antigena / Network::External Threat::Antigena Ransomware Block 66% –– Breach URI: /#modelbreach/114667 ]
  • [Model Breach: Antigena / Network::External Threat::Antigena Suspicious Activity Block 79% –– Breach URI: /#modelbreach/114684 ]·      
  • [Model Breach: Antigena / Network::External Threat::Antigena Ransomware Block 100% –– Breach URI: /#modelbreach/114110 ]·      
  • [Model Breach: Antigena / Network::Significant Anomaly::Antigena Significant Anomaly from Client Block 87% –– Breach URI: /#modelbreach/114111 ]·      
  • [Model Breach: Antigena / Network::Significant Anomaly::Antigena Controlled and Model Breach 87% –– Breach URI: /#modelbreach/114115 ]·      
  • [Model Breach: Antigena / Network::Significant Anomaly::Antigena Breaches Over Time Block 87% –– Breach URI: /#modelbreach/114116 ]·      
  • [Model Breach: Antigena / Network::External Threat::Antigena Suspicious File Block 61% –– Breach URI: /#modelbreach/114121 ]·      
  • [Model Breach: Antigena / Network::External Threat::Antigena File then New Outbound Block 100% –– Breach URI: /#modelbreach/114123 ]·      
  • [Model Breach: Antigena / Network::Significant Anomaly::Antigena Enhanced Monitoring from Client Block 100% –– Breach URI: /#modelbreach/114125 ]

IoC一覧

IoC - Type - Description + Confidence

5.188.87[.]58 - IP address - C2 endpoint

80.66.88[.]145 - IP address - C2 endpoint

/bfyxraav - URI - Possible C2 endpoint URI

/msibfyxraav - URI - Possible C2 endpoint URI

Mozilla/4.0 (compatible; Win32; WinHttp.WinHttpRequest.5) - User agent - Probable user agent leveraged

curl - User agent - Probable user agent leveraged

curl/8.0.1 - User agent - Probable user agent leveraged

Mozilla/4.0 (compatible; Synapse) - User agent - Probable user agent leveraged

Autoit3.exe - Filename - Exe file

CvUYLoTv.au3    

eDVeqcCe.au3

FeLlcFRS.au3

FTEZlGhe.au3

HOrzcEWV.au3

rKlArXHH.au3

SjadeWUz.au3

ZgOLxJQy.au3

zSrxhagw.au3

ALOXitYE.au3

DKRcfZfV.au3

gQZVKzek.au3

JZrvmJXK.au3

kLECCtMw.au3

LEXCjXKl.au3

luqWdAzF.au3

mUBNrGpv.au3

OoCdHeJT.au3

PcEJXfIl.au3

ssElzrDV.au3

TcBwRRnp.au3

TFvAUIgu.au3

xkwtvq.au3

otxynh.au3

dcthbq.au3 - Filenames - Possible exe files delivered in response to curl/8.0.1 GET requests with Target URI '/msibfyxraav

f3a0a85fe2ea4a00b3710ef4833b07a5d766702b263fda88101e0cb804d8c699 - SHA256 file hash - Possible SHA256 hashes of 'Autoit3.exe' files

afa3feea5964846cd436b978faa7d31938e666288ffaa75d6ba75bfe6c12bf61 - SHA256 file hash - Possible SHA256 hashes of 'Autoit3.exe' files

63aeac3b007436fa8b7ea25298362330423b80a4cb9269fd2c3e6ab1b1289208 - SHA256 file hash - Possible SHA256 hashes of 'Autoit3.exe' files

ab6704e836a51555ec32d1ff009a79692fa2d11205f9b4962121bda88ba55486 - SHA256 file hash - Possible SHA256 hashes of 'Autoit3.exe' files

参考文献

1. https://www.truesec.com/hub/blog/darkgate-loader-delivered-via-teams

2. https://feedit.cz/wp-content/uploads/2023/03/YiR2022_onepager_ransomware_loaders.pdf

3. https://www.virustotal.com/gui/ip-address/5.188.87[.]58

4. https://www.forescout.com/resources/darkgate-loader-malspam-campaign/

5. https://otx.alienvault.com/indicator/ip/80.66.88[.]145

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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Natalia Sánchez Rocafort
Cyber Security 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

Blog

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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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