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PREVENT

アナリストの立場からサイバーAIループを探る:PREVENT/ASMおよびDETECT

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02
Jan 2023
02
Jan 2023
This blog explores the use of Darktrace PREVENT/ASM and Darktrace DETECT/Network as triage tools for security teams and the increased visibility provided when they complement each other. An example and mock scenario from an Australian environmental customer is also highlighted.

Darktrace では、インターネットに露出した脆弱な資産を感染経路とするサイバー攻撃によって、業務が阻害される事例が多数確認されています。このような脆弱性を突かれないようにするために、Darktraceの最新製品ファミリーは、リスク、影響力の大きい脆弱性、潜在的な外部脅威についてお客様のアタックサーフェスを継続的に監視する攻撃対象領域管理 (アタックサーフェス管理:ASM) の機能を備えています。 

攻撃対象領域とは、インターネットに公開されている資産と、ハッカーがサイバー攻撃を行うために悪用できる関連リスクの総称です。PREVENT/ASMは、AIを駆使して、公共データソースの既知のサーバー、ネットワーク、IPを越えて検索することにより、どのような外部資産が組織に属しているかを即座に理解します。 

このブログでは、Darktrace PREVENT/ASM をDETECTと組み合わせて、ネットワークトラフィックの中から潜在的な脆弱性とその後の悪用方法を見つけ出す方法について説明します。特に、このブログでは、環境科学業界で事業を展開するオーストラリアの大企業のアセットについて見ていきます。   

ASM(アタックサーフェス管理)とは

PREVENT とDETECT の関連性を理解するために、まずASMの中核的な特徴を紹介します。

図1:PREVENT/ASMのダッシュボード

ランディングページに向かうと、UIは識別された登録アセットの数(今回が初導入の場合)をハイライト表示します。次に、このツールは、オンラインで収集した情報を簡単に評価できるように整理します。アナリストは、「設定ミス」、「ソーシャルメディアの脅威」、「情報漏えい」などのグループ分けに従って脆弱な資産を確認し、当該資産にもたらされるリスクの種類を示すことができます。

図2:「ネットワーク」タブでは、外部に面したアセットとその階層をグラフィカルな形式で確認できます。

ネットワークタブは、アナリストが最も脆弱な資産に対してより迅速な行動を取るためにさらにフィルタリングし、より多くの情報を収集するためにそれらと対話することを支援します。下の画像は、「最高得点」のリスクを持つ資産によってフィルタリングされています。

図3:高スコアのアセットを表示するPREVENT/ASM

上記で選択したアセットにアクセスすると、次のページに移動し、リスク指標とアセット自体に関するより詳細な情報を得ることができます。このページでは、脆弱性の内容に関するより詳細な説明と、エンドポイントの位置、URL、Web サイトのステータス、使用されている技術などの一般的な情報が表示されます。

  図4:リスクのある外部Webページについて説明するアセットページ

フィルタリングはここで終わりではありません。Insightsタブでは、アナリストが検索バーを使ってパーソナライズしたクエリを作成し、脆弱なソフトウェア、オープンポート、企業ブランドを装った悪質な行為によるサイバースクワッティングの可能性など、特定のタイプのリスクに焦点を絞ることが可能です。同様に、新しいCVEによるリスクのあるソフトウェアを実行している可能性のある資産についても、フィルタをかけることができます。 

図5:Log4Jの悪用リスクを孕む資産を検索するためのカスタムクエリを表示したインサイト画面

左側で読める各エントリには、右上に記載されたものに似たクエリが存在します。これにより、ユーザーは、クリティカルに分類されたリスク以外の特定の発見を見つけることができます。このような幅広い検索は、インベントリ全体の表示から、公開されたAPI、期限切れの証明書、潜在的なシャドーITの表示まで、幅広く行うことができます。クエリは、指定された基準に一致するすべての資産を含むリストを返し、ユーザーは図4に見られるように、アセットのページを表示してそれらをさらに調べることができます。

侵害のシナリオ

PREVENT/ASM の基本的な説明が終わったところで、このシナリオでは引き続きオーストラリアの顧客について見ていきますが、リスクのある ASM 資産がネットワークに侵入した場合にDarktrace がどのように追跡できるかを説明します。 

特に、3389(RDP)、445(SMB)、135(RPC Epmapper)といった機密性の高いポートは、攻撃者がインターネットに面した資産に簡単にアクセスできるようにする可能性があります。また、よく知られた脆弱性攻撃プログラムを使用することで、脅威アクターがこの作業を容易にすることもできます。

この具体的なケースでは、PREVENT/ASMは、ポート3389が開かれている顧客に属する複数の外部アセットを確認しました。これらのアセットの1つは、「サーバーA」とラベル付けされています。RDP接続は、特定のユーザーのパスワードで保護されていますが、これらのパスワードがブルートフォースに対して弱い場合、攻撃者が被害者のマシンにリモートで管理者セッションを確立するのは簡単な作業となる可能性があります。

図6:「Insights」タブのクエリフィルタリングで、開いているRDPポート3389を確認

プロトコルに関連するNデイまたはゼロデイ脆弱性も悪用される可能性があり、例えば、CVE-2019-0708は、認証されていない攻撃者がRDPを使用してターゲットシステムに接続し、特別に細工したリクエストを送信するリモートデスクトップのRCE脆弱性を悪用します。この脆弱性は事前認証であり、ユーザーとの対話は必要ありません。 

特定のプロトコルは、宛先のマシンに提供する制御によって機密性が高くなっていることが知られています。これらのプロトコルは管理用に開発されたものですが、アクセス可能であれば攻撃者の作業を容易にする可能性を持っています。PREVENT/ASMのおかげで、セキュリティチームは、脆弱性が存在する可能性のある資産を可視化することで、このような活動を予測することができるようになりました。このRDPの悪用に成功した場合、DETECT/Networkは、攻撃者がキルチェーンを通じて移動する際に、侵害されたデバイスで実行された異常な活動をハイライト表示します。  

DETECT/Network内には、インターネットに面した資産に対するリスクを監視するモデルがいくつか存在します。例えば、ASMの3389ポートが開いている「サーバーA」は、ネットワーク上で次のようなモデルブリーチを登録しました。

図7:「サーバーA」に対するAnomalous Server Activity / New Internet Facing Systemモデルブリーチを示すログ

このようなモデルは、内部デバイスが予期せずインターネットに開放される原因となった設定ミスをハイライトすることができます。また、危険にさらされたデバイスがインターネットに開放され、さらに悪用される可能性があることも示唆されます。突然の変更の結果、このようなアセットがASMによって検知され、インサイトページの「新しいアセット」部分でハイライト表示されます。最終的にこの接続は悪意のあるものではありませんでしたが、セキュリティチームがPREVENTからDETECT の間を追跡し、最初の侵害を検証する能力を示しています。  

模擬シナリオでは、これをさらに推し進めることができます。オープンポート3389への侵入を例にとると、新しいRDPクッキーが登録されるかもしれません(おそらく管理者権限も)。これにより、さらに横方向への移動が可能になり、最終的には特権昇格が可能になるかもしれません。様々なDETECT モデルがこのような性質のアクションを強調します。

図8:顧客環境におけるRDP Lateral Movementに関連するモデルブリーチ

Darktrace DETECTの  Network Scan、SMB Scanning、Active Directory Reconnaissanceなどのモデルブリーチを調査することで、横方向に移動する努力と同時に、感染したインターネットに晒されたデバイスからの偵察やC2通信の試みが発見されるかもしれません。このケースでは、RDPアクティビティと同時期に、「LDAP Brute-Force Activityモデル」による内部接続の失敗が繰り返されています。これが悪意のあるものであった場合は、C2 および最終的なマルウェアの展開段階まで可視性を提供し続けることになります。 

双方のツールの可視性を組み合わせることで、Darktrace ユーザーはキルチェーン全体でより大きなトリアージをサポートすることができます。また、RESPOND をご利用のお客様には、DETECT のアラートからアクションを起こし、悪意のある活動をブロックすることができます。その際、PREVENT、DETECT、RESPOND の各々から学習したインプットが、サイバーAIループ全体に供給されることになります。

サイバーAIループからのこのフィードは、双方向に機能します。下の図9では、DETECT モデルブリーチがインターネットに露出したデバイスからの顧客アラートを示しています。 

図9:インターネットに露出したサーバーにおけるモデルブリーチ

このブリーチは、確立されたサーバーが突然HTTPS(安全な)接続に一般的に使用されるポートでHTTPセッションを提供し始めたために起こりました。これは、犯罪者がデバイスを制御し、所定のポートに聞き耳を立て、攻撃者のマシンやC2サーバーに直接接続できるように設定した可能性を示す指標となり得ます。このデバイスは、アナリストがDarktrace PREVENTバージョンで見ることができ、ここではネットワーク外部の視点から新しい指標を観察することができます。

図10:サーバーに関するアセットページ。PREVENTには、この資産のリスクはほとんど表示されていません 

このページでは、悪意のあるアクターによって悪用される可能性のある関連リスクを報告します。この場合、イベントには相関性がありませんが、攻撃が発生した場合、この逆ピボットにより、チェーンの弱いリンクをピンポイントで特定し、攻撃者をネットワークに侵入させたものを示すことができます。そうすることで、修復と回復のプロセスをサポートすることができます。しかし、より重要なのは、攻撃される前に必要な適切なセキュリティ対策を先回りして講じることができるようになることです。

まとめの考察

PREVENT/ASMとDETECT/Networkを組み合わせることで、企業のインフラを広く深く可視化することができます。サイバーAIループを通じて、このカバレッジは両者からの入力に基づいて継続的に学習し、更新されます。また、PREVENT/ASMは、サイバー犯罪者が利用する可能性のある潜在的な弱点を企業に示すことができます。これにより、企業はインターネットに露出した資産のパッチ適用、更新、管理に優先順位をつけることができます。同時に、Darktrace DETECT はこれらのインターネット接続機器の異常な動作を示すことで、人間のセキュリティチームやRESPOND によって攻撃を阻止することが可能になります。これらのツールをアナリストが一緒に使用することで、情報に基づいたセキュリティデータを得ることができ、ITマネジメントにフィードバックすることができます。このツールを活用することで、サイバー攻撃の心配をすることなく、通常のビジネス運営を継続することができます。

寄稿者:Emma Foulger (Senior Cyber Analyst)

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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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Gabriel Hernandez
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PurpleFox in a Henhouse: How Darktrace Hunted Down a Persistent and Dynamic Rootkit

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27
Nov 2023

Versatile Malware: PurpleFox

As organizations and security teams across the world move to bolster their digital defenses against cyber threats, threats actors, in turn, are forced to adopt more sophisticated tactics, techniques and procedures (TTPs) to circumvent them. Rather than being static and predictable, malware strains are becoming increasingly versatile and therefore elusive to traditional security tools.

One such example is PurpleFox. First observed in 2018, PurpleFox is a combined fileless rootkit and backdoor trojan known to target Windows machines. PurpleFox is known for consistently adapting its functionalities over time, utilizing different infection vectors including known vulnerabilities (CVEs), fake Telegram installers, and phishing. It is also leveraged by other campaigns to deliver ransomware tools, spyware, and cryptocurrency mining malware. It is also widely known for using Microsoft Software Installer (MSI) files masquerading as other file types.

The Evolution of PurpleFox

The Original Strain

First reported in March 2018, PurpleFox was identified to be a trojan that drops itself onto Windows machines using an MSI installation package that alters registry values to replace a legitimate Windows system file [1]. The initial stage of infection relied on the third-party toolkit RIG Exploit Kit (EK). RIG EK is hosted on compromised or malicious websites and is dropped onto the unsuspecting system when they visit browse that site. The built-in Windows installer (MSIEXEC) is leveraged to run the installation package retrieved from the website. This, in turn, drops two files into the Windows directory – namely a malicious dynamic-link library (DLL) that acts as a loader, and the payload of the malware. After infection, PurpleFox is often used to retrieve and deploy other types of malware.  

Subsequent Variants

Since its initial discovery, PurpleFox has also been observed leveraging PowerShell to enable fileless infection and additional privilege escalation vulnerabilities to increase the likelihood of successful infection [2]. The PowerShell script had also been reported to be masquerading as a .jpg image file. PowerSploit modules are utilized to gain elevated privileges if the current user lacks administrator privileges. Once obtained, the script proceeds to retrieve and execute a malicious MSI package, also masquerading as an image file. As of 2020, PurpleFox no longer relied on the RIG EK for its delivery phase, instead spreading via the exploitation of the SMB protocol [3]. The malware would leverage the compromised systems as hosts for the PurpleFox payloads to facilitate its spread to other systems. This mode of infection can occur without any user action, akin to a worm.

The current iteration of PurpleFox reportedly uses brute-forcing of vulnerable services, such as SMB, to facilitate its spread over the network and escalate privileges. By scanning internet-facing Windows computers, PurpleFox exploits weak passwords for Windows user accounts through SMB, including administrative credentials to facilitate further privilege escalation.

Darktrace detection of PurpleFox

In July 2023, Darktrace observed an example of a PurpleFox infection on the network of a customer in the healthcare sector. This observation was a slightly different method of downloading the PurpleFox payload. An affected device was observed initiating a series of service control requests using DCE-RPC, instructing the device to make connections to a host of servers to download a malicious .PNG file, later confirmed to be the PurpleFox rootkit. The device was then observed carrying out worm-like activity to other external internet-facing servers, as well as scanning related subnets.

Darktrace DETECT™ was able to successfully identify and track this compromise across the cyber kill chain and ensure the customer was able to take swift remedial action to prevent the attack from escalating further.

While the customer in question did have Darktrace RESPOND™, it was configured in human confirmation mode, meaning any mitigative actions had to be manually applied by the customer’s security team. If RESPOND had been enabled in autonomous response mode at the time of the attack, it would have been able to take swift action against the compromise to contain it at the earliest instance.

攻撃の概要

Figure 1: Timeline of PurpleFox malware kill chain.

Initial Scanning over SMB

On July 14, 2023, Darktrace detected the affected device scanning other internal devices on the customer’s network via port 445. The numerous connections were consistent with the aforementioned worm-like activity that has been reported from PurpleFox behavior as it appears to be targeting SMB services looking for open or vulnerable channels to exploit.

This initial scanning activity was detected by Darktrace DETECT, specifically through the model breach ‘Device / Suspicious SMB Scanning Activity’. Darktrace’s Cyber AI Analyst™ then launched an autonomous investigation into these internal connections and tied them into one larger-scale network reconnaissance incident, rather than a series of isolated connections.

Figure 2: Cyber AI Analyst technical details summarizing the initial scanning activity seen with the internal network scan over port 445.

As Darktrace RESPOND was configured in human confirmation mode, it was unable to autonomously block these internal connections. However, it did suggest blocking connections on port 445, which could have been manually applied by the customer’s security team.

Figure 3: The affected device’s Model Breach Event Log showing the initial scanning activity observed by Darktrace DETECT and the corresponding suggested RESPOND action.

特権昇格

The device successfully logged in via NTLM with the credential, ‘administrator’. Darktrace recognized that the endpoint was external to the customer’s environment, indicating that the affected device was now being used to propagate the malware to other networks. Considering the lack of observed brute-force activity up to this point, the credentials for ‘administrator’ had likely been compromised prior to Darktrace’s deployment on the network, or outside of Darktrace’s purview via a phishing attack.

Exploitation

Darktrace then detected a series of service control requests over DCE-RPC using the credential ‘admin’ to make SVCCTL Create Service W Requests. A script was then observed where the controlled device is instructed to launch mshta.exe, a Windows-native binary designed to execute Microsoft HTML Application (HTA) files. This enables the execution of arbitrary script code, VBScript in this case.

Figure 4: PurpleFox remote service control activity captured by a Darktrace DETECT model breach.
Figure 5: The infected device’s Model Breach Event Log showing the anomalous service control activity being picked up by DETECT.

There are a few MSIEXEC flags to note:

  • /i : installs or configures a product
  • /Q : sets the user interface level. In this case, it is set to ‘No UI’, which is used for “quiet” execution, so no user interaction is required

Evidently, this was an attempt to evade detection by endpoint users as it is surreptitiously installed onto the system. This corresponds to the download of the rootkit that has previously been associated with PurpleFox. At this stage, the infected device continues to be leveraged as an attack device and scans SMB services over external endpoints. The device also appeared to attempt brute-forcing over NTLM using the same ‘administrator’ credential to these endpoints. This activity was identified by Darktrace DETECT which, if enabled in autonomous response mode would have instantly blocked similar outbound connections, thus preventing the spread of PurpleFox.

Figure 6: The infected device’s Model Breach Event Log showing the outbound activity corresponding to PurpleFox’s wormlike spread. This was caught by DETECT and the corresponding suggested RESPOND action.

Installation

On August 9, Darktrace observed the device making initial attempts to download a malicious .PNG file. This was a notable change in tactics from previously reported PurpleFox campaigns which had been observed utilizing .MOE files for their payloads [3]. The .MOE payloads are binary files that are more easily detected and blocked by traditional signatured-based security measures as they are not associated with known software. The ubiquity of .PNG files, especially on the web, make identifying and blacklisting the files significantly more difficult.

The first connection was made with the URI ‘/test.png’.  It was noted that the HTTP method here was HEAD, a method similar to GET requests except the server must not return a message-body in the response.

The metainformation contained in the HTTP headers in response to a HEAD request should be identical to the information sent in response to a GET request. This method is often used to test hypertext links for validity and recent modification. This is likely a way of checking if the server hosting the payload is still active. Avoiding connections that could possibly be detected by antivirus solutions can help keep this activity under-the-radar.

Figure 7: Packet Capture from an affected customer device showing the initial HTTP requests to the payload server.
Figure 8: Packet Capture showing the HTTP requests to download the payloads.

The server responds with a status code of 200 before the download begins. The HEAD request could be part of the attacker’s verification that the server is still running, and that the payload is available for download. The ‘/test.png’ HEAD request was sent twice, likely for double confirmation to begin the file transfer.

Figure 9: PCAP from the affected customer device showing the Windows Installer user-agent associated with the .PNG file download.

Subsequent analysis using a Packet Capture (PCAP) tool revealed that this connection used the Windows Installer user agent that has previously been associated with PurpleFox. The device then began to download a payload that was masquerading as a Microsoft Word document. The device was thus able to download the payload twice, from two separate endpoints.

By masquerading as a Microsoft Word file, the threat actor was likely attempting to evade the detection of the endpoint user and traditional security tools by passing off as an innocuous text document. Likewise, using a Windows Installer user agent would enable threat actors to bypass antivirus measures and disguise the malicious installation as legitimate download activity.  

Darktrace DETECT identified that these were masqueraded file downloads by correctly identifying the mismatch between the file extension and the true file type. Subsequently, AI Analyst was able to correctly identify the file type and deduced that this download was indicative of the device having been compromised.

In this case, the device attempted to download the payload from several different endpoints, many of which had low antivirus detection rates or open-source intelligence (OSINT) flags, highlighting the need to move beyond traditional signature-base detections.

Figure 10: Cyber AI Analyst technical details summarizing the downloads of the PurpleFox payload.
Figure 11 (a): The Model Breach generated by the masqueraded file transfer associated with the PurpleFox payload.
Figure 11 (b): The Model Breach generated by the masqueraded file transfer associated with the PurpleFox payload.

If Darktrace RESPOND was enabled in autonomous response mode at the time of the attack it would have acted by blocking connections to these suspicious endpoints, thus preventing the download of malicious files. However, as RESPOND was in human confirmation mode, RESPOND actions required manual application by the customer’s security team which unfortunately did not happen, as such the device was able to download the payloads.

結論

The PurpleFox malware is a particularly dynamic strain known to continually evolve over time, utilizing a blend of old and new approaches to achieve its goals which is likely to muddy expectations on its behavior. By frequently employing new methods of attack, malicious actors are able to bypass traditional security tools that rely on signature-based detections and static lists of indictors of compromise (IoCs), necessitating a more sophisticated approach to threat detection.  

Darktrace DETECT’s Self-Learning AI enables it to confront adaptable and elusive threats like PurpleFox. By learning and understanding customer networks, it is able to discern normal network behavior and patterns of life, distinguishing expected activity from potential deviations. This anomaly-based approach to threat detection allows Darktrace to detect cyber threats as soon as they emerge.  

By combining DETECT with the autonomous response capabilities of RESPOND, Darktrace customers are able to effectively safeguard their digital environments and ensure that emerging threats can be identified and shut down at the earliest stage of the kill chain, regardless of the tactics employed by would-be attackers.

Credit to Piramol Krishnan, Cyber Analyst, Qing Hong Kwa, Senior Cyber Analyst & Deputy Team Lead, Singapore

付録

Darktraceによるモデル検知

  • Device / Increased External Connectivity
  • Device / Large Number of Connections to New Endpoints
  • Device / SMB Session Brute Force (Admin)
  • Compliance / External Windows Communications
  • Anomalous Connection / New or Uncommon Service Control
  • Compromise / Unusual SVCCTL Activity
  • Compromise / Rare Domain Pointing to Internal IP
  • Anomalous File / Masqueraded File Transfer

RESPOND Models

  • Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Breaches Over Time Block
  • Antigena / Network / External Threat / Antigena Suspicious Activity Block
  • Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Significant Anomaly from Client 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

IoC一覧

IoC - Type - Description

/C558B828.Png - URI - URI for Purple Fox Rootkit [4]

5b1de649f2bc4eb08f1d83f7ea052de5b8fe141f - File Hash - SHA1 hash of C558B828.Png file (Malware payload)

190.4.210[.]242 - IP - Purple Fox C2 Servers

218.4.170[.]236 - IP - IP for download of .PNG file (Malware payload)

180.169.1[.]220 - IP - IP for download of .PNG file (Malware payload)

103.94.108[.]114:10837 - IP - IP from Service Control MSIEXEC script to download PNG file (Malware payload)

221.199.171[.]174:16543 - IP - IP from Service Control MSIEXEC script to download PNG file (Malware payload)

61.222.155[.]49:14098 - IP - IP from Service Control MSIEXEC script to download PNG file (Malware payload)

178.128.103[.]246:17880 - IP - IP from Service Control MSIEXEC script to download PNG file (Malware payload)

222.134.99[.]132:12539 - IP - IP from Service Control MSIEXEC script to download PNG file (Malware payload)

164.90.152[.]252:18075 - IP - IP from Service Control MSIEXEC script to download PNG file (Malware payload)

198.199.80[.]121:11490 - IP - IP from Service Control MSIEXEC script to download PNG file (Malware payload)

MITRE ATT&CK マッピング

Tactic - Technique

Reconnaissance - Active Scanning T1595, Active Scanning: Scanning IP Blocks T1595.001, Active Scanning: Vulnerability Scanning T1595.002

Resource Development - Obtain Capabilities: Malware T1588.001

Initial Access, Defense Evasion, Persistence, Privilege Escalation - Valid Accounts: Default Accounts T1078.001

Initial Access - Drive-by Compromise T1189

Defense Evasion - Masquerading T1036

Credential Access - Brute Force T1110

Discovery - Network Service Discovery T1046

Command and Control - Proxy: External Proxy T1090.002

参考文献

  1. https://blog.360totalsecurity.com/en/purple-fox-trojan-burst-out-globally-and-infected-more-than-30000-users/
  2. https://www.trendmicro.com/en_us/research/19/i/purple-fox-fileless-malware-with-rookit-component-delivered-by-rig-exploit-kit-now-abuses-powershell.html
  3. https://www.akamai.com/blog/security/purple-fox-rootkit-now-propagates-as-a-worm
  4. https://www.foregenix.com/blog/an-overview-on-purple-fox
  5. https://www.trendmicro.com/en_sg/research/21/j/purplefox-adds-new-backdoor-that-uses-websockets.html
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著者について
Piramol Krishnan
Cyber Security Analyst

$70 Million in Cyber Security Funding for Electric Cooperatives & Utilities

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22
Nov 2023

What is the Bipartisan Infrastructure Deal?

The Bipartisan Infrastructure Law passed by congress in 2021 aimed to upgrade power and infrastructure to deliver clean, reliable energy across the US to achieve zero-emissions. To date, the largest investment in clean energy, the deal will fund new programs to support the development and deployment of clean energy technology.

Why is it relevant to electric municipalities?

Section 40124 of the Bipartisan Infrastructure Law allocates $250 million over a 5-year period to create the Rural and Municipal Utility Cybersecurity (RMUC) Program to help electric cooperative, municipal, and small investor-owned utilities protect against, detect, respond to, and recover from cybersecurity threats.1 This act illuminates the value behind a full life-cycle approach to cyber security. Thus, finding a cyber security solution that can provide all aspects of security in one integrated platform would enhance the overall security posture and ease many of the challenges that arise with adopting multiple point solutions.

On November 16, 2023 the Office of Cybersecurity, Energy Security, and Emergency Response (CESER) released the Advanced Cybersecurity Technology (ACT) for electric utilities offering a $70 million funding opportunity that aims to enhance the cybersecurity posture of electric cooperative, municipal, and small investor-owned utilities.

Funding Details

10 projects will be funded with application submissions due November 29, 2023, 5:00 pm ET with $200,000 each in cash prizes in the following areas:

  1. Direct support for eligible utilities to make investments in cybersecurity technologies, tools, training, and improvements in utility processes and procedures;
  2. Funding to strengthen the peer-to-peer and not-for-profit cybersecurity technical assistance ecosystem currently serving eligible electric utilities; and
  3. Increasing access to cybersecurity technical assistance and training for eligible utilities with limited cybersecurity resources. 2

To submit for this award visit: https://www.herox.com/ACT1Prize

How can electric municipalities utilize the funding?

While the adoption of hybrid working patterns increase cloud and SaaS usage, the number of industrial IoT devices also continues to rise. The result is decrease in visibility for security teams and new entry points for attackers. Particularly for energy and utility organizations.

Electric cooperatives seeking to enhance their cyber security posture can aim to invest in cyber security tools that provide the following:

Compliance support: Consider finding an OT security solution that maps out how its solutions and features help your organization comply with relevant compliance mandates such as NIST, ISA, FERC, TSA, HIPAA, CIS Controls, and more.

Anomaly based detection: Siloed security solutions also fail to detect attacks that span
the entire organization. Anomaly-based detection enhances an organization’s cyber security posture by proactively defending against potential attacks and maintaining a comprehensive view of their attack surface.

Integration capabilities: Implementation of several point solutions that complete individual tasks runs the risk of increasing workloads for operators and creates additional challenges with compliance, budgeting, and technical support. Look for cyber security tools that integrate with your existing technologies.

Passive and active asset tracking: Active Identification offers accurate enumeration, real time updates, vulnerability assessment, asset validation while Passive Identification eliminates the risk of operational disruption, minimizes risk, does not generate additional network traffic. It would be ideal to find a security solution that can do both.

Can secure both IT and OT in unison: Given that most OT cyber-attacks actually start in IT networks before pivoting into OT, a mature security posture for critical infrastructure would include a single solution for both IT and OT. Separate solutions for IT and OT present challenges when defending network boundaries and detecting incidents when an attacker pivots from IT to OT. These independent solutions also significantly increase operator workload and materially diminish risk mitigation efforts.

Darktrace/OT for Electric Cooperatives and Utilities

For smaller teams with just one or two dedicated employees, Darktrace’s Cyber AI Analyst and Investigation features allow end users to spend less time in the platform as it compiles critical incidents into comprehensive actionable event reports. AI Analyst brings all the information into a centralized view with incident reporting in natural language summaries and can be generated for compliance reports specific to regulatory requirements.  

For larger teams, Darktrace alerts can be forwarded to 3rd party platforms such as a SIEM, where security team decision making is augmented. Additionally, executive reports and autonomous response reduce the alert fatigue generally associated with legacy tools. Most importantly, Darktrace’s unique understanding of normal allows security teams to detect zero-days and signatureless attacks regardless of the size of the organization and how alerts are consumed.

Key Benefits of Darktrace/OT

Figure 1: Darktrace/OT stops threats moving from IT to OT by providing a unified view across both systems

参考文献

1. https://www.whitehouse.gov/briefing-room/statements-releases/2021/11/06/fact-sheet-the-bipartisan-infrastructure-deal/

2. https://www.energy.gov/ceser/rural-and-municipal-utility-advanced-cybersecurity-grant-and-technical-assistance-rmuc

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著者について
Jeff Cornelius
EVP, Cyber-Physical Security

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