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Ransomware

Yanluowangランサムウェア攻撃を解剖:組織、メンバー、戦術

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06
Nov 2022
06
Nov 2022
YanLuoWang ransomware was first used to attack a handful of US corporations in August 2021. Since then, the group have successfully ransomed organizations across the world, with global software giant Cisco among its victims. This blog post reveals Darktrace analysts' research into the organization’s structure and tactics.

Yanluowangの背景

Dryxiphiaとして知られるYanluowangランサムウェアは、シマンテックのThreat Hunter Teamによって2021年10月に初めて発見されました。しかし、2021年8月から稼働しており、脅威アクターはこれを使用して米国企業を攻撃していました。当該攻撃は、Fivehandsランサムウェアギャングが設計計したランサムウェアThieflockと同様のTTPを共有していました。この関連性は、関連会社の存在や影響力を通じて、両者が連携している可能性を示唆しています。このグループは、特に金融、製造、ITサービス、コンサルタント、エンジニアリングの分野で、世界的に身代金奪取に成功していることで知られています。

Yanluowangの攻撃は、通常、最初の偵察から始まり、認証情報の採取、データの流出を経て、最終的に被害者のファイルを暗号化します。侵害されたネットワーク上に展開されると、Yanluowangはハイパーバイザーの仮想マシンと実行中のすべてのプロセスを停止させ、.yanluowang という拡張子を使用してファイルを暗号化します。また、身代金要求のメモを含む README.txt という名前のファイルもドロップされます。このメモには、被害者が警察や復旧業者に連絡したり、自分でファイルを復号化しようとしないよう警告が書かれています。このアドバイスに従わない場合、被害者やその従業員、ビジネスパートナーに対して分散型サービス拒否攻撃が行われることになります。その後、数週間後に再び攻撃が行われ、被害者のファイルはすべて削除されます。

グループ名の Yanluowang は、中国の神話上の人物から着想を得ており、このグループが中国に由来している可能性を示唆しています。しかし、最近、このグループのチャットログが流出し、この組織の関係者がロシア語を話していることが明らかになりました。 

 Yanluowangのチャットログの流出について

 10月31日、@yanluowangleaksというTwitterユーザーが、Yanluowangランサムウェア一味のマトリックスチャットとサーバーリークを、ビルダーと復号化ソースとともに公開しました。合計6つのファイルには、グループのメンバー間の内部の会話が含まれていました。これらのチャットの分析から、少なくとも18人がYanluowangの操作に関与していることが判明しました。

Twitter account where the leaks and decryption source were shared
Figure 1: Twitter account where the leaks and decryption source were shared

潜在的なメンバー:'@killanas', '@saint', '@stealer', '@djonny', '@calls', '@felix', '@win32', '@nets', '@seeyousoon', '@shoker', '@ddos', '@gykko', '@loader1', '@guki', '@shiwa', '@zztop', '@al', '@coder1'

最もアクティブなメンバー: ‘@saint’, ‘@killanas’, ‘@guki’, ‘@felix’, ‘@stealer’. aint'、'@killanas'、'@guki'、'@felix'、'@stealer' 

分析したデータを最大限に活用するために、その結果を「戦術」と「組織」の2つのカテゴリーにまとめました。

戦術

流出したチャットログから、グループの運用セキュリティとTTPについて、いくつかの知見が得られました。第一に、メンバーは互いのオフラインでの身元を認識していませんでした。次に、金銭を移動する際のセキュリティ上の注意点について、メンバーの@killanasと@felixが議論していたことです。2人は、信頼できる通貨交換プラットフォームや、法執行機関にデータを漏えいすることが知られているプラットフォームは避けた方がよいというアドバイスを交換しました。また、大金を持っていることを知られないように、少額の現金を引き出す、QRコードで引き出すなどの対策も紹介されました。

また、チャットログからは、YanluowangのTTPが明らかになりました。同グループのメンバーである@stealer、@calls、@saintの間では、重要インフラに対する攻撃の可能性を探るやり取りが行われていました。また、メンバーの1人である@callは、Yanluowangが旧ソ連諸国の重要インフラをターゲットにしていないことをいち早く強調しています。また、チャットログでは、YanluowangがランサムウェアであるPayloadBINを使用していること、また、このランサムウェアを使用した攻撃は、別のランサムウェアであるEvil Corp.に誤って帰属させられる可能性があることも強調されています。

また、Yanluowangのソースコードは、以前XSS.isでダウンロード可能なファイルとして公開されていたことが明らかになり、さらに深い洞察を得ることができました。この件に関する会話から、@killanasと@saintの2人のメンバーは、@stealerがこのリークに関与しているのではないかと疑っていることがわかりました。この疑惑は、@saintが8年来の知り合いである別のメンバーを擁護することで支持されました。後に、このコードは中国人の購入依頼を受け、共有されたことが明らかになりました。また、@saintは、XSS.isからダウンロードリンクを削除させるために、個人的なコネクションを利用しました。これらのコネクションは、Yanluowangの一部のメンバーがランサムウェアやより広範なサイバー犯罪のコミュニティに深く入り込んでいることを示すものです。

また、流出したチャットログから得られたもう一つの知見は、@saintがYanluowangのウェブサイトの交渉ページでWe stand with Ukraine と述べ、ウクライナを支持する表現をしていることでした。この行動は、ロシアとウクライナの紛争に味方する脅威アクターの間で観察された同様の傾向を反映しています。

Yanluowangの他団体との関わりについては、元Contiメンバーが参加していたことが判明しています。この推測は、Conti のリークに関する会話で、現在Yanluowangのメンバーである@gukiがコンチのファイルから特定された可能性について@saintが行ったものです。また、Contiはかなりの数のメンバーを失い、彼らは新しい仕事を探しているとのコメントもありました。他のランサムウェアグループについては、@saintがREVILグループについて言及し、特に逮捕された5人のメンバーが元クラスメートであると述べました。彼はこの発言を裏付けるように、その記事を添付し、それに対して@djonnyは、それらは確かにREVILのメンバーであり、彼は情報源からそれを知っていると返信しています。

組織 

チャットのログを調べたところ、グループの組織構造についていくつかの洞察を得ることができました。流出したファイルの1つでは、ユーザー@saintがグループの .onion ウェブサイトの要件を公開した人物であり、他のユーザーに完了すべきタスクを指示する様子も観察されています。このことから、@saintはグループのリーダーであると考えられます。また、ほとんどの参加者が20代であるのに対し、数名のユーザーは30代から40代であることを示す証拠もありました。

Yanluowangの組織構造に関する詳細は、リークを深読みしたものです。例では、Yanlouwangグループ内に様々なサブグループがあり、特定の人物が各グループをコーディネートしていることが示されています。ログから、@killanasが開発チームのリーダーであり、彼の下で複数の人が働いている可能性が高いです。また、@stealerは@killanasと同レベルで、グループ内の別のチームのスーパーバイザーである可能性もあります。このことは、@stealerが何度か特定のグループメンバーが不在であることに懸念を表明したことで裏付けられました。また、彼はグループのソースコードにアクセスできる3人のうちの1人であることを示す証拠もあります。 

グループ内の役割分担も明確で、各ユーザーが特定のタスクを持っていました。DDoS(分散型サービス拒否)攻撃、ソーシャルエンジニアリング、被害者との交渉、ペンテスト、開発など、各ユーザーの仕事は多岐にわたります。新しいメンバー(主にペンテスター)を募集する場合、YanluowangはXSS.isとExploit.inのフォーラムを通じて募集していました。

アンダーグラウンドの解析とメンバーの特定

流出したチャットログから、いくつかの .onion URLが抽出されましたが、さらに調査したところ、各サイトはオフラインになり、TORハッシュリングから削除されていました。このことから、Yanluowangはすべての運営を停止した可能性があります。XSS.isのユーザーの一人は、Yanluowangのonionウェブサイトがハッキングされたことを示す画像を投稿し、CHECKMATE!! YANLUOWANG CHATS HACKED @YANLUOWANGLEAKS TIME’S UP!! と述べています。

図2:Tor上のYanluowangウェブサイトのスクリーンショット(現在はオフライン)。

YanluowangがロシアのWebフォーラムを使用していることを知った後、私たちは、グループと言及されたニックネームについて何か見つけることができるか、追加検索を行いました。 

XSS.Isで検索することで、@yanluowangとして登録されているユーザーを特定することに成功しました。フォーラムに登録された日付は、2022年3月15日です。不思議なことに、解析時に、このユーザーがオンラインであることに気づきました。Yanluowang が投稿したメッセージは全部で 20 件あり、その中には、グループが新しいペンテスターを募集していることを示す出版物がいくつかありました。

図3: XSS.is上のYanluowangプロファイルのスクリーンショット 

図4:XSS.isでのペンテスター募集に関するYanluowangの投稿画面 

メッセージを調べていると、@Sa1ntJohnと名乗る別のユーザーが投稿した反応に気づき、これがギャングのメンバーである@saintである可能性があることが判明しました。

Figure 5: The screenshot of Sa1ntJohn’s profile on XSS.is

さらに調べてみると、ユーザー@EkranoplanはYanluowangギャングの3人のメンバー候補に関する情報を含むウェブサイトdoxbin.comへの3つのリンクを公開していることが確認されました。@killanas/coder、@hardbass、および@Joe/Uncleです。プロフィール情報は、ユーザー@Xander2727によって公開されました。

図6:XSS.isでのYanlouwang会員情報漏えいのスクリーンショット
図7:@hardbass Yanlouwangのメンバープロフィール流出のスクリーンショット
図8:@killanas/coder Yanlouwangのメンバープロフィール流出のスクリーンショット

この情報が正しければ、グループのメンバー2人は30代のロシア人で、もう1人は20代のウクライナ人です。このうち、@killanasはチャットログでも言及されており、Yanluowangグループのリード開発者であることが判明しており、チャットリークの解釈は高い信頼性を持っています。また、ログに記載されていない2名のメンバーは、Cracked Software/Malwareの提供者と英語の翻訳者/Victim Negotiatorという役割を担っています。

広範なランサムウェアを取り巻く状況への影響

このリークの潜在的な意味を結論付けるために、我々はこの調査を通じて収集した証拠を裏付け、逆張りの分析技術を採用しました。この問題に関する我々の主な判断、裏付けとなる証拠、そして我々の現在の分析的見解に従って確認された意味は、このリークの3つの主要な要素に分類することができます。

ランサムウェアの状況への影響

今回のYanluowangのチャットログの流出は、より広範なランサムウェアの状況に対していくつかの示唆を与えています。今回の流出は、3月のContiの流出と同様に、グループの内部構造をどれだけ暴露したかを考えると、当面のYanluowangの活動の終わりを告げるものになりました。このことは、さらなる悪影響を及ぼす可能性があります。YanluowangはContiほどランサムウェア市場で大きなシェアを占めてはいませんでしたが、彼らの失脚により、既存のグループがそのシェアを争う空白地帯が生まれることは間違いありません。後者は、彼らのソースコードとビルドツールが公開された結果です。 

ソースコード

Yanluowangのソースコードの公開は、いくつかの結果をもたらします。受信者に悪意がない場合、今年初めにYanluowang用の復号化ツールが公開されたように、ランサムウェアのリバースエンジニアリングに役立つ可能性があります。また、ソースコードが公開されることで、今後、このランサムウェアが他の脅威アクターによって改作または修正されたバージョンで展開され、その範囲が拡大するというシナリオも考えられます。過去にBabukのソースコードが流出した際、この流出を元にRookやPandoraなどいくつかの亜種が開発されたように、流出したものを再利用することはランサムウェアの活動家の間では悪名高いことなのです。このため、攻撃を特定のグループに帰属させることが難しくなる可能性もあります。

Members

また、暴露されていないYanluowangのメンバーが他のランサムウェアギャングに移動することで、ランサムウェアグループの拡散にさらに拍車がかかる可能性があります。このようなランサムウェアの拡散形態は、過去に元Contiメンバーが初期アクセスブローカーであるUAC-0098と連携するために戦術を再利用した際に記録されています。しかし、このような主張をしているメンバーからの証拠がないため、さらなる調査・分析が必要です。しかし、証拠がないため、この推測は、他のランサムウェアギャングのメンバーから以前に観察された行動に基づいています。

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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Taisiia Garkava
Security Analyst
Dillon Ashmore
Security and Research
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Inside the SOC

Sliver C2: How Darktrace Provided a Sliver of Hope in the Face of an Emerging C2 Framework

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17
Apr 2024

Offensive Security Tools

As organizations globally seek to for ways to bolster their digital defenses and safeguard their networks against ever-changing cyber threats, security teams are increasingly adopting offensive security tools to simulate cyber-attacks and assess the security posture of their networks. These legitimate tools, however, can sometimes be exploited by real threat actors and used as genuine actor vectors.

What is Sliver C2?

Sliver C2 is a legitimate open-source command-and-control (C2) framework that was released in 2020 by the security organization Bishop Fox. Silver C2 was originally intended for security teams and penetration testers to perform security tests on their digital environments [1] [2] [5]. In recent years, however, the Sliver C2 framework has become a popular alternative to Cobalt Strike and Metasploit for many attackers and Advanced Persistence Threat (APT) groups who adopt this C2 framework for unsolicited and ill-intentioned activities.

The use of Sliver C2 has been observed in conjunction with various strains of Rust-based malware, such as KrustyLoader, to provide backdoors enabling lines of communication between attackers and their malicious C2 severs [6]. It is unsurprising, then, that it has also been leveraged to exploit zero-day vulnerabilities, including critical vulnerabilities in the Ivanti Connect Secure and Policy Secure services.

In early 2024, Darktrace observed the malicious use of Sliver C2 during an investigation into post-exploitation activity on customer networks affected by the Ivanti vulnerabilities. Fortunately for affected customers, Darktrace DETECT™ was able to recognize the suspicious network-based connectivity that emerged alongside Sliver C2 usage and promptly brought it to the attention of customer security teams for remediation.

How does Silver C2 work?

Given its open-source nature, the Sliver C2 framework is extremely easy to access and download and is designed to support multiple operating systems (OS), including MacOS, Windows, and Linux [4].

Sliver C2 generates implants (aptly referred to as ‘slivers’) that operate on a client-server architecture [1]. An implant contains malicious code used to remotely control a targeted device [5]. Once a ‘sliver’ is deployed on a compromised device, a line of communication is established between the target device and the central C2 server. These connections can then be managed over Mutual TLS (mTLS), WireGuard, HTTP(S), or DNS [1] [4]. Sliver C2 has a wide-range of features, which include dynamic code generation, compile-time obfuscation, multiplayer-mode, staged and stageless payloads, procedurally generated C2 over HTTP(S) and DNS canary blue team detection [4].

Why Do Attackers Use Sliver C2?

Amidst the multitude of reasons why malicious actors opt for Sliver C2 over its counterparts, one stands out: its relative obscurity. This lack of widespread recognition means that security teams may overlook the threat, failing to actively search for it within their networks [3] [5].

Although the presence of Sliver C2 activity could be representative of authorized and expected penetration testing behavior, it could also be indicative of a threat actor attempting to communicate with its malicious infrastructure, so it is crucial for organizations and their security teams to identify such activity at the earliest possible stage.

Darktrace’s Coverage of Sliver C2 Activity

Darktrace’s anomaly-based approach to threat detection means that it does not explicitly attempt to attribute or distinguish between specific C2 infrastructures. Despite this, Darktrace was able to connect Sliver C2 usage to phases of an ongoing attack chain related to the exploitation of zero-day vulnerabilities in Ivanti Connect Secure VPN appliances in January 2024.

Around the time that the zero-day Ivanti vulnerabilities were disclosed, Darktrace detected an internal server on one customer network deviating from its expected pattern of activity. The device was observed making regular connections to endpoints associated with Pulse Secure Cloud Licensing, indicating it was an Ivanti server. It was observed connecting to a string of anomalous hostnames, including ‘cmjk3d071amc01fu9e10ae5rt9jaatj6b.oast[.]live’ and ‘cmjft14b13vpn5vf9i90xdu6akt5k3pnx.oast[.]pro’, via HTTP using the user agent ‘curl/7.19.7 (i686-redhat-linux-gnu) libcurl/7.63.0 OpenSSL/1.0.2n zlib/1.2.7’.

Darktrace further identified that the URI requested during these connections was ‘/’ and the top-level domains (TLDs) of the endpoints in question were known Out-of-band Application Security Testing (OAST) server provider domains, namely ‘oast[.]live’ and ‘oast[.]pro’. OAST is a testing method that is used to verify the security posture of an application by testing it for vulnerabilities from outside of the network [7]. This activity triggered the DETECT model ‘Compromise / Possible Tunnelling to Bin Services’, which breaches when a device is observed sending DNS requests for, or connecting to, ‘request bin’ services. Malicious actors often abuse such services to tunnel data via DNS or HTTP requests. In this specific incident, only two connections were observed, and the total volume of data transferred was relatively low (2,302 bytes transferred externally). It is likely that the connections to OAST servers represented malicious actors testing whether target devices were vulnerable to the Ivanti exploits.

The device proceeded to make several SSL connections to the IP address 103.13.28[.]40, using the destination port 53, which is typically reserved for DNS requests. Darktrace recognized that this activity was unusual as the offending device had never previously been observed using port 53 for SSL connections.

Model Breach Event Log displaying the ‘Application Protocol on Uncommon Port’ DETECT model breaching in response to the unusual use of port 53.
Figure 1: Model Breach Event Log displaying the ‘Application Protocol on Uncommon Port’ DETECT model breaching in response to the unusual use of port 53.

Figure 2: Model Breach Event Log displaying details pertaining to the ‘Application Protocol on Uncommon Port’ DETECT model breach, including the 100% rarity of the port usage.
Figure 2: Model Breach Event Log displaying details pertaining to the ‘Application Protocol on Uncommon Port’ DETECT model breach, including the 100% rarity of the port usage.

Further investigation into the suspicious IP address revealed that it had been flagged as malicious by multiple open-source intelligence (OSINT) vendors [8]. In addition, OSINT sources also identified that the JARM fingerprint of the service running on this IP and port (00000000000000000043d43d00043de2a97eabb398317329f027c66e4c1b01) was linked to the Sliver C2 framework and the mTLS protocol it is known to use [4] [5].

An Additional Example of Darktrace’s Detection of Sliver C2

However, it was not just during the January 2024 exploitation of Ivanti services that Darktrace observed cases of Sliver C2 usages across its customer base.  In March 2023, for example, Darktrace detected devices on multiple customer accounts making beaconing connections to malicious endpoints linked to Sliver C2 infrastructure, including 18.234.7[.]23 [10] [11] [12] [13].

Darktrace identified that the observed connections to this endpoint contained the unusual URI ‘/NIS-[REDACTED]’ which contained 125 characters, including numbers, lower and upper case letters, and special characters like “_”, “/”, and “-“, as well as various other URIs which suggested attempted data exfiltration:

‘/upload/api.html?c=[REDACTED] &fp=[REDACTED]’

  • ‘/samples.html?mx=[REDACTED] &s=[REDACTED]’
  • ‘/actions/samples.html?l=[REDACTED] &tc=[REDACTED]’
  • ‘/api.html?gf=[REDACTED] &x=[REDACTED]’
  • ‘/samples.html?c=[REDACTED] &zo=[REDACTED]’

This anomalous external connectivity was carried out through multiple destination ports, including the key ports 443 and 8888.

Darktrace additionally observed devices on affected customer networks performing TLS beaconing to the IP address 44.202.135[.]229 with the JA3 hash 19e29534fd49dd27d09234e639c4057e. According to OSINT sources, this JA3 hash is associated with the Golang TLS cipher suites in which the Sliver framework is developed [14].

結論

Despite its relative novelty in the threat landscape and its lesser-known status compared to other C2 frameworks, Darktrace has demonstrated its ability effectively detect malicious use of Sliver C2 across numerous customer environments. This included instances where attackers exploited vulnerabilities in the Ivanti Connect Secure and Policy Secure services.

While human security teams may lack awareness of this framework, and traditional rules and signatured-based security tools might not be fully equipped and updated to detect Sliver C2 activity, Darktrace’s Self Learning AI understands its customer networks, users, and devices. As such, Darktrace is adept at identifying subtle deviations in device behavior that could indicate network compromise, including connections to new or unusual external locations, regardless of whether attackers use established or novel C2 frameworks, providing organizations with a sliver of hope in an ever-evolving threat landscape.

Credit to Natalia Sánchez Rocafort, Cyber Security Analyst, Paul Jennings, Principal Analyst Consultant

付録

DETECT Model Coverage

  • Compromise / Repeating Connections Over 4 Days
  • Anomalous Connection / Application Protocol on Uncommon Port
  • Anomalous Server Activity / Server Activity on New Non-Standard Port
  • Compromise / Sustained TCP Beaconing Activity To Rare Endpoint
  • Compromise / Quick and Regular Windows HTTP Beaconing
  • Compromise / High Volume of Connections with Beacon Score
  • Anomalous Connection / Multiple Failed Connections to Rare Endpoint
  • Compromise / Slow Beaconing Activity To External Rare
  • Compromise / HTTP Beaconing to Rare Destination
  • Compromise / Sustained SSL or HTTP Increase
  • Compromise / Large Number of Suspicious Failed Connections
  • Compromise / SSL or HTTP Beacon
  • Compromise / Possible Malware HTTP Comms
  • Compromise / Possible Tunnelling to Bin Services
  • Anomalous Connection / Low and Slow Exfiltration to IP
  • Device / New User Agent
  • Anomalous Connection / New User Agent to IP Without Hostname
  • Anomalous File / EXE from Rare External Location
  • Anomalous File / Numeric File Download
  • Anomalous Connection / Powershell to Rare External
  • Anomalous Server Activity / New Internet Facing System

侵害指標(IoC)一覧

18.234.7[.]23 - Destination IP - Likely C2 Server

103.13.28[.]40 - Destination IP - Likely C2 Server

44.202.135[.]229 - Destination IP - Likely C2 Server

参考文献

[1] https://bishopfox.com/tools/sliver

[2] https://vk9-sec.com/how-to-set-up-use-c2-sliver/

[3] https://www.scmagazine.com/brief/sliver-c2-framework-gaining-traction-among-threat-actors

[4] https://github[.]com/BishopFox/sliver

[5] https://www.cybereason.com/blog/sliver-c2-leveraged-by-many-threat-actors

[6] https://securityaffairs.com/158393/malware/ivanti-connect-secure-vpn-deliver-krustyloader.html

[7] https://www.xenonstack.com/insights/out-of-band-application-security-testing

[8] https://www.virustotal.com/gui/ip-address/103.13.28.40/detection

[9] https://threatfox.abuse.ch/browse.php?search=ioc%3A107.174.78.227

[10] https://threatfox.abuse.ch/ioc/1074576/

[11] https://threatfox.abuse.ch/ioc/1093887/

[12] https://threatfox.abuse.ch/ioc/846889/

[13] https://threatfox.abuse.ch/ioc/1093889/

[14] https://github.com/projectdiscovery/nuclei/issues/3330

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著者について
Natalia Sánchez Rocafort
Cyber Security Analyst

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Eメール

Looking Beyond Secure Email Gateways with the Latest Innovations to Darktrace/Email

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09
Apr 2024

Organizations Should Demand More from their Email Security

In response to a more intricate threat landscape, organizations should view email security as a critical component of their defense-in-depth strategy, rather than defending the inbox alone with a traditional Secure Email Gateway (SEG). Organizations need more than a traditional gateway – that doubles, instead of replaces, the capabilities provided by native security vendor – and require an equally granular degree of analysis across all messaging, including inbound, outbound, and lateral mail, plus Teams messages.  

Darktrace/Email is the industry’s most advanced cloud email security, powered by Self-Learning AI. It combines AI techniques to exceed the accuracy and efficiency of leading security solutions, and is the only security built to elevate, not duplicate, native email security.  

With its largest update ever, Darktrace/Email introduces the following innovations, finally allowing security teams to look beyond secure email gateways with autonomous AI:

  • AI-augmented data loss prevention to stop the entire spectrum of outbound mail threats
  • an easy way to deploy DMARC quickly with AI
  • major enhancements to streamline SOC workflows and increase the detection of sophisticated phishing links
  • expansion of Darktrace’s leading AI prevention to lateral mail, account compromise and Microsoft Teams

What’s New with Darktrace/Email  

Data Loss Prevention  

Block the entire spectrum of outbound mail threats with advanced data loss prevention that builds on tags in native email to stop unknown, accidental, and malicious data loss

Darktrace understands normal at individual user, group and organization level with a proven AI that detects abnormal user behavior and dynamic content changes. Using this understanding, Darktrace/Email actions outbound emails to stop unknown, accidental and malicious data loss.  

Traditional DLP solutions only take into account classified data, which relies on the manual input of labelling each data piece, or creating rules to catch pattern matches that try to stop data of certain types leaving the organization. But in today’s world of constantly changing data, regular expression and fingerprinting detection are no longer enough.

  • Human error – Because it understands normal for every user, Darktrace/Email can recognize cases of misdirected emails. Even if the data is correctly labelled or insensitive, Darktrace recognizes when the context in which it is being sent could be a case of data loss and warns the user.  
  • Unclassified data – Whereas traditional DLP solutions can only take action on classified data, Darktrace analyzes the range of data that is either pending labels or can’t be labeled with typical capabilities due to its understanding of the content and context of every email.  
  • Insider threat – If a malicious actor has compromised an account, data exfiltration may still be attempted on encrypted, intellectual property, or other forms of unlabelled data to avoid detection. Darktrace analyses user behaviour to catch cases of unusual data exfiltration from individual accounts.

And classification efforts already in place aren’t wasted – Darktrace/Email extends Microsoft Purview policies and sensitivity labels to avoid duplicate workflows for the security team, combining the best of both approaches to ensure organizations maintain control and visibility over their data.

End User and Security Workflows

Achieve more than 60% improvement in the quality of end-user phishing reports and detection of sophisticated malicious weblinks1

Darktrace/Email improves end-user reporting from the ground up to save security team resource. Employees will always be on the front line of email security – while other solutions assume that end-user reporting is automatically of poor quality, Darktrace prioritizes improving users’ security awareness to increase the quality of end-user reporting from day one.  

Users are empowered to assess and report suspicious activity with contextual banners and Cyber AI Analyst generated narratives for potentially suspicious emails, resulting in 60% fewer benign emails reported.  

Out of the higher-quality emails that end up being reported, the next step is to reduce the amount of emails that reach the SOC. Darktrace/Email’s Mailbox Security Assistant automates their triage with secondary analysis combining additional behavioral signals – using x20 more metrics than previously – with advanced link analysis to detect 70% more sophisticated malicious phishing links.2 This directly alleviates the burden of manual triage for security analysts.

For the emails that are received by the SOC, Darktrace/Email uses automation to reduce time spent investigating per incident. With live inbox view, security teams gain access to a centralized platform that combines intuitive search capabilities, Cyber AI Analyst reports, and mobile application access. Analysts can take remediation actions from within Darktrace/Email, eliminating console hopping and accelerating incident response.

Darktrace takes a user-focused and business-centric approach to email security, in contrast to the attack-centric rules and signatures approach of secure email gateways

Microsoft Teams

Detect threats within your Teams environment such as account compromise, phishing, malware and data loss

Around 83% of Fortune 500 companies rely on Microsoft Office products and services, particularly Teams and SharePoint.3

Darktrace now leverages the same behavioral AI techniques for Microsoft customers across 365 and Teams, allowing organizations to detect threats and signals of account compromise within their Teams environment including social engineering, malware and data loss.  

The primary use case for Microsoft Teams protection is as a potential entry vector. While messaging has traditionally been internal only, as organizations open up it is becoming an entry vector which needs to be treated with the same level of caution as email. That’s why we’re bringing our proven AI approach to Microsoft Teams, that understands the user behind the message.  

Anomalous messaging behavior is also a highly relevant indicator of whether a user has been compromised. Unlike other solutions that analyze Microsoft Teams content which focus on payloads, Darktrace goes beyond basic link and sandbox analysis and looks at actual user behavior from both a content and context perspective. This linguistic understanding isn’t bound by the requirement to match a signature to a malicious payload, rather it looks at the context in which the message has been delivered. From this analysis, Darktrace can spot the early symptoms of account compromise such as early-stage social engineering before a payload is delivered.

Lateral Mail Analysis

Detect and respond to internal mailflow with multi-layered AI to prevent account takeover, lateral phishing and data leaks

The industry’s most robust account takeover protection now prevents lateral mail account compromise. Darktrace has always looked at internal mail to inform inbound and outbound decisions, but will now elevate suspicious lateral mail behaviour using the same AI techniques for inbound, outbound and Teams analysis.

Darktrace integrates signals from across the entire mailflow and communication patterns to determine symptoms of account compromise, now including lateral mailflow

Unlike other solutions which only analyze payloads, Darktrace analyzes a whole range of signals to catch lateral movement before a payload is delivered. Contributing yet another layer to the AI behavioral profile for each user, security teams can now use signals from lateral mail to spot the early symptoms of account takeover and take autonomous actions to prevent further compromise.

DMARC

Gain in-depth visibility and control of 3rd parties using your domain with an industry-first AI-assisted DMARC

Darktrace has created the easiest path to brand protection and compliance with the new Darktrace/DMARC. This new capability continuously stops spoofing and phishing from the enterprise domain, while automatically enhancing email security and reducing the attack surface.

Darktrace/DMARC helps to upskill businesses by providing step by step guidance and automated record suggestions provide a clear, efficient road to enforcement. It allows organizations to quickly achieve compliance with requirements from Google, Yahoo, and others, to ensure that their emails are reaching mailboxes.  

Meanwhile, Darktrace/DMARC helps to reduce the overall attack surface by providing visibility over shadow-IT and third-party vendors sending on behalf of an organization’s brand, while informing recipients when emails from their domains are sent from un-authenticated DMARC source.

Darktrace/DMARC integrates with the wider Darktrace product platform, sharing insights to help further secure your business across Email Attack Path and Attack Surface management.

結論

To learn more about the new innovations to Darktrace/Email download the solution brief here.

All of the new updates to Darktrace/Email sit within the new Darktrace ActiveAI Security Platform, creating a feedback loop between email security and the rest of the digital estate for better protection. Click to read more about the Darktrace ActiveAI Security Platform or to hear about the latest innovations to Darktrace/OT, the most comprehensive prevention, detection, and response solution purpose built for critical infrastructures.  

Learn about the intersection of cyber and AI by downloading the State of AI Cyber Security 2024 report to discover global findings that may surprise you, insights from security leaders, and recommendations for addressing today’s top challenges that you may face, too.

参考文献

[1] Internal Darktrace Research

[2] Internal Darktrace Research

[3] Essential Microsoft Office Statistics in 2024

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Carlos Gray
Product Manager
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