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Inside the SOC

現代のサイバー恐喝:クラウドからのデータ窃取を検知する

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20
Sep 2022
20
Sep 2022
Now one of the most popular talking points in the security world, the ransom industry continues to see growth. First ransomware, then double extortion and now simple data theft have been used to meet threat actors’ extortion needs. This blog highlights an example of this in a US customer’s SaaS environment.

ランサムウェア業界

不十分なサイバー防御、規制が緩い暗号通貨市場、そして地政学的な緊張によって、サイバーギャングは西側の法執行機関から守られながら、ますます多額の身代金を要求することができるようになりました [1]。しかし、ランサムウェア業界の最大の成功例の1つは、攻撃者のTTP(戦術、技術、手順)の適応性と進化です。2017年のWannaCry攻撃とNotPetya攻撃は、暗号化アルゴリズムを使用して、復号鍵と引き換えにデータの身代金を要求するランサムウェアの形式を普及させました。昨年2021年には、ほとんどすべてのランサムウェアの系統が、暗号化されたデータだけでなく、盗まれたデータの身代金を要求するという、二重恐喝戦術を使用するように進化しました [2]。現在、一部のランサムウェアギャングは暗号化を完全にやめ、データ窃取を唯一の恐喝手段として使用しています。 

データ窃盗を恐喝に利用するのは今に始まったことではありません。2020年、フィンランドの心理療法センターであるVastaamoは4万人以上の患者記録を盗まれました。影響を受けた患者は、ビットコインの身代金を支払わなければ、精神科医の記録がオンラインで公開されると告げられたのです [3]。後になってBlackFogが2021年5月に発表したレポートでは、データ盗難による恐喝がその年のサイバーセキュリティの主要な新興トレンドの1つになると予測していました [4]。オフラインバックアップとエンドポイント検知の採用は暗号化を困難にし、クラウドとSaaSプラットフォームへの大規模な移行はデータ盗難の新たなベクトルを提供しました。データの暗号化からデータの流出へと移行することで、ランサムウェアの攻撃者は、CIAの3要素(機密性、完全性、可用性)の中でデータの可用性を標的とすることから、データの機密性を脅かすことへと軸足を移しています。

2021年11月、Darktrace は米国の技術系顧客のOffice365環境内の2つのSaaSアカウントが侵害され、データ窃取のインシデントが発生したことを検知しました。この顧客は、Darktrace DETECT /Network の長年のユーザーであり、Darktrace DETECT +RESPOND/Apps+Cloudを試用することで、適用範囲を拡大している最中でした。

攻撃の概要

2021年11月23日、SaaSモデル(SaaS / Access / Unusual External Source for SaaS Credential Use)の侵害と、その1週間前のあるユーザー(ユーザーAとして検閲)の行動に関する調査を促すATE(Ask The Expert)チケットが提起されました。

1. Office365:ユーザーA 

ユーザーAというアカウントは、11月21日にナイジェリアという通常とは異なる場所からログインしていました。事件発生時、広く使われているOSINTソースには、このIPからの悪意ある活動のフラグがありませんでした。また、攻撃者がナイジェリアにいるのではなく、ナイジェリアのインフラを使用して本当の場所を隠していた可能性も高いです。いずれにせよ、このIPとASNからのログインの場所は、顧客のデジタル資産内のユーザーにとって非常に珍しいものであると考えられていました。問題の特定のユーザーは、米国にあるIP範囲からアカウントにアクセスするのが最も一般的でした。

図1:SaaSコンソールの外部サイトサマリーのジオロケーションタブで、ユーザーAがナイジェリアからログインしているのが確認された

さらに調査を進めると、ユーザーAのOutlook Webアクティビティにさらなる異常があることが判明しました。このアカウントは、少なくとも4週間(顧客がそのようなデータを保存していた最大期間)ぶりにFirefoxブラウザを使用してアクセスしていました。機密フォルダへのアクセスやその他の疑わしいアクションの詳細を示すSaaSログが、高度な検索(AS)クエリを使用して特定されました。

@fields.saas_actor:"UserA@[REDACTED]" AND @fields.saas_software:"Firefox"

ほとんどのアクションは、ナイジェリア[5,6]にあるIPから発信された MailItemsAccessed イベントと、米国 [7] にある他の潜在的に悪質なIPから発信されたものでした。

MailItemsAccessed は、マイクロソフトの新しい高度な監査機能の一部であり、EメールプロトコルやクライアントによってEメールデータにいつアクセスされたかを判断するために使用することができます。バインドメールアクセスタイプは、Eメールメッセージへの個々のアクセスを示しています [8]。 

図2: ASのログによると、ユーザーAは11月21日の異常ログインの少なくとも4週間前からFirefoxを使用してOffice365にアクセスしていませんでした

以下、主な疑わしいSaaSの活動の詳細です: 

·      Time: 2021-11-21 09:05:25 - 2021-11-22 16:57:39 UTC

·      SaaS Actor: UserA@[REDACTED]

·      SaaS Service: Office365

·      SaaS Service Product: Exchange

·      SaaS Software: Firefox

·      SaaS Office365 Parent Folders:

          o   \Accounts/Passwords
          o   \Invoices
          o   \Sent Items
          o   \Inbox
          o   \Recoverable Items\Deletions

·      SaaS Event:

          o   MailItemsAccessed
          o   UserLoggedIn
          o   Update

·      SaaS Office365 Mail Access Type: Bind (47 times)

·      Source IP addresses:

          o   105.112.59[.]83
          o   105.112.36[.]212
          o   154.6.17[.]16
          o   45.130.83[.]129

·      SaaS User Agents: 

          o   Client=OWA;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:80.0) Gecko/20100101 Firefox/80.0;
          o   Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:80.0) Gecko/20100101 Firefox/80.0

·      Total SaaS logs: 57 

月初めの11月5日には、ヨーロッパにある悪意のあるエンドポイント[9]からログインして、Sent Itemsフォルダから請求書と送金に関連する件名とリソースの場所を指定して MailItemsAccessed イベントと Updates イベントを実行したことも確認されています。このことは、最初の侵害が今月初めに発生し、脅威アクターが攻撃の最終段階の準備をする時間を与えたことを示唆しています。

図3:IP 45.135.187[.]108からのユーザーAのアクティビティを示すイベントログ 

2. Office365:ユーザーB 

モデルブリーチ SaaS / Access / Suspicious Credential Use And Login User-Agent を見ると、2つ目のアカウントであるユーザーBも、バングラデシュの稀で悪意のある場所からログインしていることが確認されました [7]。ユーザーAと同様、このユーザーも以前は米国からのみログインしており、デジタルエステート内の他のアカウントがバングラデシュのIPアドレスとやりとりしている様子は確認されていません。このログインイベントは、MFA(多要素認証)を回避しているように見え、疑わしいユーザーエージェントであるBAV2ROPCが使用されていました。誤った設定のアカウントに対して、このマイクロソフトのユーザーエージェントは、Office365のMFAをバイパスするために攻撃者によって一般的に使用されています。これは、Exchangeの基本認証(通常、POP3/IMAP4の条件で使用)をターゲットとし、MFAによってもたらされる追加のパスワードセキュリティを回避するOAuthフローに帰結します[10]。  

このセッションの間、請求書と請求書の支払いに関連すると思われる追加のリソースがアクセスされました。さらに、11月4日には、稀なIP(107.10.56[.]48および76.189.202[.]66)から「..」という名前の2つの新しい疑わしいメールのルールが作成されました。このような動作は、メールを削除または転送するSaaSの侵害の際によく見受けられます。通常、人間のユーザーによって作成されたメールルールは、「メールをLegalからUrgentに移動する」のように、変更内容を反映した名前が付けられます。これに対し、悪意のあるメールルールは短く、説明的でないことが多いです。ルール「..」は、攻撃者が作成しやすく、覚えやすいと同時に、疑念を抱かせることなく紛れ込む可能性が高いのです。 

これらのルール変更の詳細は以下のとおりです:

·      Time: 2021-11-04 13:25:06, 2021-11-05 15:50:00 [UTC]
·      SaaS Service: Office365
·      SaaS Service Product: Exchange
·      SaaS Status Message: True
·      SaaS Source IP addresses: 107.10.56[.]48, 76.189.202[.]66
·      SaaS Account Name: O365
·      SaaS Actor: UserB@[REDACTED]
·      SaaS Event: SetInboxRule
·      SaaS Office365 Modified Property Names:
          o   AlwaysDeleteOutlookRulesBlob, Force, Identity, MoveToFolder, Name, FromAddressContainsWords, StopProcessingRules
          o   AlwaysDeleteOutlookRulesBlob, Force, Identity, Name, FromAddressContainsWords, StopProcessingRules
·      SaaS Resource Name: .. 

クラウドアカウントを侵害された場合、攻撃者はしばしば、同期操作を使って、メールをローカルのメールクライアントにダウンロードすることがあります。この操作の間、これらのクライアントは、通常、クラウドからローカルコンピュータに大量のメールアイテムのセットをダウンロードします。攻撃者がすべてのメールアイテムをメールクライアントに同期させることができれば、メールボックス全体が侵害される可能性があります。攻撃者は、アカウントから切断し、追加のイベントログを生成することなく、メールを確認および検索することができます。 

この攻撃が発生した11月1日から23日の間に、ユーザーAとユーザーBの両アカウントが MailItemsAccessed 同期操作を使用していることが確認されました。しかし、同期操作の発信元IPに基づくと、この活動は米国に拠点を置く正当なユーザーによって開始された可能性が高いと思われます。セキュリティチームは、このイベントが予期されたものであり、正当なものであることを確認できれば、メールボックスの内容がデータ漏えいの一部でないことを立証することができました。 

ミッションの達成

Office365のアカウントにアクセスした後、攻撃者によって機密データがローカルシステムにダウンロードされました。12月14日またはそれ以前に、攻撃者はデータ漏えいサイトに文書をアップロードしていたようです。合計で130MBのデータが、2つの別々のパッケージでダウンロードできるようになっていました。これらのパッケージには、DB、XLSX、PDFなどのファイル拡張子を持つ、監査および財務会計文書が含まれていました。

図4:攻撃者がアップロードした2つのデータパッケージと抽出されたコンテンツ

また、ユーザーAの過去のSaaS利用状況を見ると、図4のデータ流出サイトから見つかった OUTSTANDING PREPAY WIRES 2021 というExcel文書に関連する件名と添付ファイルがあり、流出データに関連したアカウントである可能性がさらに高まっています。 

ユーザーAに関連する過去のSaaSアクティビティ: 

·      Time: 2021-11-05 21:21:18 [UTC]
·      SaaS Office365 Logon Type: Owner
·      Protocol: OFFICE365
·      SaaS Account Name: O365
·      SaaS Actor: UserA@[REDACTED].com
·      SaaS Event: Send
·      SaaS Service: Office365
·      SaaS Service Product: Exchange
·      SaaS Status Message: Succeeded
·      SaaS Office365 Attachment: WIRE 2021.xlsx (92406b); image.png (9084b); image.png (1454b); image.png (1648b); image.png (1691b); image.png (1909b); image.png (2094b)
·      SaaS Office365 Subject: Wires 11/8/21
·      SaaS Resource Location: \Drafts
·      SaaS User Agent: Client=OWA;Action=ViaProxy 

入手可能な証拠によれば、このデータパッケージには、前月のアカウント侵害で盗まれたデータが含まれている可能性が高いです。  

Office365アカウントの認証情報が盗まれると、攻撃者はユーザーのメールボックスだけでなく、SharePointフォルダ、Teamsチャット、ユーザーのOneDrive内のファイルなど、Office365のあらゆるアプリケーションにアクセスすることができます [11]。例えば、Teamsチャットで共有されたファイルは、OneDrive for BusinessのSharePoint上のデフォルトのドキュメントライブラリにあるMicrosoft Teams Chat Filesというフォルダに保存されています。データ流出サイトで確認できるファイルの1つ[REDACTED] CONTRACT.3.1.2020.pdf は、被害組織内の第3のユーザーアカウント(ユーザーC)のデフォルトドキュメントフォルダでも確認されており、漏えいしたアカウントは、チームなどの他のO365アプリケーションを介して横移動し、他のアカウントに保存されている共有ファイルにアクセスできた可能性が示唆されます。 

一例として、以下のASログをご覧ください: 

·      Time: 2021-11-11 01:58:35 [UTC]
·      SaaS Resource Type: File
·      Protocol: OFFICE365
·      SaaS Account Name: 0365
·      SaaS Actor: UserC@[REDACTED]
·      SaaS Event: FilePreviewed
·      SaaS Service Product: OneDrive
·      SaaS Metric: ResourceViewed
·      SaaS Office365 Application Name: Media Analysis and Transformation Service
·      SaaS Office365 File Extension: pdf
·      SaaS Resource Location: https://[REDACTED]-my.sharepoint.com/personal/userC_[REDACTED]_com/Documents/Microsoft Teams Chat Files/[REDACTED] CONTRACT 3.1.2020.pdf
·      SaaS Resource Name: [REDACTED] CONTRACT 3.1.2020.pdf
·      SaaS Service: Office365
·      SaaS Service Product: OneDrive
·      SaaS User Agent: OneDriveMpc-Transform_Thumbnail/1.0 

11月1日から30⁠日の間に、お客様のDarktrace DETECT/Apps のトライアルで、SaaSアカウントの侵害に関連する高レベルのアラートが複数発生しましたが、ファイルの暗号化を示す証拠はありませんでした。  

足場を固める 

攻撃開始時を振り返ると、攻撃者がお客様の既存のセキュリティスタックをどのように回避したのか、正確なところは不明です。インシデント発生時、被害者はバラクーダのメールゲートウェイ製品とMicrosoft 365 Threat Managementをクラウド環境に利用していました。 

Darktrace は、攻撃者がAzure Active Directory のスマートロックアウト(有効な場合)を回避するために、認証情報のブルートフォースによってアカウントが侵害された形跡がないことを発見しました。この認証情報は、Eメールゲートウェイが維持する既知の「悪い」ドメインのリストをうまく回避したフィッシングキャンペーンによって取得された可能性があります。  

アカウントにアクセスすると、Microsoft Defender for Cloud Appsの異常検知ポリシーが警告を発すると予想されます [12]。この例では、ナイジェリアからの異常なログインは、米国からの前回のログインの16時間以上後に発生したため、Impossible Travel ルールなどの異常検知ポリシーを回避できる可能性があります。 

図5:ナイジェリアから不審な利用があった1日前に、米国からメールにアクセスした際のイベントログ 

Darktrace のカバレッジ

Darktrace DETECT 

このイベントを通じて、攻撃に関連する高スコアのモデルブリーチがお客様のSaaSコンソールで確認できました。さらに、侵害された2つのSaaS Office365アカウント、ユーザーAとユーザーBに関連するアカウントハイジャックの可能性の2つのCyber AI Analystインシデントが発生しました。また、Darktrace DETECT がもたらした可視性により、セキュリティチームは、どのファイルがアクセスされ、どのファイルがデータ漏えいの一部である可能性が高いかを確認することができました。

図6:ユーザーB SaaS Office365アカウントのCyber AI Analystによるインシデント例

Darktrace RESPOND

このインシデントでは、攻撃者は顧客データを流出させるためにO365アカウントの侵害に成功しました。Darktrace RESPOND/Apps が試用され、いくつかのアクションが提案されている間、人間による確認モード(Human Confirmation Mode)で設定されていました。RESPOND/Appsのアクションは、これらの活動に対して次のようにアドバイスされました:  

- Antigena [RESPOND] Unusual Access Block は、異常な IP アドレスからのログインに成功したことをトリガーに、 'Block IP' 阻害機能が作動し、異常な IP からのアカウントへのアクセスを最大 24 時間防止します
- 'Suspicious Source Activity Block' は、MFA を回避するために使用された疑わしいユーザーエージェントによって トリガーされ、 'Disable User' 阻害機能が作動してユーザーアカウントを最大 24 時間無効にするものでした 

このインシデントでは、脅威アクターがネットワークにピボットするのを防ぐために、Darktrace RESPOND/Networkが完全自律モードで使用されていました。セキュリティチームは、攻撃者がこのような試みを行ったかどうかを決定的に断定することはできませんでした。 

まとめの考察  

データ窃取を目的とする恐喝は広く使われている攻撃手法であり、ランサムウェアのギャングが、データの暗号化や保管に関する安全なポリシーを持たない組織をターゲットに、この手法だけを使うことが増えている可能性があります。  

この事例では、MFAと既存のセキュリティツールを回避したSaaSデータの窃取を強要したインシデントについて取り上げました。攻撃者は、ブルートフォース操作を行わず、おそらくフィッシングを通じたソーシャルエンジニアリングによって、クレデンシャルを侵害したように見えました。しかし、最初の新規ログインから、Darktrace DETECT は、既存のアカウントであるにもかかわらず、通常とは異なるクレデンシャルが使用されていることを確認しました。Darktrace RESPOND/Appsが設定されていれば、自律的にこのログインを停止させ、攻撃者がデータ窃取のミッションを達成するのを防ぐために反応したことでしょう。

Oakley Cox、Brianna Leddy、Shuh Chin Gohの本ブログへの寄稿に感謝します。

付録

参考文献 

[1] https://securelist.com/new-ransomware-trends-in-2022/106457/

[2] https://www.itpro.co.uk/security/ransomware/367624/the-rise-of-double-extortion-ransomware

[3] https://www.malwarebytes.com/blog/news/2020/10/vastaamo-psychotherapy-data-breach-sees-the-most-vulnerable-victims-extorted

[4] https://www.blackfog.com/shift-from-ransomware-to-data-theft-extortion/

[5] https://www.abuseipdb.com/check/105.112.59.83

[6] https://www.abuseipdb.com/check/105.112.36.212

[7] https://www.abuseipdb.com/check/45.130.83.129

[8] https://docs.microsoft.com/en-us/microsoft-365/compliance/mailitemsaccessed-forensics-investigations?view=o365-worldwide

[9] https://www.abuseipdb.com/check/45.135.187.108

[10] https://www.virustotal.com/gui/ip-address/45.137.20.65/details

[11] https://tidorg.com/new-bec-phishing-attack-steals-office-365-credentials-and-bypasses-mfa/

[12] https://docs.microsoft.com/en-us/microsoft-365/security/office-365-security/responding-to-a-compromised-email-account?view=o365-worldwide

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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Adrianne Marques
Senior Research Analyst
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クラウド

Securing the cloud: Using business context to improve visibility and prioritize cyber risk

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26
Mar 2024

Why are businesses shifting to the cloud?

Businesses are increasingly migrating to cloud, due to its potential to streamline operations, reduce costs, and enhance scalability and flexibility. By shifting their infrastructure to the cloud, either as a whole or, more commonly in a hybrid model, organizations can access a wide array of services, such as storage, compute and software applications, without the need for extensive on-premises hardware. However, this transition isn't without challenges.  

Security challenges of cloud migration

Data security, compliance, integration with existing systems, and ensuring consistent performance are critical concerns that need to be addressed. Therefore, companies must develop robust oversight, implement comprehensive security measures, and invest in staff training to successfully navigate the transition to the cloud all while minimizing potential disruptions.

Implementing security measures within a company, however, is a complex endeavour that involves coordination among numerous internal stakeholders two of the most pivotal players involved in cloud security investment, are the security team, entrusted with crafting a business's defensive strategy, and the DevOps engineering team, architects of the infrastructure underpinning the organization's business operations.

Key questions to ask when securing the cloud

Which team is responsible for maintaining the application?  

What do they consider normal?  

How are potential misconfigurations increasing the potential risk of an incident?

Best practices of cloud security

Contextual awareness of the business is a crucial facet for securing a company's cloud infrastructure, as it enables organizations to align security measures with specific business objectives, risks, and regulatory requirements. Understanding the context of the business operations, its goals, critical assets, and compliance obligations, allows security teams to tailor their strategies and controls accordingly.

How does Darktrace help secure the cloud?

In response to the difficulties outlined above, Darktrace has adopted a holistic approach to security with an ActiveAI security platform that is context-aware. This platform enables stakeholders to effectively detect and respond to threats that may arise within their cloud or on premises environments.  

By monitoring your network and identity activity, Darktrace can identify what is considered “normal” within your organization. This however doesn’t tell the whole story. It is also important to understand where these actions are occurring within the context of the business.  

Visibility in the cloud

Without visibility into the individual assets that make up the cloud environment, how these are configured, and how they operate at run time, security is incredibly difficult to maintain. Visibility allows security teams to identify potential vulnerabilities, misconfigurations, or unauthorized access points that could be exploited by malicious actors. It enables proactive monitoring and rapid response to security incidents, ensuring that any threats are promptly identified and mitigated before they can cause significant damage.  

Building architecture diagrams

The cornerstone of our strategy lies in the architecture diagrams, which serve as a framework for organizing resources within our cloud environment. An architecture comprises of interconnected resources governed by access controls and network routing mechanisms. Its purpose is to logically group these resources into the applications they support.  

Achieving this involves compiling a comprehensive inventory of the cloud environment, analyzing resource permissions—including both outbound and inbound access—and considering any overarching organizational policies. For networked devices, we delve into route tables, firewalls, and subnet access control policies. This information is then utilized to build a graph of interconnected assets, wherein each resource constitutes a node, and the possible connections between resources are represented as edges.

Once we have built up an inventory of all the resources within your environments, we can then start building architectures based on the graph. We do this by selecting distinct starting points for graph traversal, which we infer from our deep understanding of the cloud, an example would be a Virtual Private Cloud (VPC) - A VPC is a virtual network that closely resembles a traditional network that you'd operate in your own data center.  

All networked devices are usually housed within a VPC, with applications typically grouped into one or more VPCs. If multiple VPCs are detected with peering connections between them, we consider them as distinct parts of the same system. This approach enables us to comprehend applications across regions and accounts, rather than solely from the isolated viewpoint of a single VPC.

However, the cloud isn’t all about compute instances, serverless is a popular architecture. In fact, for many developers serverless architectures offer greater scalability and flexibility. Reviewing prevalent serverless architecture patterns, we've chosen some common fundamental resources as our starting point, Lambda functions and Elastic Container Service (ECS) clusters are prime examples, serving as crucial components in various serverless systems with distinct yet similar characteristics.

Prioritize risk in the cloud

Once we have built up an inventory of all the cloud asset, Darktrace/Cloud utilizes an ‘outlier’ detection machine learning model. This looks to categorize all the assets and identifies the ones that look different or ‘odd’ when compared with the assets around it, this is based on a wide range of characteristics some of which will include, Name, VPC ID, Host Region etc, whilst also incorporating contextual knowledge of where these assets are found, and how they fit into the architecture they are in.  

Once outliers are identified, we can use this information to assess the potential risk posed by the asset. Context plays a crucial role in this stage, as incorporating observations about the asset enables effective scoring. For instance, detecting a misconfiguration, anomalous network connections, or unusual user activity can significantly raise the asset's score. Consequently, the architecture it belongs to can be flagged for further investigation.

Adapting to a dynamic cloud environment

The cloud is incredibly dynamic. Therefore, Darktrace does not see architectures as fixed entities. Instead, we're always on the lookout for changes, driven by user and service activity. This prompts us to dive back in, update our architectural view, and keep a living record of the cloud's ever-changing landscape, providing near real-time insights into what's happening within it.  

Darktrace/Cloud doesn’t just consider isolated detections, it identifies assets that have misconfigurations and anomalous activity across the network and management plane and adjusts the priority of the alerting to match the potential risk that these assets could be leveraged to enable an attack.  

While in isolation misconfigurations don’t have much meaningful impact, when they are combined with real time updates and anomaly detection within the context of the architecture you see a very important and impactful perspective.  

Combining all of this into one view where security and dev ops teams can collaborate ensures continuity across teams, playing a vital role in providing effective security.

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著者について
Adam Stevens
Analyst Technical Director

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Inside the SOC

Socks5Systemz: How Darktrace’s Anomaly Detection Unraveled a Stealthy Botnet

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22
Mar 2024

What are botnets?

Although not a recent addition to the threat landscape, botnets persist as a significant concern for organizations, with many threat actors utilizing them for political, strategic, or financial gain. Botnets pose a particularly persistent threat to security teams; even if one compromised device is detected, attackers will likely have infected multiple devices and can continue to operate. Moreover, threat actors are able to easily replace the malware communication channels between infected devices and their command-and-control (C2) servers, making it incredibly difficult to remove the infection.

Botnet example: Socks5Systemz

One example of a botnet recently investigated by the Darktrace Threat Research team is Socks5Systemz. Socks5Systemz is a proxy-for-rent botnet, whereby actors can rent blocks of infected devices to perform proxying services.  Between August and November 2023, Darktrace detected indicators of Socks5Systemz botnet compromise within a cross-industry section of the customer base. Although open-source intelligence (OSINT) research of the botnet only appeared in November 2023, the anomaly-based approach of Darktrace DETECT™ allowed it to identify multiple stages of the network-based activity on affected customer systems well before traditional rules and signatures would have been implemented.

Darktrace’s Cyber AI Analyst™ complemented DETECT’s successful identification of Socks5Systemz activity on customer networks, playing a pivotal role in piecing together the seemingly separate events that comprised the wider compromise. This allowed Darktrace to build a clearer picture of the attack, empowering its customers with full visibility over emerging incidents.

In the customer environments highlighted in this blog, Darktrace RESPOND™ was not configured to operate autonomously. As a result, Socks5Systemz attacks were able to advance through their kill chains until customer security teams acted upon Darktrace’s detections and began their remediation procedures.

What is Socks5Systemz?

The Socks5Systemz botnet is a proxy service where individuals can use infected devices as proxy servers.

These devices act as ‘middlemen’, forwarding connections from malicious actors on to their intended destination. As this additional connectivity conceals the true origin of the connections, threat actors often use botnets to increase their anonymity. Although unauthorized proxy servers on a corporate network may not appear at first glance to be a priority for organizations and their security teams, complicity in proxy botnets could result in reputational damage and significant financial losses.

Since it was first observed in the wild in 2016, the Socks5Systemz botnet has grown steadily, seemingly unnoticed by cyber security professionals, and has infected a reported 10,000 devices worldwide [1]. Cyber security researchers noted a high concentration of compromised devices in India, with lower concentrations of devices infected in the United States, Latin America, Australia and multiple European and African countries [2]. Renting sections of the Socks5Systemz botnet costs between 1 USD and 4,000 USD, with options to increase the threading and time-range of the rentals [2]. Due to the lack of affected devices in Russia, some threat researchers have concluded that the botnet’s operators are likely Russian [2].

Darktrace’s Coverage of Socks5Systemz

The Darktrace Threat Research team conducted investigations into campaign-like activity across the customer base between August and November 2023, where multiple indicators of compromise (IoCs) relating to the Socks5Systemz proxy botnet were observed. Darktrace identified several stages of the attack chain described in static malware analysis by external researchers. Darktrace was also able to uncover additional IoCs and stages of the Socks5Systemz attack chain that had not featured in external threat research.

Delivery and Execution

Prior research on Socks5Systemz notes how the malware is typically delivered via user input, with delivery methods including phishing emails, exploit kits, malicious ads, and trojanized executables downloaded from peer-to-peer (P2P) networks [1].

Threat actors have also used separate malware loaders such as PrivateLoader and Amadey deliver the Socks5Systemz payload. These loaders will drop executable files that are responsible for setting up persistence and injecting the proxy bot into the infected device’s memory [2]. Although evidence of initial payload delivery did not appear during its investigations, Darktrace did discover IoCs relating to PrivateLoader and Amadey on multiple customer networks. Such activity included HTTP POST requests using PHP to rare external IPs and HTTP connections with a referrer header field, indicative of a redirected connection.

However, additional adjacent activity that may suggest initial user execution and was observed during Darktrace’s investigations. For example, an infected device on one deployment made a HTTP GET request to a rare external domain with a “.fun” top-level domain (TLD) for a PDF file. The URI also appears to have contained a client ID. While this download and HTTP request likely corresponded to the gathering and transmission of further telemetry data and infection verification [2], the downloaded PDF file may have represented a malicious payload.

Advanced Search log details highlighting a device infected by Socks5Systemz downloading a suspicious PDF file.
Figure 1: Advanced Search log details highlighting a device infected by Socks5Systemz downloading a suspicious PDF file.

Establishing C2 Communication  

Once the proxy bot has been injected into the device’s memory, the malware attempts to contact servers owned by the botnet’s operators. Across several customer environments, Darktrace identified infected devices attempting to establish connections with such C2 servers. First, affected devices would make repeated HTTP GET requests over port 80 to rare external domains; these endpoints typically had “.ua” and “.ru” TLDs. The majority of these connection attempts were not preceded by a DNS host lookup, suggesting that the domains were already loaded in the device’s cache memory or hardcoded into the code of running processes.

Figure 2: Breach log data connections identifying repeated unusual HTTP connections over port 80 for domains without prior DNS host lookup.

While most initial HTTP GET requests across investigated incidents did not feature DNS host lookups, Darktrace did identify affected devices on a small number of customer environments performing a series of DNS host lookups for seemingly algorithmically generated domains (DGA). These domains feature the same TLDs as those seen in connections without prior DNS host lookups.  

Figure 3: Cyber AI Analyst data indicating a subset of DGAs queried via DNS by infected devices.

These DNS requests follow the activity reported by researchers, where infected devices query a hardcoded DNS server controlled by the threat actor for an DGA domain [2]. However, as the bulk of Darktrace’s investigations presented HTTP requests without a prior DNS host lookup, this activity indicates a significant deviation from the behavior reported by OSINT sources. This could indicate that multiple variations of the Socks5Systemz botnet were circulating at the time of investigation.

Most hostnames observed during this time of investigation follow a specific regular expression format: /[a-z]{7}\.(ua|net|info|com|ru)/ or /[a-z0-9]{15}\.(ua)/. Darktrace also noticed the HTTP GET requests for DGA domains followed a consistent URI pattern: /single.php?c=<STRING>. The requests were also commonly made using the “Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US)” user agent over port 80.

This URI pattern observed during Darktrace’s investigations appears to reflect infected devices contacting Socks5Systemz C2 servers to register the system and details of the host, and signal it is ready to receive further instructions [2]. These URIs are encrypted with a RC4 stream cipher and contain information relating to the device’s operating system and architecture, as well as details of the infection.

The HTTP GET requests during this time, which involved devices made to a variety a variety of similar DGA domains, appeared alongside IP addresses that were later identified as Socks5Systemz C2 servers.

Figure 4: Cyber AI Analyst investigation details highlighting HTTP GET activity whereby RC4 encrypted data is sent to proxy C2 domains.

However, not all affected devices observed by Darktrace used DGA domains to transmit RC4 encoded data. Some investigated systems were observed making similar HTTP GET requests over port 80, albeit to the external domain: “bddns[.]cc”, using the aforementioned Mozilla user agent. During these requests, Darktrace identified a consistent URI pattern, similar to that seen in the DGA domain GET requests: /sign/<RC4 cipher text>.  

Darktrace DETECT recognized the rarity of the domains and IPs that were connected to by affected devices, as well as the usage of the new Mozilla user agent.  The HTTP connections, and the corresponding Darktrace DETECT model breaches, parallel the analysis made by external researchers: if the initial DGA DNS requests do not return a valid C2 server, infected devices connect to, and request the IP address of a server from, the above-mentioned domain [2].

Connection to Proxy

After sending host and infection details via HTTP and receiving commands from the C2 server, affected devices were frequently observed initiating activity to join the Sock5Systemz botnet. Infected hosts would first make HTTP GET requests to an IP identified as Socks5Systemz’s proxy checker application, usually sending the URI “proxy-activity.txt” to the domain over the HTTP protocol. This likely represents an additional validation check to confirm that the infected device is ready to join the botnet.

Figure 5: Cyber AI Analyst investigation detailing HTTP GET requests over port 80 to the Socks5Systemz Proxy Checker Application.

Following the final validation checks, devices would then attempt TCP connections to a range of IPs, which have been associated with BackConnect proxy servers, over port 1074. At this point, the device is able to receive commands from actors who login to and operate the corresponding BackConnect server. This BackConnect server will transmit traffic from the user renting the segment of the botnet [2].

Darktrace observed a range of activity associated with this stage of the attack, including the use of new or unusual user agents, connections to suspicious IPs, and other anomalous external connectivity which represented a deviation from affected devices’ expected behavior.

Additional Activities Following Proxy Addition

The Darktrace Threat Research team found evidence of the possible deployment of additional malware strains during their investigation into devices affected by Socks5Systemz. IoCs associated with both the Amadey and PrivateLoader loader malware strains, both of which are known to distribute Socks5Systemz, were also observed on affected devices. Additionally, Darktrace observed multiple infected systems performing cryptocurrency mining operations around the time of the Sock5Systemz compromise, utilizing the MinerGate protocol to conduct login and job functions, as well as making DNS requests for mining pools.

While such behavior would fall outside of the expected activity for Socks5Systemz and cannot be definitively attributed to it, Darktrace did observe devices affected by the botnet performing additional malicious downloads and operations during its investigations.

結論

Ultimately, Darktrace’s anomaly-based approach to threat detection enabled it to effectively identify and alert for malicious Socks5Systemz botnet activity long before external researchers had documented its IoCs and tactics, techniques, and procedures (TTPs).  

In fact, Darktrace not only identified multiple distinct attack phases later outlined in external research but also uncovered deviations from these expected patterns of behavior. By proactively detecting emerging threats through anomaly detection rather than relying on existing threat intelligence, Darktrace is well positioned to detect evolving threats like Socks5Systemz, regardless of what their future iterations might look like.

Faced with the threat of persistent botnets, it is crucial for organizations to detect malicious activity in its early stages before additional devices are compromised, making it increasingly difficult to remediate. Darktrace’s suite of products enables the swift and effective detection of such threats. Moreover, when enabled in autonomous response mode, Darktrace RESPOND is uniquely positioned to take immediate, targeted actions to contain these attacks from the onset.

Credit to Adam Potter, Cyber Security Analyst, Anna Gilbertson, Cyber Security Analyst

付録

DETECT Model Breaches

  • Anomalous Connection / Multiple Failed Connections to Rare Endpoint
  • Anomalous Connection / Multiple Connections to New External TCP Port
  • Compromise / Beaconing Activity To External Rare
  • Compromise / DGA Beacon
  • Compromise / Beacon to Young Endpoint
  • Compromise / Slow Beaconing Activity To External Rare
  • Compromise / HTTP Beaconing to Rare Destination
  • Compromise / Quick and Regular Windows HTTP Beaconing
  • Compromise / Agent Beacon (Medium Period)
  • Compromise / Agent Beacon (Long Period)
  • Device / New User Agent
  • Device / New User Agent and New IP

Cyber AI Analyst Incidents

  • HTTP コマンド&コントロールの可能性
  • Possible HTTP Command and Control to Multiple Endpoints
  • Unusual Repeated Connections
  • Unusual Repeated Connections to Multiple Endpoints
  • Multiple DNS Requests for Algorithmically Generated Domains

侵害インジケータ

IoC - Type - Description

185.141.63[.]172 - IP Address - Socks5Systemz C2 Endpoint

193.242.211[.]141 - IP Address - Socks5Systemz C2 Endpoint

109.230.199[.]181 - IP Address - Socks5Systemz C2 Endpoint

109.236.88[.]134 - IP Address - Socks5Systemz C2 Endpoint

217.23.5[.]14 - IP Address - Socks5Systemz Proxy Checker App

88.80.148[.]8 - IP Address - Socks5Systemz Backconnect Endpoint

88.80.148[.]219 - IP Address - Socks5Systemz Backconnect Endpoint

185.141.63[.]4 - IP Address - Socks5Systemz Backconnect Endpoint

185.141.63[.]2 - IP Address - Socks5Systemz Backconnect Endpoint

195.154.188[.]211 - IP Address - Socks5Systemz Backconnect Endpoint

91.92.111[.]132 - IP Address - Socks5Systemz Backconnect Endpoint

91.121.30[.]185 - IP Address - Socks5Systemz Backconnect Endpoint

94.23.58[.]173 - IP Address - Socks5Systemz Backconnect Endpoint

37.187.148[.]204 - IP Address - Socks5Systemz Backconnect Endpoint

188.165.192[.]18 - IP Address - Socks5Systemz Backconnect Endpoint

/single.php?c=<RC4 data hex encoded> - URI - Socks5Systemz HTTP GET Request

/sign/<RC4 data hex encoded> - URI - Socks5Systemz HTTP GET Request

/proxy-activity.txt - URI - Socks5Systemz HTTP GET Request

datasheet[.]fun - Hostname - Socks5Systemz C2 Endpoint

bddns[.]cc - Hostname - Socks5Systemz C2 Endpoint

send-monitoring[.]bit - Hostname - Socks5Systemz C2 Endpoint

MITRE ATT&CK マッピング

コマンド&コントロール

T1071 - アプリケーションレイヤープロトコル

T1071.001 – Web protocols

T1568 – Dynamic Resolution

T1568.002 – Domain Generation Algorithms

T1132 – Data Encoding

T1132 – Non-Standard Encoding

T1090 – Proxy

T1090.002 – External Proxy

持ち出し

T1041 – Exfiltration over C2 channel

影響

T1496 – Resource Hijacking

参考文献

1. https://www.bleepingcomputer.com/news/security/socks5systemz-proxy-service-infects-10-000-systems-worldwide/

2. https://www.bitsight.com/blog/unveiling-socks5systemz-rise-new-proxy-service-privateloader-and-amadey

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著者について
Adam Potter
Cyber Analyst
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