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Inside the SOC

最後の一匹:Raccoonスティーラー v1感染の分析(パート1)

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07
Nov 2022
07
Nov 2022
In March 2022, Darktrace’s 24/7 SOC team observed a fast-paced compromise involving Raccoon Stealer v1. In this blog, we will outline the steps which the Raccoon Stealer v1 sample took to exfiltrate data out of the network.

はじめに

2022年3月末、Raccoonスティーラーの運営者は、Raccoonスティーラープロジェクトの閉鎖を発表しました [1]。2022年5月、Raccoon スティーラー v2が世界に解き放たれ、Darktraceのクライアント全体で膨大な数の事例が検知されるようになりました。本連載では、2022年3月から9月までのRaccoonスティーラーの開発過程を追っていきます。まず、2022年3月18日にDarktraceのSOCが顧客ネットワーク内で確認したRaccoonスティーラーv1感染の詳細を提供し、Raccoonスティーラーが消滅する前にどのように機能していたかを明らかにします。続いて、2022年5月以降にDarktrace SOC が観測したRaccoon スティーラー v2事例の急増について詳細を説明します。  

Raccoon スティーラーとは?

盗まれたアカウント認証情報の悪用は、脅威者がターゲット環境へ初期アクセスするために使用する主要な方法です[2]。脅威アクターは、アカウント認証情報を入手するために、いくつかの手段を用意しています。例えば、フィッシングメールを配信し、受信者を騙してアカウント情報を漏えいすることがあります。また、情報を盗むマルウェア(情報窃取ソフト)をユーザーの端末にインストールすることもあります。クレデンシャルが盗まれた場合、その被害は甚大なものになる可能性があります。脅威アクターは、認証情報を使用して組織のSaaS環境にアクセスしたり、ユーザーのオンライン銀行口座や暗号通貨ウォレットから認証情報を抜き取ったりする可能性があります。 

Raccoonスティーラーは、2019年4月にロシア語圏のハッキングフォーラムで初めて公開されたMalware-as-a-Service(MaaS)の情報窃取ツールです。 

図1:2019年4月13日に Hack Forums というロシア語圏のハッキングフォーラムでRaccoon Stealerについて初めて言及されたものの1つです

Raccoon スティーラーを支える個人チームは、顧客(「アフィリエイト」と呼ばれる)に対して、インフォスティーラーへのアクセス、使いやすい自動バックエンドパネル、ホスティングインフラ、24時間365日のカスタマーサポートなど、さまざまなサービスを提供しています [3] 。 

Raccoonスティーラーのアフィリエイターがインフォスティーラーへのアクセスを獲得した後、それをどのように配布するかはアフィリエイター次第です。2019年以降、アフィリエイターは、エクスプロイトキット、フィッシングメール、偽のクラック済みソフトウェアWebサイトなど、さまざまな方法でインフォスティーラーを配布していることが確認されています[3]/[4]。アフィリエイターがターゲットシステムへのRaccoonスティーラーのインストールに成功すると、インフォスティーラーは通常、ブラウザや暗号通貨ウォレットに保存された機密情報の取得を試みます。そして、インフォスティーラーは、盗んだデータをコマンド&コントロール(C2)サーバに流出させます。アフィリエイトは、窃取したデータを使用して有害な追跡活動を行うことができます。 

2022年3月末、Raccoon Stealerの開発チームは、コア開発者の一人がロシア・ウクライナ紛争で殺害されたことを受け、事業を停止することを公に発表しました [5]。 

図2:2022年3月25日のRaccoonスティーラーの辞令投稿

米国司法省[6]/[7]が発表した最近の情報によると、Raccoonスティーラーチームを活動停止に追い込んだのは、Raccoonスティーラーの主要オペレーターの死亡ではなく、むしろ逮捕であったことが判明しています [8]。  

Raccoonスティーラープロジェクトの閉鎖は、最終的には2022年3月にFBIの支援によりRaccoonスティーラーのインフラが解体されたことに起因しますが、長続きせず、Raccoonスティーラー v2の完成が2022年5月17日にRaccoonスティーラー Telegramチャネルで発表されました [9]。 

 

図3:Raccoon スティーラーの新バージョンに関するテレグラムの投稿

本ブログの第2回目では、最近急増したRaccoon スティーラーv2の活動についての詳細をお伝えします。今回は、2022年3月18日に発生したRaccoon スティーラー v1の感染事例をもとに、旧バージョンのRaccoon スティーラーがどのように機能していたのか、その直前の様子をお伝えします。 

攻撃の詳細

3月18日 13:00(UTC)頃、お客様のネットワーク内にあるユーザーの端末が、偽のクラックソフトウェアを提供する複数のウェブサイトにアクセスする様子が確認されました。 

図4:上の図は、感染したデバイスのDarktrace イベントログから取得したもので、lion-files[.]xyz や www.mediafire[.]com と接触する前に licensekeysfree[.]com や hdlicense[.]com など、クラックソフトウェアのウェブサイトと接続していることがわかります

ユーザーがこれらのウェブサイトの1つからクラックされたソフトウェアをダウンロードしようとした結果、ユーザーのデバイスは、lion-filez[.]xyz という名前の外部ホストに autodesk-revit-crack-v2022-serial-number-2022 を含むURI文字列でHTTP GETリクエストを行うことになったのです。

図5:感染時のhdlicense[.]comのスクリーンショットには、lion-filez[.]xyz エンドポイントにリンクする「ダウンロード」ボタンが表示されています。

このデバイスによるlion-filez[.]xyzへのHTTP GETリクエストの直後に、ファイルホスティングサービスであるwww.mediafire[.]comへのHTTPS接続が発生しました。脅威アクターは、MediaFireやDiscord CDNなどのプラットフォームを悪用して悪意のあるペイロードをホストすることが知られていることから、ユーザーのデバイスはwww.mediafire[.]comへのHTTPS接続を介してRaccoon スティーラー v1サンプルをダウンロードした可能性が高いと思われます。  

インフォスティーラーのサンプルをインストールした後、ユーザーのデバイスが 194.180.191[.]185 に対して URI 文字列 '/g_shock_casio_easy' で HTTP GET リクエストを行っていることが確認されました。エンドポイントは、このリクエストに対して、'G-Shock'という名前のTelegramチャンネルに関連するデータで応答していました。

図6: テレグラムチャンネル @g_shock_casio_easy

返されたデータには、Telegramチャンネルの説明が含まれており、この場合、base64でエンコードされ、RC4で暗号化された文字列[10]/[11]が含まれています。Raccoon スティーラーサンプルは、この文字列を復号・解読し、C2のIPアドレスである188.166.49[.]196を取得しました。Raccoon スティーラー v1が使用するこの手法は、「デッドドロップ」と呼ばれるスパイ活動の手法を忠実に反映しています。この手法は、個人が書類、現金、武器などの物理的なオブジェクトを合意した隠し場所に置き、意図した受取人が後でそのソースに接触することなくオブジェクトを回収できるようにするものです。今回のケースでは、Raccoon スティーラーの運営者は、マルウェアのC2 IPアドレスをTelegramチャネルの記述内に「残した」のです。この方法を用いることで、Raccoon スティーラーの運営者は、マルウェアのC2インフラを容易に変更することができました。  

'G-Shock' TelegramチャンネルからC2 IPアドレスを取得したRaccoon スティーラーサンプルは、C2 IPアドレスである188.166.49[.]196にURI文字列「/」でHTTP POSTリクエストを行いました。このPOSTリクエストには、WindowsのGUID、ユーザー名、および設定IDが含まれていました。これらの詳細は、RC4で暗号化され、base64で符号化されています[12]。C2サーバは、このHTTP POSTリクエストに対して、識別子文字列、追加ファイルのURLパス、その他複数のフィールドを含むJSON形式の構成情報 [13] を応答しました。この設定情報も、RC4暗号とbase64エンコーディングで隠蔽されています。  

図7: JSON形式の設定データ内のフィールド[13]

この場合、サーバーのレスポンスには、以下のURLパスとともに、識別子文字列 hv4inX8BFBZhxYvKFq3x が含まれていました:

  • /l/f/hv4inX8BFBZhxYvKFq3x/77d765d8831b4a7d8b5e56950ceb96b7c7b0ed70
  • /l/f/hv4inX8BFBZhxYvKFq3x/0cb4ab70083cf5985b2bac837ca4eacb22e9b711
  • /l/f/hv4inX8BFBZhxYvKFq3x/5e2a950c07979c670b1553b59b3a25c9c2bb899b
  • /l/f/hv4inX8BFBZhxYvKFq3x/2524214eeea6452eaad6ea1135ed69e98bf72979

設定データを取得した後、ユーザーの端末がC2サーバーに対して上記のURI文字列でHTTP GETリクエストを行う様子が確認されました。C2サーバは、これらのリクエストに対して、sqlite3.dllなどの正規のライブラリファイルを応答していました。Raccoon スティーラーは、これらのライブラリを使用して、標的となるアプリケーションからデータを抽出します。 

Raccoon スティーラーのサンプルは、関連するデータを収集すると、URI文字列「/」でC2サーバにHTTP POSTリクエストを送信します。このポストされたデータには、盗まれた認証情報を含むZIPファイル(識別子文字列で命名)[13]が含まれていると思われます。 

観察された感染連鎖は約20分間で、以下のステップで構成されています:

1. ユーザーのデバイスが、クラックされたソフトウェアをダウンロードしようとしたユーザーからRaccoon スティーラーv1サンプルをインストールする

2. ユーザーの端末がTelegramチャンネルの説明文からインフォースティーラーのC2 IPアドレスを取得する

3. ユーザーの端末は、C2サーバーに対してURI文字列「/」を含むHTTP POSTリクエストを行う。リクエストには、WindowsのGUID、ユーザー名、コンフィギュレーションIDが含まれる。リクエストに対するレスポンスには、識別子文字列や追加ファイルのURLパスなど、設定の詳細が含まれる

4.ユーザーの端末がC2サーバーからライブラリファイルをダウンロードする

5. ユーザーの端末は、C2サーバーに対してURI文字列 " / " を含むHTTP POSTリクエストを行う。リクエストには盗まれたデータが含まれる

Darktrace のカバレッジ 

お客様の環境では、RESPOND/Networkが有効になっていませんでした、 DETECTはインフォスティーラーのいくつかの活動を検知しました。特に、デバイスがC2サーバーからライブラリファイルをダウンロードすることで、以下のDETECT/Networkモデルが侵害されることになりました:

  • Anomalous File / Masqueraded File Transfer
  • Anomalous File / EXE from Rare External Location
  • Anomalous File / Zip or Gzip from Rare External Location
  • Anomalous File / EXE from Rare External Location
  • Anomalous File / Multiple EXE from Rare External Locations
図8:感染端末のイベントログに、C2サーバからライブラリファイルをダウンロードした後に Anomalous File / Masqueraded File Transfer モデルブリーチが確認される

このお客様は、Darktrace のPTN(Proactive Threat Notification)サービスに加入していたため、インフォスティーラーの活動を積極的に通知されました。Darktraceの24時間365日体制のSOCチームによる迅速な対応により、お客様は感染を食い止め、被害の拡大を防ぐことができました。また、SOCチームによる情報窃取の警告を受けたことで、情報窃取されたアカウントのパスワードを変更することができたと思います。

RESPOND/Networkが有効になっていれば、デバイスからC2サーバーへの接続が遮断され、盗まれたデータの流出を防ぐことができたと思われます。

結論

2022年3月末、Raccoon スティーラーの開発チームは、運営を停止することを発表しました。最近の動向では、Raccoon スティーラーの中核となる開発者が逮捕されたことが、この業務停止の原因であったと考えられています。Raccoon スティーラーチームが業務停止に追い込まれる直前、DarktraceのSOCチームは、顧客のネットワーク内でRaccoon スティーラーの感染を確認しました。この投稿では、観測されたRaccoon スティーラーのサンプルによって表示されたネットワークベースの動作の詳細を提供しました。これらのv1サンプルは現在では活動していないため、ここで提供する詳細は、Raccoon スティーラーの動作の発展や、Raccoon スティーラー v1が消滅する直前に実行した活動に関する歴史的洞察を提供することのみを目的としています。次回は、Raccoon スティーラー v2(Raccoonスティーラーの新バージョンで、非常に多用されるバージョン)について説明し、詳細を提供する予定です。

Stefan Roweと脅威調査チームの本ブログへの寄稿に感謝します。

参考文献

[1] https://twitter.com/3xp0rtblog/status/1507312171914461188

[2] https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-29OTFFPI&ct=220411&st=sb

[3] https://www.cybereason.com/blog/research/hunting-raccoon-stealer-the-new-masked-bandit-on-the-block

[4] https://www.cyberark.com/resources/threat-research-blog/raccoon-the-story-of-a-typical-infostealer

[5] https://www.bleepingcomputer.com/news/security/raccoon-stealer-malware-suspends-operations-due-to-war-in-ukraine/

[6] https://www.justice.gov/usao-wdtx/pr/newly-unsealed-indictment-charges-ukrainian-national-international-cybercrime-operation

[7] https://www.youtube.com/watch?v=Fsz6acw-ZJY

[8] https://riskybiznews.substack.com/p/raccoon-stealer-dev-didnt-die-in

[9] https://medium.com/s2wblog/raccoon-stealer-is-back-with-a-new-version-5f436e04b20d

[10] https://blog.cyble.com/2021/10/21/raccoon-stealer-under-the-lens-a-deep-dive-analysis/

[11] https://decoded.avast.io/vladimirmartyanov/raccoon-stealer-trash-panda-abuses-telegram/

[12] https://blogs.blackberry.com/en/2021/09/threat-thursday-raccoon-infostealer

[13] https://cyberint.com/blog/research/raccoon-stealer/

付録

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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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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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