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Inside the SOC

DarktraceによるRaaS型ランサムウェア Hive の追跡

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23
May 2023
23
May 2023
This blog investigates the relatively new strain of ransomware Hive, which is a ransomware-as-a-service that was first observed in 2021. Darktrace detected several customers infected by Hive ransomware and was able to provide full visibility over the attacks.

Update: On January 26, 2023, the Hive ransomware group was dismantled and servers associated with the sale of the ransomware were taken offline following an investigation by the FBI, German law enforcement and the National Crime Agency (NCA). The activity detailed in this blog took place in 2022, whilst the group was still active.

RaaS in Cyber Security

ランサムウェアの脅威は、サイバー脅威を取り巻く環境において、セキュリティチームにとって常に懸念され続けています。ランサムウェア・アズ・ア・サービス(RaaS)の普及に伴い、経験の浅い「自称」攻撃者にとっても、ランサムウェアはますますアクセスしやすくなっています。このような参入障壁の低さの結果、ランサムウェア攻撃の量は大幅に増加すると予想されます。

さらに、RaaSは、購入者がランサムウェアの展開に使用する様々なキットや機能を選択できる、非常にカスタマイズ可能な市場であるため、攻撃の挙動が同じになることはほとんどありません。このような差異を効果的に検知し、保護するためには、ランサムウェアの進化のスピードに追いつけない攻撃チェーンに焦点を当てた、減価したIoCリストやプレイブックに頼るのではなく、異常の検知と予想される動作の逸脱に重点を置いたセキュリティ対策を実施することが極めて重要です。

2022年初頭、Darktraceの DETECT /Network™は、複数の顧客のネットワーク上でHiveランサムウェアの複数のインスタンスを確認しました。 Darktrace は、その アノマリベースの検知機能を使用して、コマンド&コントロール(C2)活動、ラテラルムーブメント、データ流出、そして最終的にはデータの暗号化と身代金のメモの書き込みなど、攻撃とキルチェーンの複数の段階を正常に検知することができました。

Hiveランサムウェア 

Hiveランサムウェアは、2021年6月に初めて野生で観測された比較的新しいマルウェア株です。ヘルスケア、エネルギープロバイダー、小売業者などさまざまな業界をターゲットにすることが知られており、これまでに1,500以上の組織を攻撃し、1億米ドル以上の身代金の支払いを徴収したと報告されています。[1]

HiveはRaaSモデルで配布され、開発者は最終的な身代金の支払額の一定割合を受け取る代わりに、コードの更新と保守を行い、ユーザー(またはアフィリエイト)には、通常では使用できない高度で複雑なマルウェアを使用して攻撃を実行できるツールを提供します。Hiveは、ランサムウェアに関連する典型的な戦術、技術、手順(TTP)を使用しますが、それらは攻撃を実行するHiveのアフィリエイトによって変化します。

ほとんどの場合、身代金を要求する前に、まずデータを抜き取り、次に暗号化する二重の恐喝攻撃が行われます。被害者は、HiveLeaks のTORサイトなどで機密データが一般に流出する危険性があるため、攻撃者に有利に働くことになります。

攻撃のタイムライン

RaaSは高度にカスタマイズ可能なため、Hiveの攻撃者が採用する戦術や方法はケースバイケースで異なることが予想されます。しかし、Darktrace の顧客環境で確認されたHiveランサムウェアのインシデントの大半では、以下のような一般的な攻撃段階と特徴が確認されています、 Darktrace DETECTは、以下のような一般的な攻撃の段階と特徴を観察しました。これは、同じ脅威アクターから発生した攻撃、または特定の構成を持つバッチが様々な行為者に広く販売されていることを示している可能性があります。

図1:Darktrace が観測したHive攻撃の典型的なタイムライン

初期アクセス 

Hiveのアクターは、複数の異なるベクトルを通じてネットワークに初期アクセスすることが知られていますが、セキュリティ研究者によって報告された2つの主要な方法は、Microsoft Exchangeの脆弱性の悪用、または悪意のある添付ファイルを含むフィッシングメールの配信です。[2][3]

例えば、Darktrace の顧客のネットワーク上で観測されたある Hive ランサムウェア攻撃の初期段階で、Darktrace は、HTTP 経由で PowerShell ユーザーエージェントを使用して、稀な外部ロケーション 23.81.246[.]84 に接続するデバイスを検知しました。この接続中、デバイスは「file.exe」という名前の実行可能ファイルをダウンロードしようとしました。このファイルは、最初にフィッシングメール経由でアクセスされ、配信された可能性があります。しかし、攻撃時にDarktrace/Email  が有効になっていなかったため、これはDarktraceの権限の範囲外でした。幸いにも、図2のパケットキャプチャ(PCAP)にあるように、接続はプロキシ認証に失敗し、ブロックされました。 

このダウンロードの試みの直後、同じデバイスが、珍しい外部エンドポイントである 146.70.87[.]132から大量の受信SSL接続を受け始めました。Darktrace は、このエンドポイントがGo Daddy CAという簡単に入手してアクセスできるSSL証明書を使用しており、このエンドポイントからの受信SSL接続が増えたことはこのデバイスにとって珍しい挙動であると記録しました。 

Darktrace が検知したこの非常に異常なアクティビティは、ランサムウェア攻撃がいつ始まったかを示していると思われ、おそらく最初のペイロードのダウンロードだと思われます。  

Darktrace DETECT のモデル:

  • Anomalous Connection / Powershell to Rare External
  • Anomalous Server Activity / New Internet Facing System
図2:プロキシ認証に失敗したことを示す、希少なエンドポイント23.81.246[.]84へのHTTP接続のPCAP

C2 ビーコニング 

初期アクセスに成功した後、Hiveアクターは、C2サーバーへの多数の接続と追加のステージャのダウンロードを通じて、感染したネットワーク上にC2インフラを確立し始めます。 

Hiveランサムウェアに感染した顧客ネットワークにおいて、Darktrace は複数の希少なエンドポイントへの接続を大量に開始するデバイスを確認しました。これは、攻撃者のインフラに対するC2ビーコンである可能性が非常に高いです。ある特定の例では、オープンソースインテリジェンス(OSINT)のさらなる調査により、これらのエンドポイントがCobalt Strikeに関連していることが判明しました。

Darktrace DETECT のモデル:

  • Anomalous Connection / Multiple Connections to New External TCP
  • Anomalous Server Activity / Anomalous External Activity from Critical Network Device
  • Compromise / High Volume of Connections with Beacon Score
  • Compromise / Sustained SSL or HTTP Increase
  • Compromise / Suspicious HTTP Beacons to Dotted Quad 
  • Compromise / SSL or HTTP Beacon
  • Device / Lateral Movement and C2 Activity

内部偵察、ラテラルムーブメント、特権のエスカレーション

C2インフラが確立された後、Hiveアクターは通常、ネットワーク上で検知されないようにするため、アンチウイルス製品のアンインストールを開始します[3]。また、脆弱性やオープンチャネルを探すために内部偵察を行い、ネットワーク全体を横方向に移動することを試みます。

C2接続が行われる中、Darktraceは、ある顧客ネットワーク上のデバイスが他の内部デバイスへの接続を異常に大量に開始したことを確認し、攻撃に関連するネットワークスキャン活動を検知することができました。また、ある重要なネットワークデバイスがSMB経由で実行ファイル mimikatz.exe を書き込んでいるのが確認されましたが、これは一般的にクレデンシャルハーベスティングに用いられるMimikatz攻撃ツールであると思われます。 

また、RDPおよびDCE-RPCを介したラテラルムーブメントの試みが複数検知され、攻撃者はAdministratorクレデンシャルを使用して認証に成功しました。あるケースでは、デバイスが ITaskScheduler のアクティビティを実行していることも観察されました。このサービスは、マシン上で実行されているタスクをリモートで制御するために使用され、悪意のあるラテラルムーブメントの一部として一般的に観察されます。Darktrace DETECTは、上記の活動がデバイスの通常の行動パターンからの逸脱であり、以下のモデルが侵害されたものであると理解しました:

Darktrace DETECT のモデル:

  • Anomalous Connection / Anomalous DRSGetNCChanges Operation
  • Anomalous Connection / New or Uncommon Service Control
  • Anomalous Connection / Unusual Admin RDP Session
  • Anomalous Connection / Unusual SMB Version 1 Connectivity
  • Compliance / SMB Drive Write
  • Device / Anomalous ITaskScheduler Activity
  • Device / Attack and Recon Tools
  • Device / Attack and Recon Tools In SMB
  • Device / EXE Files Distributed to Multiple Devices
  • Device / Suspicious Network Scan Activity
  • Device / Increase in New RPC Services
  • User / New Admin Credentials on Server

データ漏えい

攻撃の現段階では、Hiveアクターは様々な異なる方法を用いて感染したネットワーク上でデータ流出活動を行うことが知られています。米国サイバーセキュリティ・社会基盤安全保障庁 (CISA) は、「Hiveアクターは、RcloneとクラウドストレージサービスMega[.]nzを組み合わせて使用してデータを流出させている可能性が高い」と報告しています [4]。Darktrace DETECT は、ある顧客ネットワーク上のデバイスが、ユーザーエージェント "rclone/v1.57.0" で "w.apa.mega.co[.]nz" など Mega関連のエンドポイントにHTTP接続し、外部へと少なくとも3Gibが移動したことが観察されています(図3)。また、同じデバイスがSSL経由で、希少な外部IPである 158.51.85[.]157 に少なくとも3.6GBのデータを転送していることが確認されました。

図3:デバイスが複数のエンドポイントに外部接続し、メガストレージエンドポイントに流出したそれぞれのデータ量をまとめたもの

別のケースでは、デバイスがSSH経由で珍しい外部エンドポイント93.115.27[.]71に16GB以上のデータをアップロードしていることが観測されました。このエンドポイントは、以前のビーコン活動で確認されており、これは流出イベントである可能性が高いことが示唆されました。 

しかし、Hiveランサムウェアは、他のRaaSキットと同様に、その技術や機能が大きく異なる可能性があり、Hiveランサムウェアの攻撃においてデータ流出が常に存在するとは限らないことに注意することが重要です。Darktrace が検知したあるインシデントでは、顧客環境からデータが流出した形跡はなく、データ流出がHiveの実行者の目的の一部ではなかったことを示しています。

Darktrace DETECT のモデル:

  • Anomalous Connection / Data Sent to Rare Domain
  • Anomalous Connection / Lots of New Connections
  • Anomalous Connection / Multiple HTTP POSTs to Rare Hostname
  • Anomalous Connection / Suspicious Self-Signed SSL
  • Anomalous Connection / Uncommon 1 GiB Outbound
  • Device / New User Agent and New IP
  • Unusual Activity / Unusual External Data to New Endpoints
  • Unusual Activity / Unusual External Data Transfer
  • Unusual Activity / Enhanced Unusual External Data Transfer

ランサムウェアの展開

典型的なHiveランサムウェア攻撃の最終段階では、ランサムウェアのペイロードが展開され、感染したデバイス上のファイルを暗号化し始めます。あるお客様のネットワークで、Darktrace 、ドメインコントローラー(DC)に接続して「xxx.exe」という名前のファイルを読み込む複数のデバイスを検知しました。複数のソースが、このファイル名をHiveランサムウェアのペイロードと関連付けています。[5]

別の例ですが、Darktrace DETECTは、複数のデバイスが 194.156.90[.]25という珍しい外部の場所から実行ファイル「nua64.exe」および「nua64.dll」をダウンロードするのを観測しました。OSINTの調査により、このファイルがHiveランサムウェアに関連していることが判明しました。

図4:Hiveランサムウェアに関連する悪質なファイルハッシュ [6] のセキュリティベンダーによる解析結果 

この実行ファイルをダウンロードした直後、複数のデバイスで、ファイルの拡張子にランダムに生成された文字列を付加する、異常な量のファイル暗号化が行われていることが確認されました。 

Hiveランサムウェアの初期バージョンでは、拡張子が「.hive」のファイルが暗号化されることが報告されていますが [7]、Darktraceは、暗号化されたファイルの拡張子が、部分的にランダム化されているものの、一貫して20文字で、正規表現 “[a-zA-Z0-9\-\_]{8}[\-\_]{1}[A-Za-z0-9\-\_]{11}” と一致していたことが複数のお客様によって確認されました。

図5:デバイスのイベントログに、ランダムに生成された20文字の拡張子を持つ暗号化ファイルのSMBの読み取りと書き込みが表示されています 

ファイルの暗号化に成功すると、Hiveは「HOW_TO_DECRYPT.txt」と名付けられた身代金メモを、影響を受けた各ディレクトリに投下するようになります。通常、身代金要求書には、Hiveの「営業部」へのリンクと、流出が行われた場合には、攻撃者が要求が満たされない場合に流出したデータを公開すると脅す「HiveLeaks」サイトへのリンクが含まれています(図6)。 Darktrace で検知されたHiveランサムウェアのケースでは、複数のデバイスが「HiveLeaks」のTORドメインにコンタクトしようとする様子が観察されており、エンドポイントユーザーがランサムノートに記載されたリンクに従っていたことが示唆されています。

図6:Hiveのランサムノートのサンプル [4]

ファイル拡張子の例:

  • 36C-AT9-_wm82GvBoCPC
  • 36C-AT9--y6Z1G-RFHDT
  • 36C-AT9-_x2x7FctFJ_q
  • 36C-AT9-_zK16HRC3QiL
  • 8KAIgoDP-wkQ5gnYGhrd
  • kPemi_iF_11GRoa9vb29
  • kPemi_iF_0RERIS1m7x8
  • kPemi_iF_7u7e5zp6enp
  • kPemi_iF_y4u7pB3d3f3
  • U-9Xb0-k__T0U9NJPz-_
  • U-9Xb0-k_6SkA8Njo5pa
  • zm4RoSR1_5HMd_r4a5a9 

Darktrace DETECT のモデル:

  • Anomalous Connection / SMB Enumeration
  • Anomalous Connection / Sustained MIME Type Conversion
  • Anomalous Connection / Unusual Admin SMB Session
  • Anomalous File / Internal / Additional Extension Appended to SMB File
  • Compliance / SMB Drive Write
  • Compromise / Ransomware / Suspicious SMB Activity
  • Compromise / Ransomware / Ransom or Offensive Words Written to SMB
  • Compromise / Ransomware / Possible Ransom Note Write
  • Compromise / High Priority Tor2Web
  • Compromise / Tor2Web
  • Device / EXE Files Distributed to Multiple Devices

結論

Hiveランサムウェアの攻撃は、さまざまなアフィリエイトがさまざまな展開キットを使用して実行されるため、採用される戦術は異なる傾向にあり、新しいIoCが定期的に確認されています。さらに、2022年には、プログラミング言語Rustを使用してHiveの新しい亜種が作成されました。これはHiveの大幅なアップグレードであり、防御回避技術を向上させ、検知をさらに困難にしています [8]。 

Hiveは、現在市場にある数多くのRaaSの1つに過ぎず、この市場は利用率とプレゼンテーションの多様性が高まる一方であると予想されます。 ランサムウェアがより身近になり、展開が容易になるにつれ、組織はランサムウェアをできるだけ早い段階で特定するための効率的なセキュリティ対策を導入することが不可欠となります。 

Darktrace DETECTの自己学習型AIは、顧客ネットワークを理解し、組織のデジタルエステート全体で予想される行動パターンを学習します。このようなアノマリーベースのツールである Darktrace を使用すると、ルールやシグネチャ、既知のIoCに依存することなく、異常な動作や予期せぬ動作の自律検知を通じて新たな脅威を瞬時に特定することができます。 

寄稿者:Emily Megan Lim(Cyber Analyst)、Hyeongyung Yeom(Senior Cyber Analyst & Analyst Team Lead)

付録

MITRE AT&CK マッピング

偵察

T1595.001 – Scanning IP Blocks

T1595.002 – Vulnerability Scanning

リソース開発

T1583.006 – Web Services

初期アクセス

T1078 – Valid Accounts

T1190 – Exploit Public-Facing Application

T1200 – Hardware Additions

実行

T1053.005 – Scheduled Task

T1059.001 – PowerShell

永続性/特権昇格

T1053.005 – Scheduled Task

T1078 – Valid Accounts

防衛回避

T1078 – Valid Accounts

T1207 – Rogue Domain Controller

T1550.002 – Pass the Hash

探索

T1018 – Remote System Discovery

T1046 – Network Service Discovery

T1083 – File and Directory Discovery

T1135 – Network Share Discovery

ラテラルムーブメント

T1021.001 – Remote Desktop Protocol

T1021.002 – SMB/Windows Admin Shares

T1021.003 – Distributed Component Object Model

T1080 – Taint Shared Content

T1210 – Exploitation of Remote Services

T1550.002 – Pass the Hash

T1570 – Lateral Tool Transfer

収集

T1185 – Man in the Browser

コマンド&コントロール

T1001 – Data Obfuscation

T1071 – Application Layer Protocol

T1071.001 – Web Protocols

T1090.003 – Multi-hop proxy

T1095 – Non-Application Layer Protocol

T1102.003 – One-Way Communication

T1571 – Non-Standard Port

持ち出し

T1041 – Exfiltration Over C2 Channel

T1567.002 – Exfiltration to Cloud Storage

影響

T1486 – Data Encrypted for Impact

T1489 – Service Stop

IoC一覧 

23.81.246[.]84 - IP Address - Likely Malicious File Download Endpoint

146.70.87[.]132 - IP Address - Possible Ransomware Endpoint

5.199.162[.]220 - IP Address - C2 Endpoint

23.227.178[.]65 - IP Address - C2 Endpoint

46.166.161[.]68 - IP Address - C2 Endpoint

46.166.161[.]93 - IP Address - C2 Endpoint

93.115.25[.]139 - IP Address - C2 Endpoint

185.150.1117[.]189 - IP Address - C2 Endpoint

192.53.123[.]202 - IP Address - C2 Endpoint

209.133.223[.]164 - IP Address - Likely C2 Endpoint

cltrixworkspace1[.]com - Domain - C2 Endpoint

vpnupdaters[.]com - Domain - C2 Endpoint

93.115.27[.]71 - IP Address - Possible Exfiltration Endpoint

158.51.85[.]157 - IP Address - Possible Exfiltration Endpoint

w.api.mega.co[.]nz - Domain - Possible Exfiltration Endpoint

*.userstorage.mega.co[.]nz - Domain - Possible Exfiltration Endpoint

741cc67d2e75b6048e96db9d9e2e78bb9a327e87 - SHA1 Hash - Hive Ransomware File

2f9da37641b204ef2645661df9f075005e2295a5 - SHA1 Hash - Likely Hive Ransomware File

hiveleakdbtnp76ulyhi52eag6c6tyc3xw7ez7iqy6wc34gd2nekazyd[.]onion - TOR Domain - Likely Hive Endpoint

参考文献

[1] https://www.justice.gov/opa/pr/us-department-justice-disrupts-hive-ransomware-variant

[2] https://www.varonis.com/blog/hive-ransomware-analysis

[3] https://www.trendmicro.com/vinfo/us/security/news/ransomware-spotlight/ransomware-spotlight-hive 

[4]https://www.cisa.gov/news-events/cybersecurity-advisories/aa22-321a

[5] https://www.trendmicro.com/en_us/research/22/c/nokoyawa-ransomware-possibly-related-to-hive-.html

[6] https://www.virustotal.com/gui/file/60f6a63e366e6729e97949622abd9de6d7988bba66f85a4ac8a52f99d3cb4764/detection

[7] https://heimdalsecurity.com/blog/what-is-hive-ransomware/

[8] https://www.microsoft.com/en-us/security/blog/2022/07/05/hive-ransomware-gets-upgrades-in-rust/ 

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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Emily Megan Lim
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Gootloader Malware: Detecting and Containing Multi-Functional Threats with Darktrace

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15
Feb 2024

What is multi-functional malware?

While traditional malware variants were designed with one specific objective in mind, the emergence of multi-functional malware, such as loader malware, means that organizations are likely to be confronted with multiple malicious tools and strains of malware at once. These threats often have non-linear attack patterns and kill chains that can quickly adapt and progress quicker than human security teams are able to react. Therefore, it is more important than ever for organizations to adopt an anomaly approach to combat increasingly versatile and fast-moving threats.

Example of Multi-functional malware

One example of a multi-functional malware recently observed by Darktrace can be seen in Gootloader, a multi-payload loader variant that has been observed in the wild since 2020. It is known to primarily target Windows-based systems across multiple industries in the US, Canada, France, Germany, and South Korea [1].  

How does Gootloader malware work?

Once installed on a target network, Gootloader can download additional malicious payloads that allow threat actors to carry out a range of harmful activities, such as stealing sensitive information or encrypting files for ransom.

The Gootloader malware is known to infect networks via search engine optimization (SEO) poisoning, directing users searching for legitimate documents to compromised websites hosting a malicious payload masquerading as the desired file.

If the malware remains undetected, it paves the way for a second stage payload known as Gootkit, which functions as a banking trojan and information-stealer, or other malware tools including Cobalt Strike and Osiris [2].

Darktrace detection of Gootloader malware

In late 2023, Darktrace observed one instance of Gootloader affecting a customer in the US. Thanks to its anomaly-focused approach, Darktrace DETECT™ quickly identified the anomalous activity surrounding this emerging attack and brought it to the immediate attention of the customer’s security team. All the while, Darktrace RESPOND™ was in place and able to autonomously intervene, containing the suspicious activity and ensuring the Gootloader compromise could not progress any further.

In September 2023, Darktrace identified an instance of the Gootloader malware attempting to propagate within the network of a customer in the US. Darktrace identified the first indications of the compromise when it detected a device beaconing to an unusual external location and performing network scanning. Following this, the device was observed making additional command-and-control (C2) connections, before finally downloading an executable (.exe) file which likely represented the download of a further malicious payload.

As this customer had subscribed to the Proactive Notification Service (PTN), the suspicious activity was escalated to the Darktrace Security Operations Center (SOC) for further investigation by Darktrace’s expert analysts. The SOC team were able to promptly triage the incident and advise urgent follow-up actions.

Gootloader Attack Overview

Figure 1: Timeline of Anomalous Activities seen on the breach device.

Initial Beaconing and Scanning Activity

On September 21, 2023, Darktrace observed the first indications of compromise on the network when a device began to make regular connections to an external endpoint that was considered extremely rare for the network, namely ‘analyzetest[.]ir’.

Although the endpoint did not overtly seem malicious in nature (it appeared to be related to laboratory testing), Darktrace recognized that it had never previously been seen on the customer’s network and therefore should be treated with caution.  This initial beaconing activity was just the beginning of the malicious C2 communications, with several additional instances of beaconing detected to numerous suspicious endpoints, including funadhoo.gov[.]mv, tdgroup[.]ru’ and ‘army.mil[.]ng.

Figure 2: Initial beaconing activity detected on the breach device.

Soon thereafter, Darktrace detected the device performing internal reconnaissance, with an unusually large number of connections to other internal locations observed. This scanning activity appeared to primarily be targeting the SMB protocol by scanning port 445.

Within seconds of DETECT’s detection of this suspicious SMB scanning activity, Darktrace RESPOND moved to contain the compromise by blocking the device from connecting to port 445 and enforcing its ‘pattern of life’. Darktrace’s Self-Learning AI enables it to learn a device’s normal behavior and recognize if it deviates from this; by enforcing a pattern of life on an affected device, malicious activity is inhibited but the device is allowed to continue its expected activity, minimizing disruption to business operations.

Figure 3: The breach device Model Breach Event Log showing Darktrace DETECT identifying suspicious SMB scanning activity and the corresponding RESPOND actions.

Following the initial detection of this anomalous activity, Darktrace’s Cyber AI Analyst launched an autonomous investigation into the beaconing and scanning activity and was able to connect these seemingly separate events into one incident. AI Analyst analyzes thousands of connections to hundreds of different endpoints at machine speed and then summarizes its findings in a single pane of glass, giving customers the necessary information to assess the threat and begin remediation if necessary. This significantly lessens the burden for human security teams, saving them previous time and resources, while ensuring they maintain full visibility over any suspicious activity on their network.

Figure 4: Cyber AI Analyst incident log summarizing the technical details of the device’s beaconing and scanning behavior.

Beaconing Continues

Darktrace continued to observe the device carrying out beaconing activity over the next few days, likely representing threat actors attempting to establish communication with their malicious infrastructure and setting up a foothold within the customer’s environment. In one such example, the device was seen connecting to the suspicious endpoint ‘fysiotherapie-panken[.]nl’. Multiple open-source intelligence (OSINT) vendors reported this endpoint to be a known malware delivery host [3].

Once again, Darktrace RESPOND was in place to quickly intervene in response to these suspicious external connection attempts. Over the course of several days, RESPOND blocked the offending device from connecting to suspicious endpoints via port 443 and enforced its pattern of life. These autonomous actions by RESPOND effectively mitigated and contained the attack, preventing it from escalating further along the kill chain and providing the customer’s security team crucial time to take act and employ their own remediation.

Figure 5: A sample of the autonomous RESPOND actions that was applied on the affected device.

Possible Payload Retrieval

A few days later, on September 26, 2023, Darktrace observed the affected device attempting to download a Windows Portable Executable via file transfer protocol (FTP) from the external location ‘ftp2[.]sim-networks[.]com’, which had never previously been seen on the network. This download likely represented the next step in the Gootloader infection, wherein additional malicious tooling is downloaded to further cement the malicious actors’ control over the device. In response, Darktrace RESPOND immediately blocked the device from making any external connections, ensuring it could not download any suspicious files that may have rapidly escalated the attackers’ efforts.

Figure 6: DETECT’s identification of the offending device downloading a suspicious executable file via FTP.

The observed combination of beaconing activity and a suspicious file download triggered an Enhanced Monitoring breach, a high-fidelity DETECT model designed to detect activities that are more likely to be indicative of compromise. These models are monitored by the Darktrace SOC round the clock and investigated by Darktrace’s expert team of analysts as soon as suspicious activity emerges.

In this case, Darktrace’s SOC triaged the emerging activity and sent an additional notice directly to the customer’s security team, informing them of the compromise and advising on next steps. As this customer had subscribed to Darktrace’s Ask the Expert (ATE) service, they also had a team of expert analysts available to them at any time to aid their investigations.

Figure 7: Enhanced Monitoring Model investigated by the Darktrace SOC.

結論

Loader malware variants such as Gootloader often lay the groundwork for further, potentially more severe threats to be deployed within compromised networks. As such, it is crucial for organizations and their security teams to identify these threats as soon as they emerge and ensure they are effectively contained before additional payloads, like information-stealing malware or ransomware, can be downloaded.

In this instance, Darktrace demonstrated its value when faced with a multi-payload threat by detecting Gootloader at the earliest stage and responding to it with swift targeted actions, halting any suspicious connections and preventing the download of any additional malicious tooling.

Darktrace DETECT recognized that the beaconing and scanning activity performed by the affected device represented a deviation from its expected behavior and was indicative of a potential network compromise. Meanwhile, Darktrace RESPOND ensured that any suspicious activity was promptly shut down, buying crucial time for the customer’s security team to work with Darktrace’s SOC to investigate the threat and quarantine the compromised device.

Credit to: Ashiq Shafee, Cyber Security Analyst, Qing Hong Kwa, Senior Cyber Analyst and Deputy Analyst Team Lead, Singapore

付録

Darktrace DETECT によるモデル検知

Anomalous Connection / Rare External SSL Self-Signed

Device / Suspicious SMB Scanning Activity

Anomalous Connection / Young or Invalid Certificate SSL Connections to Rare

Compromise / High Volume of Connections with Beacon Score

Compromise / Beacon to Young Endpoint

Compromise / Beaconing Activity To External Rare

Compromise / Slow Beaconing Activity To External Rare

Compromise / Beacon for 4 Days

Anomalous Connection / Suspicious Expired SSL

Anomalous Connection / Multiple Failed Connections to Rare Endpoint

Compromise / Sustained SSL or HTTP Increase

Compromise / Large Number of Suspicious Successful Connections

Compromise / Large Number of Suspicious Failed Connections

Device / Large Number of Model Breaches

Anomalous File / FTP Executable from Rare External Location

Device / Initial Breach Chain Compromise

RESPOND Models

Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Breaches Over Time Block

Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Significant Anomaly from Client Block

Antigena / Network/Insider Threat/Antigena Network Scan Block

Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Enhanced Monitoring from Client Block

Antigena / Network / External Threat / Antigena Suspicious File Block

Antigena / Network / External Threat / Antigena File then New Outbound Block

Antigena / Network / External Threat / Antigena Suspicious Activity Block

侵害指標(IoC)一覧

Type

Hostname

IoCs + Description

explorer[.]ee - C2 Endpoint

fysiotherapie-panken[.]nl- C2 Endpoint

devcxp2019.theclearingexperience[.]com- C2 Endpoint

campsite.bplaced[.]net- C2 Endpoint

coup2pompes[.]fr- C2 Endpoint

analyzetest[.]ir- Possible C2 Endpoint

tdgroup[.]ru- C2 Endpoint

ciedespuys[.]com- C2 Endpoint

fi.sexydate[.]world- C2 Endpoint

funadhoo.gov[.]mv- C2 Endpoint

geying.qiwufeng[.]com- C2 Endpoint

goodcomix[.]fun- C2 Endpoint

ftp2[.]sim-networks[.]com- Possible Payload Download Host

MITRE ATT&CK マッピング

Tactic – Technique

Reconnaissance - Scanning IP blocks (T1595.001, T1595)

Command and Control - Web Protocols , Application Layer Protocol, One-Way Communication, External Proxy, Non-Application Layer Protocol, Non-Standard Port (T1071.001/T1071, T1071, T1102.003/T1102, T1090.002/T1090, T1095, T1571)

Collection – Man in the Browser (T1185)

Resource Development - Web Services, Malware (T1583.006/T1583, T1588.001/T1588)

Persistence - Browser Extensions (T1176)

参考文献

1.     https://www.blackberry.com/us/en/solutions/endpoint-security/ransomware-protection/gootloader

2.     https://redcanary.com/threat-detection-report/threats/gootloader/

3.     https://www.virustotal.com/gui/domain/fysiotherapie-panken.nl

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著者について
Ashiq Shafee
Cyber Security Analyst

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Seven Cyber Security Predictions for 2024

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13
Feb 2024

2024 Cyber Threat Predictions

After analyzing the observed threats and trends that have affected customers across the Darktrace fleet in the second half of 2023, the Darktrace Threat Research team have made a series of predictions. These assessments highlight the threats that are expected to impact Darktrace customers and the wider threat landscape in 2024.  

1. Initial access broker malware, especially loader malware, is likely to be a prominent threat.  

Initial access malware such as loaders, information stealers, remote access trojans (RATs), and downloaders, will probably remain some of the most relevant threats to most organizations, especially when noted in the context that many are interoperable, tailorable Malware-as-a-Service (MaaS) tools.  

These types of malware often serve as a gateway for threat actors to compromise a target network before launching subsequent, and often more severe, attacks. Would-be cyber criminals are now able to purchase and deploy these malware without the need for technical expertise.  

2. Infrastructure complexity will increase SaaS attacks and leave cloud environments vulnerable.

The increasing reliance on SaaS solutions and platforms for business operations, coupled with larger attack surfaces than ever before, make it likely that attackers will continue targeting organizations’ cloud environments with account takeovers granting unauthorized access to privileged accounts. These account hijacks can be further exploited to perform a variety of nefarious activities, such as data exfiltration or launching phishing campaigns.  

It is paramount for organizations to not only fortify their SaaS environments with security strategies including multifactor authentication (MFA), regular monitoring of credential usage, and strict access control, but moreover augment SaaS security using anomaly detection.  

3. The prevalence and evolution of ransomware will surge.

The Darktrace Threat Research team anticipates a surge in Ransomware-as-a-Service (RaaS) attacks, marking a shift away from conventional ransomware. The uptick in RaaS observed in 2023 evidences that ransomware itself is becoming increasingly accessible, lowering the barrier to entry for threat actors. This surge also demonstrates how lucrative RaaS is for ransomware operators in the current threat landscape, further reinforcing a rise in RaaS.  

This development is likely to coincide with a pivot away from traditional encryption-centric ransomware tactics towards more sophisticated and advanced extortion methods. Rather than relying solely on encrypting a target’s data for ransom, malicious actors are expected to employ double or even triple extortion strategies, encrypting sensitive data but also threatening to leak or sell stolen data unless their ransom demands are met.  

4. Threat actors will continue to rely on living-off-the-land techniques.

With evolving sophistication of security tools and greater industry adoption of AI techniques, threat actors have focused more and more on living-off-the-land. The extremely high volume of vulnerabilities discovered in 2023 highlights threat actors’ persistent need to compromise trusted organizational mechanisms and infrastructure to gain a foothold in networks. Although inbox intrusions remain prevalent, the exploitation of edge infrastructure has demonstrably expanded compared to previously endpoint-focused attacks.

Given the prevalence of endpoint evasion techniques and the high proportion of tactics utilizing native programs, threat actors will likely progressively live off the land, even utilizing new techniques or vulnerabilities to do so, rather than relying on unidentified malicious programs which evade traditional detection.

5. The “as-a-Service” marketplace will contribute to an increase in multi-phase compromises.

With the increasing “as-a-Service” marketplaces, it is likely that organizations will face more multi-phase compromises, where one strain of malware is observed stealing information and that data is sold to additional threat actors or utilized for second and/or third-stage malware or ransomware.  

This trend builds on the concept of initial access brokers but utilizes basic browser scraping and data harvesting to make as much profit throughout the compromise process as possible. This will likely result in security teams observing multiple malicious tools and strains of malware during incident response and/or multi-functional malware, with attack cycles and kill chains morphing into less linear and more abstract chains of activity. This makes it more essential than ever for security teams to apply an anomaly approach to stay ahead of asymmetric threats.  

6. Generative AI will let attackers phish across language barriers.

Classic phishing scams play a numbers game, targeting as many inboxes as possible and hoping that some users take the bait, even if there are spelling and grammar errors in the email. Now, Generative AI has reduced the barrier for entry, so malicious actors do not have to speak English to produce a convincing phishing email.  

In 2024, we anticipate this to extend to other languages and regions. For example, many countries in Asia have not yet been greatly impacted by phishing. Yet Generative AI continues to develop, with improved data input yielding improved output. More phishing emails will start to be generated in various languages with increasing sophistication.    

7. AI regulation and data privacy rules will stifle AI adoption.

AI regulation, like the European Union’s AI Act and NIS2, is starting to be implemented around the world. As policies continue to come out about AI and data privacy, practical and pragmatic AI adoption becomes more complex.  

Businesses will likely have to take a second look at AI they are adopting into their tech stacks to consider what may happen if a tool is suddenly deprecated because it is no longer fit for purpose or loses the approvals in place. Many will also have to use completely different supply chain evaluations from their usual ones based on developing compliance registrars. This increased complication may make businesses reticent to adopt innovative AI solutions as legislation scrambles to keep up.  

Learn more about observed threat trends and future predictions in the 2023 End of Year Threat Report

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著者について
Darktrace 脅威リサーチチーム

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