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March 22, 2022

Stopping Trickbot: Darktrace's Autonomous Response

Darktrace's autonomous response successfully thwarted a Trickbot intrusion. See how AI played a crucial role in this defense.
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.
Written by
Tony Jarvis
VP, Field CISO
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22
Mar 2022

In the lead-up to the 2020 US election, Microsoft and its partners attempted to bring down the pernicious Trickbot malware and reduce election tampering attempts. These efforts were successful, to an extent: the takedown effectively eliminated 94% of Trickbot’s infrastructure and massively reduced its influence in late 2020.

Malware rarely stays dead, however. We discussed previously how the arrests which followed REvil’s widespread attacks in 2021 have done little to disrupt that group’s Ransomware-as-a-Service operation, and how Ryuk ransomware fell into new hands after being abandoned by its creators.

Trickbot has seen a resurrection of even greater proportions. By June 2021, when Darktrace detected a Trickbot intrusion in one of its customer environments, the malware was far from a forgotten, ineffectual strain. It had instead become the most prevalent malware in the world.

It was only due to a last-minute activation of Darktrace’s Autonomous Response that this customer was able to avoid falling victim to a successful ransomware attack. Because it can take action at any stage of an attack, Autonomous Response could interrupt Trickbot even after it had taken root within the digital environment, and successfully prevent the execution of ransomware.

Trickbot takes root

The intrusion took place at a public administration organization in the EMEA region. Prior to Darktrace’s deployment, a single internal domain controller had been compromised by Trickbot, which then lay dormant for at least a month. By the time the malware began to take action, however, Darktrace’s AI had been deployed. Despite entering a compromised environment, the AI was able to differentiate between benign and malicious activity and immediately detect the threat, though at this point Autonomous Response was configured to not take any action without human confirmation.

Darktrace detected the compromised domain controller uploading a malicious DLL file – very likely Trickbot itself – to approximately 280 devices in the organization over SMB, and then using Windows Management Instrumentation (WMI) to configure and execute it. Despite Trickbot’s age and infamy, tools dependent on threat intelligence remained silent at this stage.

Figure 1: Timeline of the attack

How attackers resurrected Trickbot

Trickbot’s modular nature makes it a perfect gateway for a host of criminal activities, and keeps the malware itself adaptable and therefore hard to defend against. The action coordinated by Microsoft successfully took down the known IP addresses of multiple Trickbot command and control (C2) servers and temporarily prevented Trickbot operators from purchasing or leasing new ones. But it did not take long for the Trickbot infrastructure to be rebuilt, and in May and June of 2021 it was again deemed the most prevalent malware in a Global Threat Index.

Trickbot’s ability to evolve and circumvent existing OSINT was demonstrated in this attack, as Darktrace noticed 160 of the 280 compromised devices it had detected beginning to connect to a host of new C2 endpoints. None of these had OSINT associating them with malicious activity, but Darktrace considered the activity highly unusual in the context of previous behavior, and the security team were notified of this potential high-severity incident via a Proactive Threat Notification (PTN).

The attackers laid low for over a month, before the compromised devices were detected downloading masqueraded executable files and conducting anomalous scanning activity. These files were likely Ryuk ransomware payloads. By spacing out these stages of the attack, the threat actors made it harder for human teams to connect the dots and reveal the full scope of the threat.

Darktrace’s Cyber AI Analyst, which investigates and triages threats across entire digital environments, was able to piece these disparate events into a single attack narrative, however, and deliver a further PTN. Due to the severity of the situation, the customer submitted to Darktrace’s Ask the Expert (ATE) service to receive assistance with their threat response.

Figure 2: Cyber AI Analyst investigates suspicious executable files being spread to multiple internal devices

Autonomous Response shuts down a late-stage attack

Having understood the scale of the threat they now faced, the team activated Autonomous Response to take autonomous action to contain the threat. If Autonomous Response had been in place from the beginning, it would have stopped this attack in its earliest stages, while it was restricted to a single compromised domain controller. Crucially, however, Autonomous Response can take action at any stage of a ransomware attack.

Even at this late stage, it was able to halt the attackers and prevent Ryuk from being executed on the network. The AI blocked a chain of malicious activities including SMB enumeration, networking scanning, and suspicious outbound connections in seconds, disrupting the attack while enforcing normal business operations to ensure that the rest of the company’s work could continue uninterrupted.

With their C2 communications and lateral movement efforts disrupted, the attackers were unable to execute Ryuk, and the attack came to an end just in time. It is likely that this last-minute activation of Autonomous Response avoided widespread data encryption and possibly exfiltration, as well as the numerous costs which follow a successful ransomware attack even if a ransom is paid.

Deploying Autonomous Response before it’s too late

Despite only being activated once the attack had taken root, Darktrace was still able to distinguish malicious activity from normal business operations and stop the threat without causing disruption. Next time an attack strikes, this organization will be prepared with Autonomous Response in fully autonomous mode from the outset, ready to take action at the first sign of an emerging threat and minimize their remediation efforts.

The journey to fully autonomous security requires organizations to build trust in AI’s accuracy and decision-making. What this journey looks like for each individual organization will differ, but the need for technology that can autonomously respond to emerging threats is not a lesson any organization ought to learn the hard way.

Thanks to Darktrace analyst Sam Lister for his insights on the above threat find.

Inside the SOC
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May 18, 2026

AI Insider Threats: How Generative AI is Changing Insider Risk

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How generative AI changes insider behavior

AI systems, especially generative platforms such as chatbots, are designed for engagement with humans. They are equipped with extraordinary human-like responses that can both confirm, and inflate, human ideas and ideology; offering an appealing cognitive partnership between machine and human.  When considering this against the threat posed by insiders, the type of diverse engagement offered by AI can greatly increase the speed of an insider event, and can facilitate new attack platforms to carry out insider acts.  

This article offers analysis on how to consider this new paradigm of insider risk, and outlines key governance principles for CISOs, CSOs and SOC managers to manage the threats inherent with AI-powered insider risk.

What is an insider threat?

There are many industry or government definitions of what constitutes insider threat. At its heart, it relates to the harm created when trusted access to sensitive information, assets or personnel is abused bywith malicious intent, or through negligent activities.  

Traditional methodologies to manage insider threat have relied on two main concepts: assurance of individuals with access to sensitive assets, and a layered defense system to monitor for any breach of vulnerability. This is often done both before, and after access has been granted.  In the pre-access state, assurance is gained through security or recruitment checks. Once access is granted, controls such as privileged access, and zero-trust architecture offer defensive layers.

How does AI change the insider threat paradigm?

While these two concepts remain central to the management of insider threats, the introduction of AI offers three key new aspects that will re-shape the paradigm:.  

AI can act as a cognitive amplifier, influencing and affecting the motivations that can lead to insider-related activity. This is especially relevant for the deliberate insider - someone who is considering an act of insider harm. These individuals can now turn to AI systems to validate their thinking, provide unique insights, and, crucially, offer encouragement to act. With generative systems hard-wired to engage and agree with users, this can turn a helpful AI system into a dangerous AI hype machine for those with harmful insider intent.  

AI can act as an operational enabler. AI can now develop and increase the range of tools needed to carry out insider acts. New social engineering platforms such as vishing and deepfakes give adversaries a new edge to create insider harm. AI can generate solutions and operational platforms at increasing speeds; often without the need for human subject matter expertise to execute the activities. As one bar for advanced AI capabilities continues to be raised, the bar needed to make use of those platforms has become significantly lower.

AI can act as a semi-autonomous insider, particularly when agentic AI systems or non-human identities are provided broad levels of autonomy; creating a vector of insider acts with little-to-no human oversight or control. As AI agents assume many of the orchestration layers once reserved for humans, they do so without some of the restricted permissions that generally bind service accounts. With broad levels of accessibility and authority, these non-human identities (NHIs) can themselves become targets of insider intent.  Commonly, this refers to the increasing risks of prompt injection, poisoning, or other types of embedded bias. In many ways, this mirrors the risks of social engineering traditionally faced by humans. Even without deliberate or malicious efforts to corrupt them, AI systems and AI agents can carry out unintended actions; creating vulnerabilities and opportunities for insider harm.

How to defend against AI-powered insider threats

The increasing attack surfaces created or facilitated by AI is a growing concern.  In Darktrace’s own AI cybersecurity research, the risks introduced, and acknowledged, through the proliferation of AI tools and systems continues to outstrip traditional policies and governance guardrails. 22% of respondents in the survey cited ‘insider misuse aided by generative AI’ as a major threat concern.  And yet, in the same survey, only 37% of all respondents have formal policies in place to manage the safe and responsible use of AI.  This draws a significant and worrying delta between the known risks and threat concerns, and the ability (and resources) to mitigate them.

What can CISOs and SOC leaders do to protect their organization from AI insider threats?  

Given the rapid adaptation, adoption, and scale of AI systems, implementing the right levels of AI governance is non-negotiable. Getting the correct balance between AI-driven productivity gains and careful compliance will lead to long-term benefits. Adapting traditional insider threat structures to account for newer risks posed through the use of AI will be crucial. And understanding the value of AI systems that add to your cybersecurity resilience rather than imperil it will be essential.

For those responsible for the security and protection of their business assets and data holdings, the way AI has changed the paradigm of insider threats can seem daunting.  Adopting strong, and suitable AI governance can become difficult to introduce due to the volume and complexity of systems needed to be monitored. As well as traditional insider threat mitigations such as user monitoring, access controls and active management, the speed and autonomy of some AI systems need different, as well as additional layers of control.  

How Darktrace helps protect against AI-powered insider threats

Darktrace has demonstrated that, through platforms such as our proprietary Cyber AI Analyst, and our latest product Darktrace / SECURE AI, there are ways AI systems can be self-learning, self-critical and resilient to unpredictable AI behavior whilst still offering impressive returns; complementing traditional SOC and CISO strategies to combat insider threat.  

With / SECURE AI, some of the ephemeral risks drawn through AI use can be more easily governed.  Specifically, the ability to monitor conversational prompts (which can both affect AI outputs as well as highlight potential attempts at manipulation of AI; raising early flags of insider intent); the real-time observation of AI usage and development (highlighting potential blind-spots between AI development and deployment); shadow AI detection (surfacing unapproved tools and agents across your IT stack) and; the ability to know which identities (human or non-human) have permission access. All these features build on the existing foundations of strong insider threat management structures.  

How to take a defense-in-depth approach to AI-powered insider threats

Even without these tools, there are four key areas where robust, more effective controls can mitigate AI-powered insider threat.  Each of the below offers a defencce-in-depth approach: layering acknowledgement and understanding of an insider vector with controls that can bolster your defenses.  

Identity and access controls

Having a clear understanding of the entities that can access your sensitive information, assets and personnel is the first step in understanding the landscape in which insider harm can occur.  AI has shown that it is not just flesh and bone operators who can administer insider threats; Non-Human Identities (such as agentic AI systems) can operate with autonomy and freedom if they have the right credentials. By treating NHIs in the same way as human operators (rather than helpful machine-based tools), and adding similar mitigation and management controls, you can protect both your business, and your business-based identities from insider-related attention.

Visibility and shadow AI detection

Configuring AI systems carefully, as well as maintaining internal monitoring, can help identify ‘shadow AI’ usage; defined as the use of unsanctioned AI tools within the workplace1 (this topic was researched in Darktrace’s own paper on "How to secure AI in the enterprise". The adoption of shadow AI could be the result of deliberate preference, or ‘shortcutting’; where individuals use systems and models they are familiar with, even if unsanctioned. As well as some performance risks inherent with the use of shadow AI (such as data leakage and unwanted actions), it could also be a dangerous precursor for insider-related harm (either through deliberate attempts to subvert regular monitoring, or by opening vulnerabilities through unpatched or unaccredited tooling).

Prompt and Output Guardrails

The ability to introduce guardrails for AI systems offers something of a traditional “perimeter protection” layer in AI defense architecture; checking prompts and outputs against known threat vectors, or insider threat methodologies. Alone, such traditional guardrails offer limited assurance.  But, if tied with behavior-centric threat detection, and an enforcement system that deters both malicious and accidental insider activities, this would offer considerable defense- in- depth containment.  

Forensic logging and incident readiness response

The need for detection, data capture, forensics, and investigation are inherent elements of any good insider threat strategy. To fully understand the extent or scope of any suspected insider activity (such as understanding if it was deliberate, targeted, or likely to occur again), this rich vein of analysis could prove invaluable.  As the nature of business increasingly turns ephemeral; with assets secured in remote containers, information parsed through temporary or cloud-based architecture, and access nodes distributed beyond the immediate visibility of internal security teams, the development of AI governance through containment, detection, and enforcement will grow ever more important.

Enabling these controls can offer visibility and supervision over some of the often-expressed risks about AI management. With the right kind of data analytics, and with appropriate human oversight for high-risk actions, it can illuminate the core concerns expressed through a new paradigm of AI-powered insider threats by:

  • Ensuring deliberately mis-configured AI systems are exposed through regular monitoring.
  • Highlighting changes in systems-based activity that might indicate harmful insider actions; whether malicious or accidental.
  • Promoting a secure-by-design process that discourages and deters insider-related ambitions.
  • Ensuring the control plane for identity-based access spans humans, NHIs and AI models, and:
  • Offering positive containment strategies that will help curate the extent of AI control, and minimize unwanted activities.

Why insider threat remains a human challenge

At its root, and however it has been configured, AI is still an algorithmic tool; something designed to automate, process and manage computational functions at machine speed, and boost productivity.  Even with the best cybersecurity defenses in place, the success of an insider threat management program will still depend on the ability of human operators to identify, triage, and manage the insider threat attack surface.  

AI governance policies, human-in-the-loop break points, and automated monitoring functions will not guard against acts of insider harm unless there is intention to manage this proactively, and through a strong culture of how to guard against abuses of trust and responsibility.

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Jason Lusted
AI Governance Advisor

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May 18, 2026

中国系APTキャンペーン、アップデートされたFDMTPバックドアで企業を狙う

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ダークトレースは、中国系グループの活動と一致する動きを特定しました。これは、主にアジア太平洋および日本(APJ)地域の顧客環境を標的としたTwill Typhoonに関連するキャンペーンです。

2025年9月下旬から、影響を受けた複数のホストが、YahooやApple関連のサービスを装ったインフラを含む、コンテンツ配信ネットワーク(CDN)を偽装したドメインへのリクエストを行っていることが観察されました。これらの事例において、ダークトレースは一貫した動作のパターンを特定しました。それは、正当なバイナリと悪意あるダイナミックリンクライブラリ(DLL)を同時に取得し、モジュラー型の.NETベースのリモートアクセス型トロイの木馬(RAT)フレームワークのサイドローディングと実行を可能にするものでした。

これらはダークトレースが先日発表した中国系オペレーションについてのレポート、 Crimson Echoで説明されているパターンとも一致しています。このケースでは、正規のソフトウェア上にモジュラー型の侵入チェーンが構築され、ステージングされたペイロードの投下が見られました。脅威アクターは正当なバイナリをコンフィギュレーションファイルや悪意あるDLLとともに取得することにより、.NETベースのRATのサイドローディングを可能にしました。

キャンペーンの確認

これらのケースには同じ順序のシーケンスが現れています:(1) 正規の実行可能ファイルの取得、(2) 対応する .config ファイルの取得、(3) 悪意あるDLLの取得、(4) DLLの繰り返しダウンロード、(5) コマンド&コントロール(C2)通信。 正規のバイナリは正規のプロセスを提供しますが、.config ファイルは悪意あるバイナリを取得します。

ダークトレースは、この活動が公に報告されているTwill Typhoonの手法と一致していると中程度の確信を持って評価しています。FDMTPの使用、DLLサイドローディング、および重複するインフラストラクチャが観察されたことは、以前に見られた作戦と一致していますが、これは特定の単一のアクターに固有のものではありません。アトリビューションには可視性による制限があります。初期アクセスは直接確認されませんでしたが、侵入のパターンは同様の作戦で報告されている既知のフィッシングによる侵入手法と一致しています。

Darktraceによる観測

2025年9月下旬より、Darktraceは複数の顧客環境において良く知られたプラットフォームの“CDN”エンドポイントと称するインフラ(YahooやAppleを偽装したものを含む)に対してHTTP GETリクエストが行われていることを観測しました。これらのケースでは、影響を受けたホストは正当な実行形式、対応する.configファイル(同じベース名)、そしてサイドローディング用DLLを取得しています。正当なバイナリ+コンフィギュレーション+DLLのシーケンスは中国系の攻撃キャンペーンで見られているものです。

いくつかのケースでは、ホストはさらに/GetClusterエンドポイントへのアウトバウンドリクエストを発行しており、protocol=Dotnet-Tcpdmtpパラメータも含まれていました。このアクティビティの後繰り返しDLLコンテンツの取得が行われ、その後これが正当なプロセス内でサーチオーダー杯ジャッキングに使われました。

2025年9月~10月に見られた多くのケースで、Darktraceのアラートは初期段階の登録およびC2セットアップ動作を識別しました。その後同じ外部ホストからのDLL(Client.dll等)取得(一部のケースでは複数日に渡って繰り返し)が続き、これは実行チェーンの確立と維持を示すものでした。2026年4月、金融セクターの顧客のエンドポイントがyahoo-cdn[.]it[.]comに対して一連のGETリクエストを開始し、最初に正当なバイナリ(vshost.exeおよびdfsvc.exeを含む)を取得し、その後11日間にわたり関連するコンフィギュレーションファイルおよびDLLコンポーネント(dfsvc.exe.configおよびdnscfg.dllを含む)を繰り返し取得しました。Visual Studio ホスティングと OneClick(dfsvc.exe)のパスの使用はどちらも、マルウェアをターゲット環境で実行できるようにするためのものです。

技術分析

初期ステージングおよび実行

最初のアクセスはわかっていませんが、ダークトレースの研究者はマルウェアを含む複数のアーカイブを特定しました。

代表的なサンプルには以下を含むZIPアーカイブ(“test.zip”)が含まれていました:

  • 正規の実行形式:biz_render.exe(Sogou Pinyin IME)
  • 悪意あるDLL: browser_host.dll

"test.zip" という名前のzipアーカイブには、正規のバイナリ"biz_render.exe" が含まれており、これは人気のある中国語IMEであるSogou Pinyinです。

正規のバイナリと共に ”browser_host.dll” という悪意のあるDLLがあります。</x1>この正規のバイナリは ”browser_host.dll”という正規のDLLを、LoadLibraryExWを介して読み込みますが、悪意のあるDLLにも同じ名前がつけられることにより、biz_render.exeに悪意のあるDLLをサイドロードします。同名の悪意あるDLLを提供することで、攻撃者は実行フローを乗っ取り、信頼されたプロセス内でペイロードを実行することができます。

図1.Biz_render.exe による browser_host.dll のローディング

正規のバイナリは、サイドロードされた"browser_host.dll"から関数GetBrowserManagerInstanceを呼び出し、その後、埋め込まれた文字列に対してXORベースの復号化(キー 0x90)を実行して、mscoree.dllを解決し動的にロードします。

このDLLは、ネイティブバイナリのみに依存するのではなく、Windowsの共通言語ランタイム(CLR)を使用することにより、プロセス内で管理された.NETコードを実行します。実行中、ローダーはペイロードを.NETアセンブリとして直接メモリにロードし、メモリ内での実行を可能にします。

C2 登録

GETリクエストが以下に対して実行されます:

GET /GetCluster?protocol=DotNet-TcpDmtp&tag={0}&uid={1}

カスタムヘッダ:

Verify_Token: Dmtp

これは、後の通信に使用されるIPアドレスをbase64でエンコードし、gzipで圧縮したものを返します。

図2.デコードされたIP

ステージングされたペイロードの取得

その後のアクティビティには、yahoo-cdn.it[.]comからの複数のコンポーネントの取得が含まれます。以下のGETリクエストが行われます:

/dfsvc.exe

/dnscfg.dll

/dfsvc.exe.config

/vhost.exe

/Microsoft.VisualStudio.HostingProcess.Utilities.Sync.dll

/config.etl

ClickOnceおよびAppDomainのハイジャッキング

Dfsvc.exeは正当なWindowsのClickOnceエンジンであり、ClickOnceアプリケーションの更新に使用される.NETフレームワークの一部です。付随するdfsvc.exeには、アプリケーションのコンフィギュレーションデータを保存するために使用されるdfsvc.exe.configファイルが含まれています。しかし、このケースではマルウェアが正規のdfsvc.exe.configをC:\Windows\Microsoft.NET\Framework64\v4.0.30319のサーバーから取得したものと置き換えます。

さらに、正当なVisual Studioホスティングプロセスであるvhost.exeがサーバーから取得され、それとともに”Microsoft.VisualStudio.HostingProcess.Utilities.Sync.dll”と”config.etl”も取得されます。このDLLは、config.etl内のAESで暗号化されたペイロードを復号してロードするために使用されます。暗号化されたペイロードはdnscfg.dllであり、これはdfsvcの代わりにvshostにロードすることができ、環境が.NETをサポートしていない場合に使用することができます。

図3.ClickOnceのコンフィギュレーション

悪意あるコンフィギュレーションはログ記録を無効にし、アプリケーションがリモートサーバーからdnscfg.dllを読み込むようにし、カスタムのAppDomainManagerを使用してdfsvc.exeの初期化時にDLLが実行されるようにします。永続性を確保するために、%APPDATA%\Local\Microsoft\WindowsApps\dfsvc.exeのスケジュールされたタスクが追加されます。

コアペイロード

DLL dnscfg.dll は、カスタムTCPベースのプロトコルであるDMTP(Duplex Message Transport Protocol)を使用して通信する、著しく難読化された.NET RAT(Client.TcpDmtp.dll) です。 観察された特徴から、これはFDMTPフレームワーク(v3.2.5.1)の更新版であると思われます。

図4.InitializeNewDomain

ペイロードは:

  • クラスタベースの解決を使用 (GetHostFromCluster)
  • トークン検証を実装
  • 永続的な実行ループに入る (LoopMessage)
  • DMTPを介した構造化されたリモートタスキングをサポート

接続が確立されると、マルウェアは永続的なループ(LoopMessage)に入り、リモートサーバーからのコマンドを受信できるようになります。

図5.DMTP接続関数

値は直接参照するのではなく、実行時に解決されるコンテナを通じて取得されます。文字列値は暗号化されたバイト配列(_0)に格納され、カスタムのXORベースの文字列復号ルーチン(dcsoft)によって復号されます。キーの下位16ビットは0xA61D(42525)とXORされて初期のXORキーが導出され、それに続くビットは文字列の長さと暗号化されたバイト配列へのオフセットを定義します。各文字は2つの暗号化されたバイトから再構成され、増加するキー値とXORされて、ペイロードで使用される平文文字列が生成されます。

図6.復号化された文字列

リソースセクションには複数の圧縮されたバイナリが埋め込まれており、その大多数はライブラリファイルです。

図7: リソース

モジュラー型フレームワークとプラグイン

ペイロードには以下を含む複数の圧縮ライブラリが埋め込まれています:

  • client.core.dll
  • client.dmtpframe.dll

Client.core.dllは、システムプロファイリング、C2通信、およびプラグイン実行に使用されるコアライブラリです。インプラントは、アンチウイルス製品、ドメイン名、HWID、CLRバージョン、管理者権限、ハードウェアの詳細、ネットワークの詳細、オペレーティングシステム、およびユーザーを含む情報を取得する機能を備えています。

図8: Client.Core.Info 関数

さらに、このコンポーネントはプラグインの読み込みを担当しており、バイナリおよびJSONベースのプラグイン実行の両方をサポートしています。これにより、プラグインは実行されるタスクに応じて異なる形式のコマンドやパラメータを受け取ることができます。

このフレームワークがプラグインのハッシュ、メソッド名、タスク識別子、呼び出し元追跡、引数の処理などの詳細を管理し、プラグインを環境内で一貫して実行することができます。実行管理に加えて、このライブラリはログ記録、通信、プロセス処理などの共通のランタイム機能へのアクセスをプラグインに提供します。

図9: Client.core 関数

client.dmtpframe.dllは次を処理します:

  • DMTP通信
  • ハートビートおよび再接続
  • レジストリを通じたプラグイン永続化:

HKCU\Software\Microsoft\IME\{id}

Client.dmtpframe.dllはTouchSocket DMTPネットワーキングライブラリ上に構築されており、リモートプラグインの管理を行います。このDLLは、ハートビートの維持、再接続処理、RPCスタイルのメッセージング、SSLサポート、およびトークンベースの認証を含むリモート通信機能を実装しています。このDLLは、永続化のためにHKCU/Software/Microsoft/IME/{id} のレジストリにプラグインを追加する機能も備えています。  

観測されたプラグイン

使用されたすべてのプラグインは判明していませんが、研究者たちは以下の4つを確認することができました:

  • Persist.WpTask.dll - リモートでスケジュールされたWindowsタスクを作成、削除、トリガーするために使用されます。
  • Persist.registry.dll - レジストリの永続性を管理するために使用され、レジストリ値の作成および削除、隠し永続化キーの操作が可能です。
  • Persist.extra.dll - メインフレームワークの読み込みと永続化に使用されます。
  • Assist.dll - リモートでファイルやコマンドを取得したり、システムプロセスを操作したりするために使用されます。
図10: IME レジストリに格納されたプラグイン
図11: プラグインリソース内の難読化されたスクリプト

Persist.extra.dll は、スクリプト"setup.log"を、読み込みメインフレームワークをロードおよび永続化するために使用されるモジュールです。バイナリのリソースセクションに格納されている難読化されたスクリプトは、.NET COMオブジェクトを作成し、永続化のためにレジストリキーHKCU\Software\Classes\TypeLib\ {9E175B61-F52A-11D8-B9A5-505054503030}\1.0\1\Win64 に追加します。このスクリプトの難読化を解除すると、"WindowsBase.dll”という別のDLLが明らかになります。

図12: スクリプトのレジストリエントリ

バイナリは5分ごとにicloud-cdn[.]netをチェックし、バージョン文字列を取得し、暗号化されたペイロードであるchecksum.binをダウンロードし、ローカルにC:\ProgramData\USOShared\Logs\checksum.etlとして保存し、ハードコードされたキーPOt_L[Bsh0=+@0a.を使用してAESで復号化し、Assembly.Load(byte[])を介して復号化されたアセンブリをメモリから直接ロードします。version.txtファイルは更新マーカーとして機能し、リモートのバージョンが変更された場合にのみ再ダウンロードされるようにします。また、ミューテックスは重複したインスタンスの起動を防ぎます。

図13: USOShared/Logs.

Checksum.etlはAESで復号化され、メモリにロードされ、別の.NET DLLである"Client.dll"がロードされます。このバイナリは前述の"dnscfg.dll"と同じものであり、脅威アクターがバージョンに基づいてメインフレームワークを更新することを可能にします。

まとめ

これらの事例で一貫して観測されたシーケンスは以下の通りです:

  • 正規の実行形式の取得
  • サイドローディング用DLLの取得
  • /GetClusterによるC2登録

侵入は単一の足場に依存しておらず、独立して更新、交換、再読み込みが可能なコンポーネントに分散されています。このアプローチは、中国系脅威アクターの手法と一致しています。Crimson Echoレポートで説明されているように、安定した特徴は技術的なものではなく、動作上の特徴です。インフラストラクチャは変化し、ペイロードも変わりますが、実行モデルは同じです。防御者にとって、その意味は明白です。それは個別の指標に基づく検知は急速に劣化するということです。動作のシーケンスや、アクセスがどのように構築され再確立されるかに基づく検知は、はるかに永続的です。

協力:Tara Gould (Malware Research Lead), Adam Potter (Senior Cyber Analyst), Emma Foulger (Global Threat Research Operations Lead), Nathaniel Jones (VP, Security & AI Strategy)

編集: Ryan Traill (Content Manager)


付録

検知モデルとトリガーされたインジケータのリストをIOCとともに提示します。

Indicators of Compromise (IoCs)

Test.zip - fc3959ebd35286a82c662dc81ca658cb

Dnscfg.dll - b2c8f1402d336963478f4c5bc36c961a

Client.TcpDmtp.dll - c52b4a16d93a44376f0407f1c06e0b

Browser_host.dll - c17f39d25def01d5c87615388925f45a

Client.DmtpFrame.dll - 482cc72e01dfa54f30efe4fefde5422d

Persist.Extra - 162F69FE29EB7DE12B684E979A446131

Persist.Registry - 067FBAD4D6905D6E13FDC19964C1EA52

Assist - 2CD781AB63A00CE5302ED844CFBECC27

Persist.WpTask - DF3437C88866C060B00468055E6FA146

Microsoft.VisualStudio.HostingProcess.Utilities.Sync.dll - c650a624455c5222906b60aac7e57d48

www.icloud-cdn[.]net

www.yahoo-cdn.it[.]com

154.223.58[.]142[AP8] [EF9]

MITRE ATT&CK テクニック

T1106 – ネイティブAPI

T1053.005 -スケジュールされたタスク

T1546.16 - コンポーネントオブジェクトモデルハイジャッキング

T1547.001 – レジストリ実行キー

T1511.001 -DLLインジェクション

T1622 – デバッガ回避

T1027 – ファイルおよび情報の難読化解除/復号化解除

T1574.001 - 実行フローハイジャック:DLL

T1620 – リフレクティブコードローディング

T1082 – システム情報探索

T1007 – システムサービス探索

T1030 – システムオーナー/ユーザー探索

T1071.001 - Webプロトコル

T1027.007 - 動的API解決

T1095 – 非アプリケーションレイヤプロトコル

Darktrace モデルアラート

·      Compromise / Beaconing Activity To External Rare

·      Compromise / HTTP Beaconing to Rare Destination

·      Anomalous File / Script from Rare External Location

·      Compromise / Sustained SSL or HTTP Increase

·      Compromise / Agent Beacon to New Endpoint

·      Anomalous File / EXE from Rare External Location

·      Anomalous File / Multiple EXE from Rare External Locations

·      Compromise / Quick and Regular Windows HTTP Beaconing

·      Compromise / High Volume of Connections with Beacon Score

·      Anomalous File / Anomalous Octet Stream (No User Agent)

·      Compromise / Repeating Connections Over 4 Days

·      Device / Large Number of Model Alerts

·      Anomalous Connection / Multiple Connections to New External TCP Port

·      Compromise / Large Number of Suspicious Failed Connections

·      Anomalous Connection / Multiple Failed Connections to Rare Endpoint

·      Device / Increased External Connectivity

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About the author
Tara Gould
Malware Research Lead
あなたのデータ × DarktraceのAI
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