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May 7, 2017

How Darktrace AI Responded To A Ransomware Attack In Seconds

Learn how to defend against ransomware with Darktrace's live threat scenario. Discover key strategies to protect your organization from cyber attacks.
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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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07
May 2017

In 2016 alone, cyber-criminals launched 638 million ransomware attacks. That’s 20 ransomware attempts every second.

The cyber security industry has tried to stem the tide by stopping ransomware at the network border, which can help detect some known ransomware threats. The problem is that ransomware is constantly evolving and mutating, with new strains popping up every day.

At Darktrace, our technology detects ransomware without prior knowledge, a vital capability since no matter how strong the network border is, these types of threats inevitably find a way inside.

Let’s take a look at how Darktrace’s unsupervised machine learning detected and responded to a real ransomware attack at a large financial services organization. As with most ransomware, it all started with a phishing email.

  • Darktrace first noticed anomalous behavior when an employee checked his personal webmail on a corporate laptop. The device started making HTTP requests to a rare external domain:Thu Nov 17, 20:20:22 192.168.103.106 connected to webmail.northrock.bm [80]
  • The employee opened what he believed to be a Word document, but was actually a malicious .zip file containing a ransomware payload. The device then connected to a second rare external domain. It was not until the next day that OSINT vendors identified the domain as malicious:Thu Nov 17, 20:20:55 192.168.103.106 connected to www.inhabitantap[.]top [80]
  • Darktrace then observed the device downloading a suspicious .exe file from the anomalous domain:File Transfer (EXE) — FileTransfer::Exe file found with filetype (application/x-dosexec) [80] SHA1: 7099508c86c3b40268a4039afa5aabafb6f36d90
  • At this point, the ransomware executable had already bypassed multiple perimeter security protocols on the device. The ransomware then began to search for available SMB shares. Unlike the encryption of data on individual devices, SMB encryption jeopardizes data across the entire corporate network. Darktrace highlighted this activity as a major deviation from normal:20:26:01
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    1 SMB Move Success — share= rename_to=[REDACTED].thor file=[REDACTED].xls [445]
    An unusual time for this activity
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    20:26:01
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    1 SMB Read Success — share= file=[REDACTED].xls [445]
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    An unusual time for this activity
  • Nine seconds after the start of the SMB encryption activities, Darktrace raised an alert signifying that the anomaly required further investigation. As the behavior persisted over the next 24 seconds, Darktrace continually revised its understanding of the deviation as it progressed into a serious threat.
  • At this point, Darktrace’s Enterprise Immune System determined that the threat required an immediate response, but the security team had gone home for the weekend and wasn’t on site to manually remediate the situation. The Enterprise Immune System stepped in and automatically interrupted all attempts to write encrypted files to network file shares. In so doing, Darktrace neutralized the threat 33 seconds after the malicious activity began.
  • SMB write successes are observed as the device encrypts files on the network share (shown in gray). The green spikes represent the ‘significance’ of the activity as understood by Darktrace. This pattern of SMB activity represented a major deviation from the device’s normal behavior.

At every stage of the attack, the Enterprise Immune System continuously monitored the situation and raised alerts of increasing severity. Despite the speed with which the attack unfolded, and despite multiple endpoint solutions failing to identify the executable, the Enterprise Immune System identified the device’s behavior as highly anomalous, and in a matter of seconds, it destroyed the threat.

To learn more about the threats Darktrace finds, check out our Threat Use Cases page which details how external attackers changed data on a biometric scanner and attempted to take control of an industrial power station.

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April 16, 2026

中国系サイバー作戦の進化 - それはサイバーリスクおよびレジリエンスにとって何を意味するか

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サイバーセキュリティにおいては、これまではインシデント、侵害、キャンペーン、そして脅威グループを中心にリスクを整理してきました。これらの要素は現在も重要です -しかし個別のインシデントにとらわれていては、エコシステム全体の形成を見逃してしまう危険があります。国家が支援する攻撃者グループは、個別の攻撃を実行したり短期的な目標を達成したりするためだけではなく、サイバー作戦を長期的な戦略上の影響力を構築するために使用するようになっています。  

当社の最新の調査レポート、Crimson Echoにおいてもこうした状況にあわせて視点を変えています。キャンペーンやマルウェアファミリー、あるいはアクターのラベルを個別のイベントとして分類するのではなく、ダークトレースの脅威調査チームは中国系グループのアクティビティを長期的に連続した行動として分析しました。このように視野を拡大することで、これらの攻撃者がさまざまな環境内でどのように存在しているか、すなわち、静かに、辛抱強く、持続的に、そして多くのケースにおいて識別可能な「インシデント」が発生するかなり前から下準備をしている様子が明らかになりました。  

中国系サイバー脅威のこれまでの変化

中国系サイバーアクティビティは過去20年間において4つのフェーズで進化してきたと言えます。初期の、ボリュームを重視したオペレーションは1990年代にから2000年代初めに見られ、それが2010年代にはより構造化された、戦略に沿った活動となり、そして現在の高度な適応性を備えた、アイデンティティを中心とした侵入へと進化しています。  

現在のフェーズの特徴は、大規模、攻撃の自制、そして永続化です。攻撃者はアクセスを確立し、その戦略的価値を評価し、維持します。これはより全体的な変化を反映したものです。つまりサイバー作戦は長期的な経済的および地政学的戦略に組み込まれる傾向が強まっているということです。デジタル環境へのアクセス、特に国家の重要インフラやサプライチェーン、先端テクノロジーにつながるものは、ある種の長期的な戦略的影響力と見られるようになりました。  

複雑な問題に対するダークトレースのビヘイビア分析アプローチ

国家が支援するサイバーアクティビティを分析する際、難しい問題の1つはアトリビューションです。従来のアプローチは多くの場合、特定の脅威グループ、マルウェアファミリー、あるいはインフラに判定を依存していました。しかしこれらは絶えず変化するものであり、さらに中国系オペレーションの場合、しばしば重複が見られます。

Crimson Echo は2022年7月から2025年9月の間の3年間にDarktrace運用環境で観測された異常なアクティビティを回顧的に分析した結果です。ビヘイビア検知、脅威ハンティング、オープンソースインテリジェンス、および構造化されたアトリビューションフレームワーク(Darktrace Cybersecurity Attribution Framework)を用いて、数十件の中~高確度の事例を特定し、繰り返し発生しているオペレーションのパターンを分析しました。  

この長期的視野を持ったビヘイビア中心型アプローチにより、ダークトレースは侵入がどのように展開していくかについての一定のパターンを特定することができ、動作のパターンが重要であることがあらためて確認されました。  

データが示していること

分析からいくつかの明確な傾向が浮かび上がりました:

  • 標的は戦略的に重要なセクターに集中していたのです。データセット全体で、侵入の88%は重要インフラと分類される、輸送、重要製造業、政府、医療、ITサービスを含む組織で発生しています。   
  • 戦略的に重要な西側経済圏が主な焦点です。米国だけで、観測されたケースの22.5%を占めており、ドイツ、イタリア、スペイン、および英国を含めた主要なヨーロッパの経済圏と合わせると侵入の半数以上(55%)がこれらの地域に集中しています。  
  • 侵入の63%近くがインターネットに接続されたシステムのエクスプロイトから始まっており、外部に露出したインフラの持続的リスクがあらためて浮き彫りになりました。  

サイバー作戦の2つのモデル

データセット全体で、中国系のアクティビティは2つの作戦モデルに従っていることが確認されました。  

1つ目は“スマッシュアンドグラブ”(強奪)型と表現することができます。これらはスピードのために最適化された短期型の侵入です。攻撃者はすばやく動き  – しばしば48時間以内にデータを抜き出し  – ステルス性よりも規模を重視します。これらの侵害の期間の中央値は10日ほどです。検知の危険を冒しても短期的利益を得ようとしていることが明らかです。  

2つ目は“ローアンドスロー”(低速)型です。これらのオペレーションはデータセット内ではあまり多くありませんでしたが、潜在的影響はより重大です。ここでは攻撃者は持続性を重視し、アイデンティティシステムや正規の管理ツールを通じて永続的なアクセスを確立し、数か月間、場合によっては数年にわたって検知されないままアクセスを維持しようとします。1つの注目すべきケースでは、脅威アクターは環境に完全に侵入して永続性を確立し、600日以上経ってからようやく再浮上した例もありました。このようなオペレーションの一時停止は侵入の深さと脅威アクターの長期的な戦略的意図の両方を表しています。このことはサイバーアクセスが長期にわたって保有し活用するべき戦略的資産であることを示しており、これは最も戦略的に重要なセクターにおいて最もよく見られたパターンです。  

同じ作戦エコシステムにおいて両方のモデルを並行して利用し、標的の価値、緊急性、意図するアクセスに基づいて適切なモデルを選択することも可能だという点に注意することも重要です。“スマッシュアンドグラブ” モデルが見られたからといって諜報活動が失敗したとのみ解釈すべきではなく、むしろ目標に沿った作戦上の選択かもしれないと見るべきでしょう。“ローアンドスロー” 型は粘り強い活動のために最適化され、“スマッシュアンドグラブ” 型はスピードのために最適化されています。どちらも意図的な作戦上の選択と見られ、必ずしも能力を表していません。  

サイバーリスクを再考する

多くの組織にとって、サイバーリスクはいまだに一連の個別のイベントとして位置づけられています。何かが発生し、検知され、封じ込められ、組織はそれを乗り越えて前に進みます。しかし永続的アクセスは、特にクラウド、アイデンティティベースのSaaSやエージェント型システム、そして複雑なサプライチェーンネットワークが相互接続された環境では、重大な持続的露出リスクを作り出します。システムの中断やデータの流出が発生していなくても、そのアクセスによって業務や依存関係、そして戦略的意思決定についての情報を得られるかもしれません。サイバーリスクはますます長期的な競合情報収集に似てきています。

その影響はSOCだけの問題ではありません。組織はガバナンス、可視性、レジリエンスについての考え方を見直し、サイバー露出をインシデント対応の問題ではなく構造的なビジネスリスクとして扱う必要があります。  

次の目標

この調査の目的は、これらの脅威の仕組みについてより明確な理解を提供することにより、防御者がより早期にこれらを識別しより効果的に対応できるようにすることです。これには、インジケーターの追跡からビヘイビアの理解にシフトすること、アイデンティティプロバイダーを重要インフラリスクとして扱うこと、サプライヤーの監視を拡大すること、迅速な封じ込めのための能力に投資すること、などが含まれます。  

ダークトレースの最新調査、”Crimson Echo: ビヘイビア分析を通じて中国系サイバー諜報技術を理解する” についてより詳しく知るには、ビジネスリーダー、CISO、SOCアナリストに向けたCrimson Echoレポートのエグゼクティブサマリーを ここからダウンロードしてください。 

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About the author
Nathaniel Jones
VP, Security & AI Strategy, Field CISO

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April 16, 2026

Why Behavioral AI Is the Answer to Mythos

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How AI is breaking the patch-and-prevent security model

The business world was upended last week by the news that Anthropic has developed a powerful new AI model, Claude Mythos, which poses unprecedented risk because of its ability to expose flaws in IT systems.  

Whether it’s Mythos or OpenAI’s GPT-5.4-Cyber, which was just announced on Tuesday, supercharged AI models in the hands of hackers will allow them to carry out attacks at machine speed, much faster than most businesses can stop them.  

This news underscores a stark reality for all leaders: Patching holes alone is not a sufficient control against modern cyberattacks. You must assume that your software is already vulnerable right now. And while LLMs are very good at spotting vulnerabilities, they’re pretty bad at reliably patching them.

Project Glasswing members say it could take months or years for patches to be applied. While that work is done, enterprises must be protected against Zero-Day attacks, or security holes that are still undiscovered.  

Most cybersecurity strategies today are built like a daily multivitamin: broad, preventative, and designed to keep the system generally healthy over time. Patch regularly. Update software. Reduce known vulnerabilities. It’s necessary, disciplined, and foundational. But it’s also built for a world where the risks are well known and defined, cycles are predictable, and exposure unfolds at a manageable pace.

What happens when that model no longer holds?

The AI cyber advantage: Behavioral AI

The vulnerabilities exposed by AI systems like Mythos aren’t the well-understood risks your “multivitamin” was designed to address. They are transient, fast-emerging entry points that exist just long enough to be exploited.

In that environment, prevention alone isn’t enough. You don’t need more vitamins—you need a painkiller. The future of cybersecurity won’t be defined by how well you maintain baseline health. It will be defined by how quickly you respond when something breaks and every second counts.

That’s why behavioral AI gives businesses a durable cyber advantage. Rather than trying to figure out what the attacker looks like, it learns what “normal” looks like across the digital ecosystem of each individual business.  

That’s exactly how behavioral AI works. It understands the self, or what's normal for the organization, and then it can spot deviations in from normal that are actually early-stage attacks.

The Darktrace approach to cybersecurity

At Darktrace, we’ve been defending our 10,000 customers using behavioral AI cybersecurity developed in our AI Research Centre in Cambridge, U.K.

Darktrace was built on the understanding that attacks do not arrive neatly labeled, and that the most damaging threats often emerge before signatures, indicators, or public disclosures can catch up.  

Our AI algorithms learn in real time from your personalized business data to learn what’s normal for every person and every asset, and the flows of data within your organization. By continuously understanding “normal” across your entire digital ecosystem, Darktrace identifies and contains threats emerging from unknown vulnerabilities and compromised supply chain dependencies, autonomously curtailing attacks at machine speed.  

Security for novel threats

Darktrace is built for a world where AI is not just accelerating attacks, but fundamentally reshaping how they originate. What makes our AI so unique is that it's proven time and again to identify cyber threats before public vulnerability disclosures, such as critical Ivanti vulnerabilities in 2025 and SAP NetWeaver exploitations tied to nation-state threat actors.  

As AI reshapes how vulnerabilities are found and exploited, cybersecurity must be anchored in something more durable than a list of known flaws. It requires a real-time understanding of the business itself: what belongs, what does not, and what must be stopped immediately.

What leaders should do right now

The leadership priority must shift accordingly.

First, stop treating unknown vulnerabilities as an edge case. AI‑driven discovery makes them the norm. Security programs built primarily around known flaws, signatures, and threat intelligence will always lag behind an attacker that is operating in real time.

Second, insist on an understanding of what is actually normal across the business. When threats are novel, labels are useless. The earliest and most reliable signal of danger is abnormal behavior—systems, users, or data flows that suddenly depart from what is expected. If you cannot see that deviation as it happens, you are effectively blind during the most critical window.

Finally, assume that the next serious incident will occur before remediation guidance is available. Ask what happens in those first minutes and hours. The organizations that maintain resilience are not the ones waiting for disclosure cycles to catch up—they are the ones that can autonomously identify and contain emerging threats as they unfold.

This is the reality of cybersecurity in an AI‑shaped world. Patching and prevention remain important foundations, but the advantage now belongs to those who can respond instantly when the unpredictable occurs.

Behavioral AI is security designed not just for known threats, but for the ones that AI will discover next.

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About the author
Ed Jennings
President and CEO
あなたのデータ × DarktraceのAI
唯一無二のDarktrace AIで、ネットワークセキュリティを次の次元へ