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July 9, 2024

How Darktrace Detects NTLM Hash Theft

Explore Darktrace's innovative methods for detecting NTLM hash theft and safeguarding your organization from cyber threats.
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
Charlotte Thompson
Cyber Analyst
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09
Jul 2024

What is credential theft and how does it work?

What began as a method to achieve unauthorized access to an account, often driven by the curiosity of individual attackers, credentials theft become a key tactic for malicious actors and groups, as stolen login credentials can be abused to gain unauthorized access to accounts and systems. This access can be leveraged to carry out malicious activities such as data exfiltration, fraud, espionage and malware deployment.

It is therefore no surprise that the number of dark web marketplaces selling privileged credentials has increased in recent years, making it easier for malicious actors to monetize stolen credentials [1]. This, in turn, has created new opportunities for threat actors to use increasingly sophisticated tactics such as phishing, social engineering and credential stuffing in their attacks, targeting individuals, organizations and government entities alike [1].

Credential theft example

TA577 Threat Actor

TA577 is a threat actor known to leverage stolen credentials, also known as Hive0118 [2], an initial access broker (IAB) group that was previously known for delivering malicious payloads [2]. On March 4, 2024, Proofpoint reported evidence of TA577 using a new attack chain with a different aim in mind: stealing NT LAN Manager (NTLM) hashes that can be used to authenticate to systems without needing to know plaintext passwords [3].

How does TA577 steal credentials?

Proofpoint reported that this new attack chain, which was first observed on February 26 and 27, was made up of two distinct campaigns. The first campaign consisted of a phishing attack featuring tens of thousands of emails targeting hundreds of organizations globally [3]. These phishing emails often appeared as replies to previous messages (thread hijacking) and contained zipped HTML attachments that each contained a unique file hash, customized for each recipient [3]. These attached files also contained a HTTP Meta refresh function, which triggered an automatic connection to a text file hosted on external IP addresses running as SMB servers [3].

When attempting to access the text file, the server requires an SMB session authentication via NTLM. This session is initiated when a client sends an ‘SMB_COM_NEGOTIATE’ request to the server, which answers with a ‘SMB_COM_NEGOTIATE’ response.

The client then proceeds to send a ‘SMB_COM_SESSION_SETUP_ANDX’ request to start the SMB session setup process, which includes initiating the NTLM authentication process. The server responds with an ‘SMB_COM_SESSION_SETUP_ANDX’ response, which includes an NTLM challenge message [6].

The client can then use the challenge message and its own credentials to generate a response by hashing its password using an NTLM hash algorithm. The response is sent to the server in an ‘SMB_COM_SESSION_SETUP_ANDX’ request. The server validates the response and, if the authentication is successful, the server answers with a final ‘SMB_COM_SESSION_SETUP_ANDX’ response, which completes the session setup process and allows the client to access the file listed on the server [6].

What is the goal of threat actor TA577?

As no malware delivery was detected during these sessions, researchers have suggested that the aim of TA577 was not to deliver malware, but rather to take advantage of the NTLMV2 challenge/response to steal NTLM authentication hashes [3] [4]. Hashes stolen by attackers can be exploited in pass-the-hash attacks to authenticate to a remote server or service [4]. They can also be used for offline password cracking which, if successful, could be utilized to escalate privileges or perform lateral movement through a target network [4]. Under certain circumstances, these hashes could also permit malicious actors to hijack accounts, access sensitive information and evade security products [4].

The open-source toolkit Impacket, which includes modules for password cracking [5] and which can be identified by the default NTLM server challenge “aaaaaaaaaaaaaaaa”[3], was observed during the SMB sessions. This indicates that TA577 actor aim to use stolen credentials for password cracking and pass-the-hash attacks.

TA577 has previously been associated with Black Basta ransomware infections and Qbot, and has been observed delivering various payloads including IcedID, SystemBC, SmokeLoader, Ursnif, and Cobalt Strike [2].This change in tactic to follow the current trend of credential theft may indicate that not only are TA577 actors aware of which methods are most effective in the current threat landscape, but they also have monetary and time resources needed to create new methods to bypass existing detection tools [3].  

Darktrace’s Coverage of TA577 Activity

On February 26 and 27, coinciding with the campaign activity reported by Proofpoint, Darktrace/Email™ observed a surge of inbound emails from numerous suspicious domains targeting multiple customer environments. These emails consistently included zip files with seemingly randomly generated names, containing HTLM content and links to an unusual external IP address [3].

A summary of anomaly indicators seen for a campaign email sent by TA577, as detected by Darktrace/Email.
Figure 1: A summary of anomaly indicators seen for a campaign email sent by TA577, as detected by Darktrace/Email.
Details of the name and size of the .zip file attached to a campaign email, along with the Darktrace/Email model alerts triggered by the email.
Figure 2: Details of the name and size of the .zip file attached to a campaign email, along with the Darktrace/Email model alerts triggered by the email.

The URL of these links contained an unusually named .txt file, which corresponds with Proofpoint reports of the automatic connection to a text file hosted on an external SMB server made when the attachment is opened [3].

A link to a rare external IP address seen within a campaign email, containing an unusually named .txt file.
Figure 3: A link to a rare external IP address seen within a campaign email, containing an unusually named .txt file.

Darktrace identified devices on multiple customer networks connecting to external SMB servers via the SMB protocol. It understood this activity was suspicious as the SMB protocol is typically reserved for internal connections and the endpoint in question had never previously been observed on the network.

The Event Log of a ‘Compliance / External Windows Communication’ model alert showing a connection to an external SMB server on destination port 445.
Figure 4: The Event Log of a ‘Compliance / External Windows Communication’ model alert showing a connection to an external SMB server on destination port 445.
External Sites Summary highlighting the rarity of the external SMB server.
Figure 5: External Sites Summary highlighting the rarity of the external SMB server.
External Sites Summary highlightin that the SMB server is geolocated in Moldova.
Figure 6: External Sites Summary highlightin that the SMB server is geolocated in Moldova.

During these connections, Darktrace observed multiple devices establishing an SMB session to this server via a NTLM challenge/response, representing the potential theft of the credentials used in this session. During this session, some devices also attempted to access an unusually named .txt file, further indicating that the affected devices were trying to access the .txt file hosted on external SMB servers [3].

Packet captures (PCAPs) of these sessions show the default NTLM server challenge, indicating the use of Impacket, suggesting that the captured NTLM hashes were to be used for password cracking or pass-the-hash-attacks [3]

PCAP analysis showing usage of the default NTLM server challenge associated with Impacket.
Figure 7: PCAP analysis showing usage of the default NTLM server challenge associated with Impacket.

Conclusions

Ultimately, Darktrace’s suite of products effectively detected and alerted for multiple aspects of the TA577 attack chain and NTLM hash data theft activity across its customer base. Darktrace/Email was able to uncover the inbound phishing emails that served as the initial access vector for TA577 actors, while Darktrace DETECT identified the subsequent external connections to unusual external locations and suspicious SMB sessions.

Furthermore, Darktrace’s anomaly-based approach enabled it to detect suspicious TA577 activity across the customer base on February 26 and 27, prior to Proofpoint’s report on their new attack chain. This showcases Darktrace’s ability to identify emerging threats based on the subtle deviations in a compromised device’s behavior, rather than relying on a static list of indicators of compromise (IoCs) or ‘known bads’.

This approach allows Darktrace to remain one step ahead of increasingly adaptive threat actors, providing organizations and their security teams with a robust AI-driven solution able to safeguard their networks in an ever-evolving threat landscape.

Credit to Charlotte Thompson, Cyber Analyst, Anna Gilbertson, Cyber Analyst.

References

1)    https://www.sentinelone.com/cybersecurity-101/what-is-credential-theft/

2)    https://malpedia.caad.fkie.fraunhofer.de/actor/ta577

3)    https://www.proofpoint.com/us/blog/threat-insight/ta577s-unusual-attack-chain-leads-ntlm-data-theft

4)    https://www.bleepingcomputer.com/news/security/hackers-steal-windows-ntlm-authentication-hashes-in-phishing-attacks/

5)    https://pawanjswal.medium.com/the-power-of-impacket-a-comprehensive-guide-with-examples-1288f3a4c674

6)    https://learn.microsoft.com/en-us/openspecs/windows_protocols/ms-nlmp/c083583f-1a8f-4afe-a742-6ee08ffeb8cf

7)    https://www.hivepro.com/threat-advisory/ta577-targeting-windows-ntlm-hashes-in-global-campaigns/

Darktrace Model Detections

Darktrace/Email

·       Attachment / Unsolicited Archive File

·       Attachment / Unsolicited Attachment

·       Link / New Correspondent Classified Link

·       Link / New Correspondent Rare Link

·       Spoof / Internal User Similarities

Darktrace DETECT

·       Compliance / External Windows Communications

Darktrace RESPOND

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

IoCs

IoC - Type - Description

176.123.2[.]146 - IP address -Likely malicious SMB Server

89.117.2[.]33 - IP address - Likely malicious SMB Server

89.117.1[.]161 - IP address - Likely malicious SMB Server

104.129.20[.]167 - IP address - Likely malicious SMB Server

89.117.1[.]160 - IP address - Likely malicious SMB Server

85.239.33[.]149 - IP address - Likely malicious SMB Server

89.117.2[.]34 - IP address - Likely malicious SMB Server

146.19.213[.]36 - IP address - Likely malicious SMB Server

66.63.188[.]19 - IP address - Likely malicious SMB Server

103.124.104[.]76 - IP address - Likely malicious SMB Server

103.124.106[.]224 - IP address - Likely malicious SMB Server

\5aohv\9mn.txt - SMB Path and File - SMB Path and File

\hvwsuw\udrh.txt - SMB Path and File - SMB Path and File

\zkf2rj4\VmD.txt = SMB Path and File - SMB Path and File

\naams\p3aV.txt - SMB Path and File - SMB Path and File

\epxq\A.txt - SMB Path and File - SMB Path and File

\dbna\H.txt - SMB Path and File - SMB Path and File

MAGNAMSB.zip – Filename - Phishing Attachment

e751f9dddd24f7656459e1e3a13307bd03ae4e67 - SHA1 Hash - Phishing Attachment

OMNIS2C.zip  - Filename - Phishing Attachment

db982783b97555232e28d5a333525118f10942e1 - SHA1 Hash - Phishing Attachment

aaaaaaaaaaaaaaaa - NTLM Server Challenge -Impacket Default NTLM Challenge

MITRE ATT&CK Tactics, Techniques and Procedures (TTPs)

Tactic - Technique

TA0001            Initial Access

TA0002            Execution

TA0008            Lateral Movement

TA0003            Persistence

TA0005            Defense Evasion

TA0006            Credential Access

T1021.002       SMB/Windows Admin Shares

T1021  Remote Services

T1566.001       Spearfishing Attachment

T1566  Phishing

T1204.002       Malicious File

T1204  User Execution

T1021.002       SMB/Windows Admin Shares

T1574  Hijack Execution Flow

T1021  Remote Services

T1555.004       Windows Credential Manager

T1555  Credentials from Password Stores

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
Charlotte Thompson
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July 21, 2026

スタジアム運営を任されるAI。セキュリティチームはこれをどう保護すべきか?

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スタジアム運営に使われるAIをどう保護するべきか

主なポイント

  • AIはアクセス管理、群衆管理、チケット発行、設備管理、監視カメラ等、スタジアムの運営に重要な機能に導入されつつある。  
  • シャドーAIやサードパーティAIの利用はスタジアムのセキュリティチームの目の届かないところでリスクを生み出している。
  • セキュリティチームはどのようなAIシステムが存在しているかだけでなく、それらが何にアクセスし、どのようなアクションを実行できるかを理解できなければならない。
  • イベントのレジリエンスにはAI、IT、OT、アイデンティティ、サードパーティ全体に渡る継続的監視と対応が必要。

現代のスタジアムは、他に類を見ないインフラです。以前にも書いたことがありますが、イベント開催日には、スタジアムに生命が吹き込まれ、グッズや食べ物の販売、交通のハブ、広大な通信インフラ、そしてフィールド上のさまざまな技術など、これらが連携した1つの巨大なエコシステムとして機能します。その規模と複雑性により、スタジアムはサイバーセキュリティにとって最も過酷な環境の1つとなっています。その運営に今、AIを導入することで私たちは新たな次元のリスクを負おうとしています。

スタジアム運営にAIを導入することの利点は明らかです。スタジアム運営者はAIを使うことにより、混雑したゲートからファンを安全に誘導し、売店の需要を予測し、生体認証システムを管理し、不審な動きを監視カメラで見つけ、また空調や換気を制御することができます。上手く使えば、イベントをより安全に、迅速に、より効率的にすることができます。

ただし、AIはセキュリティモデルも変化させます。

ダークトレースが最近発表したスポーツを取り巻く脅威状況についての調査では、プロスポーツ組織のサイバーセキュリティプロフェッショナルを対象に、自組織の運用範囲の中でサイバー侵害が最も重大な影響を及ぼすのはどこかという質問をしました。調査対象のプロフェッショナルの最も多い34%が指摘した分野は、スタジアムの運営でした。それと同時に、35%は自組織がすでにスタジアムの運営にAIを使用している、あるいは今後12か月間に導入の予定があると回答しています。

セキュリティチームはもはや、スタジアムを中心とした従来型のITシステムだけを保護しているのではありません。スタジアムの基盤となる重要機能を動かしている、AIシステムの保護も求められるようになっているのです。

承認済みAIとシャドーAIの違い

スタジアムのセキュリティチームが知っているAIと、そうでないAIの間には明確な違いがあります。

承認済みAIとは、審査およびテストされ、施設の運用環境に統合されたAIです。こうしたAIは、監視カメラのアナリティクス、アクセス管理、設備管理、チケット発行、ロジスティクス、放送オペレーション、海賊版対策などに使われているかもしれません。それらのAIには、明確なオーナーシップ、アクセス制御、ログ記録、ベンダーレビュー、データ保護規則などがあるはずです。それによってリスクがなくなるわけではありませんが、セキュリティチームは適切なガバナンスを整備できます。

シャドーAIはそれとは違います。シャドーAIとは、従業員、請負業者、サプライヤーによる承認されていないAIの利用です。多くの場合それは善良な意図で始まります。たとえば、作業をもっと早く進めたいと思う人がいるかもしれません。あるいは、ブリーフィングの原稿を作るためにスタッフが内部情報をパブリックAIにペーストする、開発者がチケット発行プログラムのデバッグのためにAIアシスタントを使用する、サプライヤーがAIスケジューリングツールを配送ルートに接続する、デザイナーがモックアップ作成のために未公開の会場設計図やスポンサーの資料をAIにアップロードするなどの事です。

これらの行動はいずれも、それを行っている人からすればセキュリティ上の判断のようには感じられません。しかし、これらの行為は機密性の高い運営データを、スタジアムが管理していない環境に送出し、隠れたリスクを生みます。

承認済みAIスタックは、セキュリティチームから見えています。シャドーAIスタックは多くの場合そうではありません。

試合開催日に増幅するリスクと影響

通常のエンタープライズ環境であれば、不審なログイン、普段とは異なるデータ転送、予期しないサードパーティサービスへの接続をセキュリティチームが調査するための時間は数時間あるでしょう。スタジアムでは、インシデントが起こる可能性の高い瞬間は、チームに最も余力がなくインシデントが最も大きな影響を及ぼし得るタイミング、つまり試合開催日です。

群衆管理に使われているAIシステムが予期せぬ振る舞いをしたとき、その問題は単に技術上の問題ではありません。それは会場内の物理的な動きに影響を及ぼすかもしれません。

サプライヤーツールが運営データを承認されていないAIプラットフォームに送信すれば、それはデータガバナンスだけの問題ではありません。配送ルートやアクセス制限のスケジュール、スタッフ配備計画などが漏洩するかもしれません。

最も危険なシナリオは必ずしも派手な、劇的な攻撃とは限らず、外部ベンダーがソフトウェア更新でAI機能を追加した、あるいはスタッフのワークフローで未承認のツールが使用されているなど、誰も想定していなかった隠れた依存関係から発生することがあります。

イベントが始まると、これらの隠れたつながりが運営上のリスクになる可能性があります。

サプライチェーンはスタジアムのアタックサーフェス(攻撃対象領域)の一部

すべての大規模スポーツイベントは、さまざまなサプライチェーンとパートナーシップで構築されています。ケータリングサービスや輸送、放送システム、施設管理チームなど、あらゆるピースが必須であり、それぞれがセキュリティチャネルを作り出しています。サプライチェーン侵害のリスクはすでによく知られており私たちが目にしてきたいくつかの有名な侵害事例の原因となっています。マジソン・スクエア・ガーデンを所有するMSG Entertainment社のデータ侵害事例は3月に大きく報道されましたが、これはMSG Entertainment社のバックオフィスシステムで使用されていたOracleのE-Business Suiteから発生していました。また、2018年の平昌冬季オリンピックを標的としたOlympic Destroyer攻撃はこの大会のメインITサービスプロバイダーに対する侵害から始まったと言われています。そして、AIの導入によりこのリスクは増大しつつあります。

スタジアム自体は自社のAIシステムに厳しいルールを設けているかもしれませんが、ベンダーは別のツールを使っている場合があります。スタッフの配備や、配送のタイミング、在庫、顧客とのやり取りの管理にAIを使っている業者もあるでしょう。また、既に使用しているソフトウェアにAI機能が追加されていることに気が付いていないケースもあります。

スタジアムの運営でAIを保護する際の最も難しい問題の1つはこの点です。リスクはスタジアムが選択したツールから来るとは限らないのです。サプライヤーが選択したツールや、有効に設定されていることをサプライヤーが知らなかった機能からリスクが発生する可能性があります。

セキュリティチームは、ベンダーのアクセスを管理するのと同じようにベンダーのAIを扱う必要があります。サプライヤーが何に接続できるか、どのようなデータを見ることができるか、どのようなツールを使っているか、そしてこれらのツールがデータ露出や水平移動(ラテラルムーブメント)の新たな経路を作り出さないかを知る必要があるのです。

サードパーティAIツールがリスクを作り出すのに深いアクセス権は必要ありません。特定の情報が不適切なタイミングで露出するだけでリスクを招きます。

スタジアム運営におけるAIについてセキュリティチームが確認すべき4つの質問

AIがスタジアム運営の一部となるなかで、セキュリティチームは基本的な承認リストの先へ進む必要があります。次の4つの点を問う必要があります:

1.  AIはどこで使われているか?

すぐに思いつくのは、コンピュータービジョン、アクセス管理、チケット発行、ロジスティクス、設備管理等のツールです。しかし、SaaSプラットフォーム、ベンダーツール、ブラウザ拡張、開発者ワークフロー、スマートビルディングシステム、コラボレーションツールにも見えにくい形でAIが含まれています。

2. AIは何にアクセスできるか?

そのAIはインシデントログ、スタジアム設計図、チケット発行データ、ビデオ映像、建物管理、ファン情報、認証情報、サプライヤーシステムを見ることができるでしょうか?それは情報を分析するだけでしょうか、それともアクションを実行することもできるでしょうか?

3. AIは何を実行できるか?

AIエージェントは単なる受動的ツールではありません。APIを呼び出す、記録を更新する、命令を生成する、ワークフローをトリガーする、あるいはユーザーやサービスアカウントの権限を持って行動できるものもあります。スタジアムにおいて、その違いはきわめて重要な意味を持ちます。アクションを提案するAIシステムと、アクションを実行できるAIの間には大きな違いがあります。

4. 何が正常な状態か?

セキュリティアーキテクチャとしては、静的なルールだけでは不十分となるでしょう。AIの使用状況は急激に変化します:既存のプラットフォーム内にAIツールが出現し、ベンダーがAIを使った新しいサービスを追加し、多忙をきわめたスタッフはAIを使った回避策を見つけるかもしれません。セキュリティチームは、何かが変化したときにそれを発見できるよう、人、アイデンティティ、デバイス、ネットワーク、クラウドサービス、サプライヤー、AIツールのすべてにわたって正常な振る舞いを理解している必要があります。

このことは、わずかな異常が重大な意味をもつかもしれない、イベント開催中の環境において特に重要です。未承認のAIサービスへの接続は、ある状況では無害かもしれませんが別の文脈では深刻なものとなる可能性があります。そしてAIエージェントによるアクションの実行は、午前3時にセットアップを行っている状況では予期されたものかもしれませんが、試合開催中にそのアクションが発生した場合、疑わしいものかもしれません。あるアクティビティを意味のあるセキュリティ情報にするのはコンテキストです。また、迅速な対応を可能にするのもコンテキストであると言えます。組織内のAIベースセキュリティシステムが、アクションを実行する必要があることを知るためのリアルタイムのコンテキストを構築できれば、マシンスピードで脅威に対応できます。

AIはスタジアムの安全に貢献できる、ただしAIが安全であることが条件

AIにはスタジアム運営に貢献できる役割があります。観客の混雑をより早期に検知し、ボトルネックを解消し、施設をより効率的に管理し、ファン体験を向上させ、プレッシャーのかかる状況下でイベント運営チームをサポートすることができます。

問題への答えはすべてのAIの導入のペースを落とすことではありません。それが解決策ではありません。答えは、AIを可視化し、管理し、試合日の運営の一部となる前に安全にすることです。

スタジアムの運営チームやイベント主催者にとって、これはAIの使用を会場とサプライヤーエコシステム全体にわたってマッピングすることを意味します。また、各AIシステムが何にアクセスでき、どのようなアクションを実行できるかを理解することです。スタッフの判断で回避策を探すのに任せるのではなく、彼らのニーズを満たす承認済みのツールを提供することも重要です。ベンダーとの契約や監査にAIの利用について明記することも必要です。さらに、わかりやすい主なシステムだけではなく、環境全体で動作を監視することも大事です。スタジアムから見えないものを安全にすることはできません。

AIが、スタジアム内の人の移動、アクセスの制御、設備の管理、サプライヤーのサポート、メディアの権利保護の一部となるとき、それはもはや追加機能ではなく、イベントインフラの一部となるのです。

イベントインフラは、スタジアムのゲートが開く前に入念に準備され、安全でシームレスかつ信頼性の高いイベント体験を実現するのに必要な、オペレーショナルレジリエンスによって維持されなければなりません。

Darktraceはスタジアム運営のためのAIをどう保護できるか

ダークトレースは、10年以上にわたり構築してきたビヘイビアAIの専門技術を、複雑で曖昧な環境で機能するように設計された、組織全体をカバーするプラットフォームで提供しています。2022 FIFAワールドカップカタール大会からF1グランプリまで、Darktraceは世界のさまざまな会場や米国中のスタジアムにおいて運営を支える統合された大規模なITおよびOT環境を保護しています。

他のサイバーセキュリティ技術は、過去の攻撃に基づいて新しい攻撃を予測しようとします。しかし問題は、AIが人間のように動作することです。あらゆるアクションが新たな情報をもたらし、それによってAIの動作は変化するため、予測不可能です。過去に見られた攻撃の戦術はもはや方程式の小さな部分に過ぎません。その結果多くのベンダーは実証されていない技術を買収し、改修することによりAIの保護を行おうとしています。  

ダークトレースのアプローチは他とは根本的に異なります。ダークトレースの適応型AIは、人とAIの振る舞いを学習し続けることにより組織についての理解を構築するため、動作の逸脱が起こった時にそれを検知し自律的に対応することが可能です。ダークトレースの提供するビヘイビアベースの防御プラットフォームは、新たなワークフロー、エージェント、アプリケーションの導入に対応して組織内のAI、人、インフラを保護することにより、大規模なAI変革を可能にします。

AIによって変化する組織の潜在力。Darktraceは組織が自信を持って前へ進むのに役立ちます。ダークトレースはスタジアムインフラ内の人とテクノロジーを保護するセキュリティチームに対し、新たなテクノロジーの導入を保護するのに必要な理解、可視性、自律的アクションを提供し、AI時代を構築するための変革を後押しします。

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About the author
Karim Benslimane
VP, Field CISO

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July 15, 2026

Security After Signatures: Operating in a World of Pre‑CVE Disclosure Exploitation, Collapsed Trust Boundaries, and Autonomous Systems

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Three shifts have reshaped what it means to defend an enterprise securely.  

First, exploitation often begins before defenders have a Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) identifier, a security advisory, or an entry in the Cybersecurity and Infrastructure Security Agency's (CISA) Known Exploited Vulnerabilities (KEV) catalog.

Secondly, the trust boundary has moved beyond the network edge into identities, tokens, APIs, and Software-as-a-Service (SaaS) workflows.  

Third, an increasing share of business activity is executed through automation, integrations, and AI agent-like systems that can act faster than teams can verify intent.  

If your security model still relies on detecting known bad artefacts, triaging isolated alerts, and waiting for confirmation before acting, you are already behind the threat.  

This is not a failure of security teams; it’s a failure of the operating model to keep pace with how the environment has changed.

A SOC built around alerts and signatures assumes that malicious activity will eventually surface as an event. In real incidents, however, the decisive evidence is rarely a single event. Instead, it is a chain of individually explainable actions that only appears malicious once you connect the dots across identity, non-human identity, cloud, email, SaaS, operational technology (OT), and network telemetry.

The defenders succeeding today observe behaviors, link them into sequences, understand what those sequences mean, and contain impact before the full story unfolds. That is the operating model the current threat environment demands.  

Exploitation before disclosure

The first shift is the straightforward: the time to exploit has dropped to nearly zero.  

In one example, Darktrace observed a sequence of subtle but strategically significant anomalies within a customer environment that later aligned with exploitation of CVE‑2025‑0994 in Trimble Cityworks by likely Chinese-nexus threat actors. Behavioral indicators were visible at least 18 days before public disclosure, with related anomalies emerging 40 to 50 days earlier during the intrusion window.  

This case illustrates a familiar pattern: clusters of weak‑signal anomalies combing to form an actionable picture of intrusion long before a CVE is published. Such activity reflects long‑horizon, option‑preserving operator models often associated with mature state‑linked activity.  

Figure 1: Darktrace’s detection of malicious exploitation of CVE 2025-0994, later tied to Chinese-nexus threat actors targeting critical national infrastructure (CNI) in the US, weeks before public disclosure.

Throughout 2025 and 2026, Darktrace has continued to observe the value of anomaly-based detections across a range of incidents.

CVE CVE Public Disclosure Date Darktrace Detection Date Days Between Detection of Exploitation and CVE Public Disclosure
CVE 2025 0994
(Trimble City Works)
2025-02-06 2025-01-19 18 Days
CVE 2025-24183
(Apache)
2025-03-10 2025-02-18 20 days
CVE 2025-10035
(Fortra GoAnywhere)
2025-09-18 2025-09-11 7 days

Identity is the real control plane

The second shift is that identity has replaced perimeter as the primary control plane. As Darktrace’s Annual Threat Report 2026 illustrated, identity remains the main challenge in defending against modern intrusions. A clear example is the Adversary-in-the-Middle (AiTM) case published by Darktrace in December 2025. A phishing email led to the compromise of an Office 365 account. Session hijacking bypassed multi-factor authentication (MFA), and the compromised account was used for follow-on phishing and persistence activities including the creation of malicious email rules.  

Every step in that sequence mattered. A successful login alone does not prove legitimacy. An inbox rule, on its own, may not appear catastrophic. Mail activity, viewed in isolation, may seem operationally normal. But the behavioral chain tells a different story: credential theft, token abuse, persistence, and onward compromise through a trusted identity.  

This is why the question is no longer “Did the user authenticate successfully”. The more important question is, “Does this identity action make sense right now, in this context, given what came before it?” The AiTM case shows how identity can be compromised. In practice, however, attacks rarely remained confined to identity alone.  

In another Darktrace case, a compromised SaaS account triggered activity across the email, SaaS, and network layers, including inbox rule changes, phishing propagation, and connections to suspicious infrastructure. Viewed in isolation, none of these events were decisive. Together, however,  they formed a behavioral sequence that revealed the intrusion, with the full attack story automatically correlated and surfaced to defenders by Darktrace’s Cyber AI Analyst.  

Figure 2: Cyber AI Analyst correlated and appended additional events to the incident, including other users who connected to the suspicious redirect link after outbound phishing emails were sent.

AI accelerates the threat  

The third shift is the one many teams still underestimate: trusted tooling, integrations, and AI agent-like systems can create actions that appear legitimate but are strategically dangerous.  

The shift becomes clearer when examining how governments are now framing AI risk. In 2026, guidance published by CISA, UK’s National Cyber Security Centre (NCSC) and Five Eyes partners warned that agentic systems expand attack surfaces, accumulate privilege, and can behave in ways that are difficult to predict or explain [1]. The advice is simple: assume unexpected behavior and design controls around it.  

The real risk is not AI usage. It is unknown autonomy: systems with credentials, data access, and action paths that can execute workflow steps without sufficient behavioral validation, traceability, or human oversight. Darktrace’s Model Context Protocol (MCP) risk analysis provides a useful framework for understanding this challenge. Over-privileged agents, content injection, and tool abuse become high-consequence risks when connected systems can dynamically retrieve data, execute actions, and communicate externally.  

Whether security teams like it or not, AI is already in the enterprise. It will help drive innovation, but it will also be abused, whether accidentally or maliciously. In each of the cases below, AI either scaled the attacker, built the tooling, or existed within the environment as something to exploit or misuse.

1. AI as an Attack Multiplier

In one campaign targeting Mexican government entities, a single operator used commercial AI platforms to generate exploits, automate reconnaissance, and process large volumes of data, compressing work that would traditionally have required an entire team into a single workflow [2].  

Darktrace is also observing this trend further down the stack. In one case, Darktrace identified AI-generated malware exploiting React2Shell, where an attacker used a Large Language Model (LLM) to produce working exploit code and deploy it at scale.  

[darktrace.com], [darktrace.com]

2. AI as an Attack Surface

Attempted AI exploitation is now appearing within customer environments. In one case involving an automation technology manufacturer, a compromised LLM proxy was seemingly used as a stepping stone to access additional AI services. When that attempt failed, the attacker pivoted to cryptomining.

What is clear is that the AI layer has already become an asset worth probing, exploiting, and pivoting through. It is also clear that defenders benefit from rapidly understanding how these activities connect. In this case, Cyber AI Analyst automatically pieced together the intrusion, while Darktrace’s Managed Threat Detection service alerted to the customer, enabling the activity to be contained before it could progress further.

Figure 3: Cyber AI Analyst's investigation into a compromised LLM proxy that was abused for cryptomining activity.

AI as a trusted but dangerous actor

This does not require a cinematic vision of “rogue AI.” The Salesloft incident provides a more grounded example, where AI and automation operate with legitimate access but served malicious intent. In that case, attackers abused compromised OAuth tokens associated with the Drift AI chat agent to export significant volumes of data from Salesforce environments.  

The activity resembled legitimate API usage and relied on trusted SaaS integrations rather than malware or other obvious signs of intrusion. That is precisely the challenge. Traditional security controls are good at detecting forced entry, but far less effective when a trusted application integration behaves in a way that is technically permitted yet operationally harmful.  

In these scenarios, the security challenge shifts from validating access to validating behavior.

This is what that looks like in practice: AI-linked identities executing legitimate actions that require behavioral validation rather than access validation.

Figure 4: Darktrace / SECURE AI highlights anomalous activity across AI identities, surfacing critical behavior that requires validation and containment.

Early observations from Darktrace / SECURE AI deployments reinforce this reality. Across Darktrace's observed fleet, AI service connections per deployment increased 13% during the first half of 2026, reaching over 16 million connections overall. The typical organisation now interacts with seven different AI providers, evidence that AI is no longer operating at the edges of the enterprise. It is increasingly woven into day-to-day business activity.

The most common risks are not compromised models or advanced AI attacks. Instead, they stem from employees and business functions exposing sensitive information through entirely legitimate-looking interactions. Darktrace has observed repeated submission of personally identifiable information (PII), tax information, identification documents, and medical data into LLM prompts, alongside widespread use of unsanctioned (shadow) AI services and growing AI activity from mobile devices.  

For defenders, the challenge is increasingly one of context: understanding when legitimate business use crosses into material risk, while preserving privacy and user trust.

Conclusion

Across all three shifts, the pattern is the same: behavior precedes understanding. Security teams are not losing because adversaries have become invisible. An increasingly outdated security model assumes that malicious activity will reveal itself cleanly and early. It no longer does.  

In 2026 and beyond, defenders win by understanding behavioral sequences, continuously validating trust, and acting before certainty becomes hindsight. That is security after signatures. That is security in the AI era.

Credit to: Daniel Levy, Threat Hunting Data Scientist

Edited by: Ryan Traill, Content Manager

References

[1] https://www.cyber.gov.au/business-government/secure-design/artificial-intelligence/careful-adoption-of-agentic-ai-services  

[2]https://www.latimes.com/business/story/2026-02-26/hacker-used-anthropics-claude-ai-to-steal-mexican-government-data

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