CVE公開前の脅威検知脆弱性が公開される前に悪意あるアクティビティを識別した10件の事例

DarktraceはAI駆動の異常検知を利用してCVEが公開される前にサイバー脅威を識別することができます。動作のパターンを分析することにより、Darktraceは組織がゼロデイエクスプロイトを初期段階で検知し封じ込めるのに役立ちます。このプロアクティブなアプローチにより、国家レベルの脅威アクター、ランサムウェアギャング、そして脅威ランドスケープ全体にわたり進化し続ける脅威に対してサイバーセキュリティ体制を強化することができます。
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
Nathaniel Jones
VP, Security & AI Strategy, Field CISO
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02
Jul 2025

CVEの追跡だけでは不十分:コンテキストがきわめて重要である理由

脆弱性とは、攻撃者が不正にアクセスを取得したり、正常なオペレーションを妨害したりするために悪用することのできる、システム内のウィークポイントです。CVE(Common  Vulnerabilities and  Exposures)とは、公開されているサイバーセキュリティ脆弱性のリストであり、サイバーセキュリティコミュニティはこれを追跡してリスクを緩和します。

脆弱性が発見されると、標準的な手順としてはこれをベンダーまたは対応する組織に報告することにより、彼らはパッチまたは修正を作成して配布し、その後詳細を公開するというものです。これは、責任ある開示と呼ばれている方法です。

2024年には記録を塗り替える40,000件のCVEが報告され、Forum for Incident Response and  Security Teams (FIRST) によれば2025年にはそれを上回る件数が予測されている[1]  なかで、異常検知はこれらの潜在的リスクを識別するために不可欠です。ゼロデイのエクスプロイトと脆弱性の公開の間のギャップはかなり大きい場合もあり、ネットワーク上でエクスプロイトが行われていないかを遡及的に見つけ出そうとすることは、特にシグネチャベースのアプローチをとっている場合非常に困難です。

CVE公開に頼ることなく脅威を検知

普段とは異なるログインのパターンやデータ転送など、ネットワークやシステム内で発生した異常な動作は、サイバー攻撃が試みられている、内部関係者による脅威、あるいはシステムが侵害されている兆候である場合があります。Darktraceはルールやシグネチャに依存しないため、問題のデバイスまたはアセットについての完全なコンテキストがなくても、異常から悪意あるアクティビティを検知することができます。

たとえば、昨年末のFortinetに対するエクスプロイト攻撃発生時に、Darktraceの脅威リサーチチームはさまざまなFortinet脆弱性のエクスプロイト、特にCVE  2024-23113について調査していました。その頃MandiantがCVE  2024-47575に関するセキュリティアドバイザリを発行しましたが、その内容はDarktraceの調査結果と非常によく一致していました。

Darktraceの脅威調査チームはこのような回顧的分析によりさまざまな検知結果を広範な脅威ランドスケープに照らして理解し、さらなるコンテキストを追加するために利用しています。

以下は、脆弱性が公開される何日も前、場合によっては何週間も前にDarktraceが検知した昨年の10件の事例です。

ten examples from the past year where Darktrace detected malicious activity days or even weeks before a vulnerability was publicly disclosed.

CVE公開前のエクスプロイトの傾向

多くの場合、エクスプロイトされた脆弱性の開示は、高度な脅威アクターによるゼロデイを使った侵害に対する、インシデント対応調査の結果として行われます。脆弱性が登録され、エクスプロイトされたことが公表されると、攻撃者と防御者による攻撃  vs. パッチの競争が始まります。

高いスキルと豊富なリソースを持った国家アクターは、その目的を達成するためにさまざまな能力を駆使することで知られていますが、それにはゼロデイの利用も含まれます。多くのケースで、CVE公開前のアクティビティはローアンドスロー型で数か月も継続し、オペレーションの安全性は高い傾向にあります。CVE公開後は参入障壁が下がり、よりスキルの低い、リソースをあまり持たない攻撃者、たとえばランサムウェアギャングのようなグループでもその脆弱性を悪用することができ、大きな被害が発生します。エクスプロイトされた脆弱性の公開前、公開後において、異なる2つのタイプのアクティビティがみられることが多いのはそのためです。

ダークトレースはこの一連の流れを、昨年、前述のFortinetおよびPAN  OS脅威アクターによる攻撃のいくつかにおいても確認しています。国家アクターによる脆弱性のエクスプロイトが見られた後、ランサムウェアギャングが多くの組織に被害をもたらしていました  [2]

今年の春発生した、中国の脅威アクターが関係するSAP  Netweaverエクスプロイトでも、それに続いてランサムウェアインシデントが観測されており、同じ傾向がみられます[3]

自律遮断

異常ベースの検知は、CVE公開前であっても悪意あるアクティビティを識別できるという利点があります。しかし、セキュリティチームにはすばやく封じ込めアクティビティを隔離するという仕事が残っています。

たとえば、2025年前半に起こったIvanti連鎖エクスプロイト事案において、ある顧客は自社ネットワーク上でDarktraceの自律遮断機能を有効に設定していました。その結果、Darktraceは内部の接続をブロックし、影響を受けたデバイスに対して「生活パターン」を強制することにより、疑わしい接続をシャットダウンして攻撃を封じ込めることができました。

このDarktraceによる検知および対処はCVE公開の11日前に実行されており、異常ベースのアプローチの利点を実証しています。    

一部のケースでは、Darktraceがデバイスに対する悪意あるエクスプロイトを脆弱性が公開される数日前に阻止したことが報告されています。

たとえば、ConnectWiseに対するエクスプロイト攻撃発生時、ある顧客において、リモートアクセスを介して悪意あるソフトウェアがインストールされたことをDarktraceが検知しました。さらに調査を進めると4台のサーバーが影響を受けていることが判明し、その間、自律遮断機能がアウトバウンド接続をブロックし、影響を受けたデバイスに対して生活パターンを強制しました。

シグネチャを超えて:CVE公開前に異常を見つける

動作パターンを分析し続けることにより、ユーザー、システム、ネットワークから通常と異なるアクティビティを見つけ出し、セキュリティ侵害かもしれない異常を検知することができます。

継続的な監視とこれらの動作からの学習を通じて、異常ベースのセキュリティシステムは、従来のシグネチャベースのソリューションでは見過ごされてしまうかもしれない脅威を検知することができ、同時に脅威のTTP(Tactics,  Techniques and  Procedures)についての詳細な情報を提供することができます。このようなビヘイビアインテリジェンスによりCVE公開前の検知が可能になり、より適応性の高いセキュリティ体制の構築、および変化し続ける脅威ランドスケープに応じたシステムの進化が可能になります。

Darktraceの自己学習型AIアプローチ

10年以上にわたりサイバーセキュリティAIをリードしてきたDarktraceは、適切なAIを組み合わせて最適な結果を得るための専門技術を有しています。Darktraceの自己学習型AIは多層的なAIアプローチを使用して、それぞれの組織から学習することにより、脆弱性が公開される前、多くの場合何日も、あるいは何週間も前に、悪意あるアクティビティを検知し対処することができます。

機械学習、深層学習、LLM、自然言語処理を含む多様なAIテクニックを戦略的に組み合わせ、連続的、階層的に統合することにより、Darktraceの多層的AIアプローチはそれぞれの組織専用の、変化する脅威ランドスケープに適応する強力な防御メカニズムを提供します。

ベイズ学習やビヘイビアクラスタリングといったテクニックを用いて、Darktraceはさまざまなモデルを適応的に評価し、エンティティの動作を正確に理解することが可能です。このビヘイビア分析のレイヤーにより、特定のデバイスやシステムからのまばらなデータであっても、類似のエンティティの持つパターンを検知し動作を予測することが可能になります。AIはこの基準枠を絶えず調整し続け、動的な環境での有効性を維持します。

DarktraceのAIについてさらに詳しく知るには、サイバーセキュリティに対するAIのさまざまな応用を解説した AI  Arsenal (多層的AI装備)ホワイトペーパーをご覧ください。

参考資料:

  1. https://www.first.org/blog/20250607-Vulnerability-Forecast-for-2025
  2. https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/fortimanager-zero-day-exploitation-cve-2024-47575
  3. https://thehackernews.com/2025/05/china-linked-hackers-exploit-sap-and.html

関連するDarktraceのブログ:

*顧客による報告後確認されたもの

**2024年1月に更新されたブログは最新データを反映

This report explores the latest trends shaping the cybersecurity landscape and what defenders need to know in 2026.

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March 5, 2026

Inside Cloud Compromise: Investigating Attacker Activity with Darktrace / Forensic Acquisition & Investigation

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Investigating Cloud Attacks with Forensic Acquisition & Investigation

Darktrace / Forensic Acquisition & Investigation™ is the industry’s first truly automated forensic solution purpose-built for the cloud. This blog will demonstrate how an investigation can be carried out against a compromised cloud server in minutes, rather than hours or days.

The compromised server investigated in this case originates from Darktrace’s Cloudypots system, a global honeypot network designed to observe adversary activity in real time across a wide range of cloud services. Whenever an attacker successfully compromises one of these honeypots, a forensic copy of the virtual server's disk is preserved for later analysis. Using Forensic Acquisition & Investigation, analysts can then investigate further and obtain detailed insights into the compromise including complete attacker timelines and root cause analysis.

Forensic Acquisition & Investigation supports importing artifacts from a variety of sources, including EC2 instances, ECS, S3 buckets, and more. The Cloudypots system produces a raw disk image whenever an attack is detected and stores it in an S3 bucket. This allows the image to be directly imported into Forensic Acquisition & Investigation using the S3 bucket import option.

As Forensic Acquisition & Investigation runs cloud-natively, no additional configuration is required to add a specific S3 bucket. Analysts can browse and acquire forensic assets from any bucket that the configured IAM role is permitted to access. Operators can also add additional IAM credentials, including those from other cloud providers, to extend access across multiple cloud accounts and environments.

Figure 1: Forensic Acquisition & Investigation import screen.

Forensic Acquisition & Investigation then retrieves a copy of the file and automatically begins running the analysis pipeline on the artifact. This pipeline performs a full forensic analysis of the disk and builds a timeline of the activity that took place on the compromised asset. By leveraging Forensic Acquisition & Investigation’s cloud-native analysis system, this process condenses hour of manual work into just minutes.

Successful import of a forensic artifact and initiation of the analysis pipeline.
Figure 2: Successful import of a forensic artifact and initiation of the analysis pipeline.

Once processing is complete, the preserved artifact is visible in the Evidence tab, along with a summary of key information obtained during analysis, such as the compromised asset’s hostname, operating system, cloud provider, and key event count.

The Evidence overview showing the acquired disk image.
Figure 3: The Evidence overview showing the acquired disk image.

Clicking on the “Key events” field in the listing opens the timeline view, automatically filtered to show system- generated alarms.

The timeline provides a chronological record of every event that occurred on the system, derived from multiple sources, including:

  • Parsed log files such as the systemd journal, audit logs, application specific logs, and others.
  • Parsed history files such as .bash_history, allowing executed commands to be shown on the timeline.
  • File-specific events, such as files being created, accessed, modified, or executables being run, etc.

This approach allows timestamped information and events from multiple sources to be aggregated and parsed into a single, concise view, greatly simplifying the data review process.

Alarms are created for specific timeline events that match either a built-in system rule, curated by Darktrace’s Threat Research team or an operator-defined created at the project level. These alarms help quickly filter out noise and highlight on events of interest, such as the creation of a file containing known malware, access to sensitive files like Amazon Web Service (AWS) credentials, suspicious arguments or commands, and more.

 The timeline view filtered to alarm_severity: “1” OR alarm_severity: “3”, showing only events that matched an alarm rule.
Figure 4: The timeline view filtered to alarm_severity: “1” OR alarm_severity: “3”, showing only events that matched an alarm rule.

In this case, several alarms were generated for suspicious Base64 arguments being passed to Selenium. Examining the event data, it appears the attacker spawned a Selenium Grid session with the following payload:

"request.payload": "[Capabilities {browserName: chrome, goog:chromeOptions: {args: [-cimport base64;exec(base64...], binary: /usr/bin/python3, extensions: []}, pageLoadStrategy: normal}]"

This is a common attack vector for Selenium Grid. The chromeOptions object is intended to specify arguments for how Google Chrome should be launched; however, in this case the attacker has abused the binary field to execute the Python3 binary instead of Chrome. Combined with the option to specify command-line arguments, the attacker can use Python3’s -c option to execute arbitrary Python code, in this instance, decoding and executing a Base64 payload.

Selenium’s logs truncate the Arguments field automatically, so an alternate method is required to retrieve the full payload. To do this, the search bar can be used to find all events that occurred around the same time as this flagged event.

Pivoting off the previous event by filtering the timeline to events within the same window using timestamp: [“2026-02-18T09:09:00Z” TO “2026-02-18T09:12:00Z”].
Figure 5: Pivoting off the previous event by filtering the timeline to events within the same window using timestamp: [“2026-02-18T09:09:00Z” TO “2026-02-18T09:12:00Z”].

Scrolling through the search results, an entry from Java’s systemd journal can be identified. This log contains the full, unaltered payload. GCHQ’s CyberChef can then be used to decode the Base64 data into the attacker’s script, which will ultimately be executed.[NJ9]

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About the author
Nathaniel Bill
Malware Research Engineer

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February 19, 2026

CVE-2026-1731: How Darktrace Sees the BeyondTrust Exploitation Wave Unfolding

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Note: Darktrace's Threat Research team is publishing now to help defenders. We will continue updating this blog as our investigations unfold.

Background

On February 6, 2026, the Identity & Access Management solution BeyondTrust announced patches for a vulnerability, CVE-2026-1731, which enables unauthenticated remote code execution using specially crafted requests.  This vulnerability affects BeyondTrust Remote Support (RS) and particular older versions of Privileged Remote Access (PRA) [1].

A Proof of Concept (PoC) exploit for this vulnerability was released publicly on February 10, and open-source intelligence (OSINT) reported exploitation attempts within 24 hours [2].

Previous intrusions against Beyond Trust technology have been cited as being affiliated with nation-state attacks, including a 2024 breach targeting the U.S. Treasury Department. This incident led to subsequent emergency directives from  the Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) and later showed attackers had chained previously unknown vulnerabilities to achieve their goals [3].

Additionally, there appears to be infrastructure overlap with React2Shell mass exploitation previously observed by Darktrace, with command-and-control (C2) domain  avg.domaininfo[.]top seen in potential post-exploitation activity for BeyondTrust, as well as in a React2Shell exploitation case involving possible EtherRAT deployment.

Darktrace Detections

Darktrace’s Threat Research team has identified highly anomalous activity across several customers that may relate to exploitation of BeyondTrust since February 10, 2026. Observed activities include:

Outbound connections and DNS requests for endpoints associated with Out-of-Band Application Security Testing; these services are commonly abused by threat actors for exploit validation.  Associated Darktrace models include:

  • Compromise / Possible Tunnelling to Bin Services

Suspicious executable file downloads. Associated Darktrace models include:

  • Anomalous File / EXE from Rare External Location

Outbound beaconing to rare domains. Associated Darktrace models include:

  • Compromise / Agent Beacon (Medium Period)
  • Compromise / Agent Beacon (Long Period)
  • Compromise / Sustained TCP Beaconing Activity To Rare Endpoint
  • Compromise / Beacon to Young Endpoint
  • Anomalous Server Activity / Rare External from Server
  • Compromise / SSL Beaconing to Rare Destination

Unusual cryptocurrency mining activity. Associated Darktrace models include:

  • Compromise / Monero Mining
  • Compromise / High Priority Crypto Currency Mining

And model alerts for:

  • Compromise / Rare Domain Pointing to Internal IP

IT Defenders: As part of best practices, we highly recommend employing an automated containment solution in your environment. For Darktrace customers, please ensure that Autonomous Response is configured correctly. More guidance regarding this activity and suggested actions can be found in the Darktrace Customer Portal.  

Appendices

Potential indicators of post-exploitation behavior:

·      217.76.57[.]78 – IP address - Likely C2 server

·      hXXp://217.76.57[.]78:8009/index.js - URL -  Likely payload

·      b6a15e1f2f3e1f651a5ad4a18ce39d411d385ac7  - SHA1 - Likely payload

·      195.154.119[.]194 – IP address – Likely C2 server

·      hXXp://195.154.119[.]194/index.js - URL – Likely payload

·      avg.domaininfo[.]top – Hostname – Likely C2 server

·      104.234.174[.]5 – IP address - Possible C2 server

·      35da45aeca4701764eb49185b11ef23432f7162a – SHA1 – Possible payload

·      hXXp://134.122.13[.]34:8979/c - URL – Possible payload

·      134.122.13[.]34 – IP address – Possible C2 server

·      28df16894a6732919c650cc5a3de94e434a81d80 - SHA1 - Possible payload

References:

1.        https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2026-1731

2.        https://www.securityweek.com/beyondtrust-vulnerability-targeted-by-hackers-within-24-hours-of-poc-release/

3.        https://www.rapid7.com/blog/post/etr-cve-2026-1731-critical-unauthenticated-remote-code-execution-rce-beyondtrust-remote-support-rs-privileged-remote-access-pra/

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About the author
Emma Foulger
Global Threat Research Operations Lead
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