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January 31, 2023

Qakbot Resurgence in the Cyber Landscape

Stay informed on the evolving threat Qakbot. Protect yourself from the Qakbot resurgence! Learn more from our Darktrace AI Cybersecurity experts!
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
Nahisha Nobregas
SOC Analyst
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31
Jan 2023

In June 2022, Darktrace observed a surge in Qakbot infections across its client base. The detected Qakbot infections, which in some cases led to the delivery of secondary payloads such as Cobalt Strike and Dark VNC, were initiated through novel delivery methods birthed from Microsoft’s default blocking of XL4 and VBA macros in early 2022 [1]/[2]/[3]/[4] and from the public disclosure in May 2022 [5] of the critical Follina vulnerability (CVE-2022-30190) in Microsoft Support Diagnostic Tool (MSDT). Despite the changes made to Qakbot’s delivery methods, Qakbot infections still inevitably resulted in unusual patterns of network activity. In this blog, we will provide details of these network activities, along with Darktrace/Network’s coverage of them. 

Qakbot Background 

Qakbot emerged in 2007 as a banking trojan designed to steal sensitive data such as banking credentials.  Since then, Qakbot has developed into a highly modular triple-threat powerhouse used to not only steal information, but to also drop malicious payloads and to serve as a backdoor. The malware is also versatile, with its delivery methods regularly changing in response to the changing threat landscape.  

Threat actors deliver Qakbot through email-based delivery methods. In the first half of 2022, Microsoft started rolling out versions of Office which block XL4 and VBA macros by default. Prior to this change, Qakbot email campaigns typically consisted in the spreading of deceitful emails with Office attachments containing malicious macros.  Opening these attachments and then enabling the macros within them would lead users’ devices to install Qakbot.  

Actors who deliver Qakbot onto users’ devices may either sell their access to other actors, or they may leverage Qakbot’s capabilities to pursue their own objectives [6]. A common objective of actors that use Qakbot is to drop Cobalt Strike beacons onto infected systems. Actors will then leverage the interactive access provided by Cobalt Strike to conduct extensive reconnaissance and lateral movement activities in preparation for widespread ransomware deployment. Qakbot’s close ties to ransomware activity, along with its modularity and versatility, make the malware a significant threat to organisations’ digital environments.

Activity Details and Qakbot Delivery Methods

During the month of June, variationsof the following pattern of network activity were observed in several client networks:

1.     User’s device contacts an email service such as outlook.office[.]com or mail.google[.]com

2.     User’s device makes an HTTP GET request to 185.234.247[.]119 with an Office user-agent string and a ‘/123.RES' target URI. The request is responded to with an HTML file containing a exploit for the Follina vulnerability (CVE-2022-30190)

3.     User’s device makes an HTTP GET request with a cURL User-Agent string and a target URI ending in ‘.dat’ to an unusual external endpoint. The request is responded to with a Qakbot DLL sample

4.     User’s device contacts Qakbot Command and Control servers over ports such as 443, 995, 2222, and 32101

In some cases, only steps 1 and 4 were seen, and in other cases, only steps 1, 3, and 4 were seen. The different variations of the pattern correspond to different Qakbot delivery methods.

Figure 1: Geographic distribution of Darktrace clients affected by Qakbot

Qakbot is known to be delivered via malicious email attachments [7]. The Qakbot infections observed across Darktrace’s client base during June were likely initiated through HTML smuggling — a method which consists in embedding malicious code into HTML attachments. Based on open-source reporting [8]-[14] and on observed patterns of network traffic, we assess with moderate to high confidence that the Qakbot infections observed across Darktrace’s client base during June 2022 were initiated via one of the following three methods:

  • User opens HTML attachment which drops a ZIP file on their device. ZIP file contains a LNK file, which when opened, causes the user's device to make an external HTTP GET request with a cURL User-Agent string and a '.dat' target URI. If successful, the HTTP GET request is responded to with a Qakbot DLL.
  • User opens HTML attachment which drops a ZIP file on their device. ZIP file contains a docx file, which when opened, causes the user's device to make an HTTP GET request to 185.234.247[.]119 with an Office user-agent string and a ‘/123.RES' target URI. If successful, the HTTP GET request is responded to with an HTML file containing a Follina exploit. The Follina exploit causes the user's device to make an external HTTP GET with a '.dat' target URI. If successful, the HTTP GET request is responded to with a Qakbot DL.
  • User opens HTML attachment which drops a ZIP file on their device. ZIP file contains a Qakbot DLL and a LNK file, which when opened, causes the DLL to run.

The usage of these delivery methods illustrate how threat actors are adopting to a post-macro world [4], with their malware delivery techniques shifting from usage of macros-embedding Office documents to usage of container files, Windows Shortcut (LNK) files, and exploits for novel vulnerabilities. 

The Qakbot infections observed across Darktrace’s client base did not only vary in terms of their delivery methods — they also differed in terms of their follow-up activities. In some cases, no follow-up activities were observed. In other cases, however, actors were seen leveraging Qakbot to exfiltrate data and to deliver follow-up payloads such as Cobalt Strike and Dark VNC.  These follow-up activities were likely preparation for the deployment of ransomware. Darktrace’s early detection of Qakbot activity within client environments enabled security teams to take actions which likely prevented the deployment of ransomware. 

Darktrace Coverage 

Users’ interactions with malicious email attachments typically resulted in their devices making cURL HTTP GET requests with empty Host headers and target URIs ending in ‘.dat’ (such as as ‘/24736.dat’ and ‘/noFindThem.dat’) to rare, external endpoints. In cases where the Follina vulnerability is believed to have been exploited, users’ devices were seen making HTTP GET requests to 185.234.247[.]119 with a Microsoft Office User-Agent string before making cURL HTTP GET requests. The following Darktrace DETECT/Network models typically breached as a result of these HTTP activities:

  • Device / New User Agent
  • Anomalous Connection / New User Agent to IP Without Hostname
  • Device / New User Agent and New IP
  • Anomalous File / EXE from Rare External Location
  • Anomalous File / Numeric Exe Download 

These DETECT models were able to capture the unusual usage of Office and cURL User-Agent strings on affected devices, as well as the downloads of the Qakbot DLL from rare external endpoints. These models look for unusual activity that falls outside a device’s usual pattern of behavior rather than for activity involving User-Agent strings, URIs, files, and external IPs which are known to be malicious.

When enabled, Darktrace RESPOND/Network autonomously intervened, taking actions such as ‘Enforce group pattern of life’ and ‘Block connections’ to quickly intercept connections to Qakbot infrastructure. 

Figure 2: This ‘New User Agent to IP Without Hostname’ model breach highlights an example of Darktrace’s detection of a device attempting to download a file containing a Follina exploit
Figure 3: This ‘New User Agent to IP Without Hostname’ model breach highlights an example of Darktrace’s detection of a device attempting to download Qakbot
Figure 4: The Event Log for an infected device highlights the moment a connection to the endpoint outlook.office365[.]com was made. This was followed by an executable file transfer detection and use of a new User-Agent, curl/7.9.1

After installing Qakbot, users’ devices started making connections to Command and Control (C2) endpoints over ports such as 443, 22, 990, 995, 1194, 2222, 2078, 32101. Cobalt Strike and Dark VNC may have been delivered over some of these C2 connections, as evidenced by subsequent connections to endpoints associated with Cobalt Strike and Dark VNC. These C2 activities typically caused the following Darktrace DETECT/Network models to breach: 

  • Anomalous Connection / Application Protocol on Uncommon Port
  • Anomalous Connection / Multiple Connections to New External TCP Port
  • Compromise / Suspicious Beaconing Behavior
  • Anomalous Connection / Multiple Failed Connections to Rare Endpoint
  • Compromise / Large Number of Suspicious Successful Connections
  • Compromise / Sustained SSL or HTTP Increase
  • Compromise / SSL or HTTP Beacon
  • Anomalous Connection / Rare External SSL Self-Signed
  • Anomalous Connection / Anomalous SSL without SNI to New External
  • Compromise / SSL Beaconing to Rare Destination
  • Compromise / Suspicious TLS Beaconing To Rare External
  • Compromise / Slow Beaconing Activity To External Rare
Figure 5: This Device Event Log illustrates the Command and Control activity displayed by a Qakbot-infected device

The Darktrace DETECT/Network models which detected these C2 activities do not look for devices making connections to known, malicious endpoints. Rather, they look for devices deviating from their ordinary patterns of activity, making connections to external endpoints which internal devices do not usually connect to, over ports which devices do not normally connect over. 

In some cases, actors were seen exfiltrating data from Qakbot-infected systems and dropping Cobalt Strike in order to conduct extensive discovery. These exfiltration activities typically caused the following models to breach:

  • Anomalous Connection / Data Sent to Rare Domain
  • Unusual Activity / Enhanced Unusual External Data Transfer
  • Anomalous Connection / Uncommon 1 GiB Outbound
  • Anomalous Connection / Low and Slow Exfiltration to IP
  • Unusual Activity / Unusual External Data to New Endpoints

The reconnaissance and brute-force activities carried out by actors typically resulted in breaches of the following models:

  • Device / ICMP Address Scan
  • Device / Network Scan
  • Anomalous Connection / SMB Enumeration
  • Device / New or Uncommon WMI Activity
  •  Unusual Activity / Possible RPC Recon Activity
  • Device / Possible SMB/NTLM Reconnaissance
  •  Device / SMB Lateral Movement
  •  Device / Increase in New RPC Services
  •  Device / Spike in LDAP Activity
  • Device / Possible SMB/NTLM Brute Force
  • Device / SMB Session Brute Force (Non-Admin)
  • Device / SMB Session Brute Force (Admin)
  • Device / Anomalous NTLM Brute Force

Conclusion

June 2022 saw Qakbot swiftly mould itself in response to Microsoft's default blocking of macros and the public disclosure of the Follina vulnerability. The evolution of the threat landscape in the first half of 2022 caused Qakbot to undergo changes in its delivery methods, shifting from delivery via macros-based methods to delivery via HTML smuggling methods. The effectiveness of these novel delivery methods where highlighted in Darktrace's client base, where large volumes of Qakbot infections were seen during June 2022. Leveraging Self-Learning AI, Darktrace DETECT/Network was able to detect the unusual network behaviors which inevitably resulted from these novel Qakbot infections. Given that the actors behind these Qakbot infections were likely seeking to deploy ransomware, these detections, along with Darktrace RESPOND/Network’s autonomous interventions, ultimately helped to protect affected Darktrace clients from significant business disruption.  

Appendices

List of IOCs

References

[1] https://techcommunity.microsoft.com/t5/excel-blog/excel-4-0-xlm-macros-now-restricted-by-default-for-customer/ba-p/3057905

[2] https://techcommunity.microsoft.com/t5/microsoft-365-blog/helping-users-stay-safe-blocking-internet-macros-by-default-in/ba-p/3071805

[3] https://learn.microsoft.com/en-us/deployoffice/security/internet-macros-blocked

[4] https://www.proofpoint.com/uk/blog/threat-insight/how-threat-actors-are-adapting-post-macro-world

[5] https://twitter.com/nao_sec/status/1530196847679401984

[6] https://www.microsoft.com/security/blog/2021/12/09/a-closer-look-at-qakbots-latest-building-blocks-and-how-to-knock-them-down/

[7] https://www.zscaler.com/blogs/security-research/rise-qakbot-attacks-traced-evolving-threat-techniques

[8] https://www.esentire.com/blog/resurgence-in-qakbot-malware-activity

[9] https://www.fortinet.com/blog/threat-research/new-variant-of-qakbot-spread-by-phishing-emails

[10] https://twitter.com/pr0xylife/status/1539320429281615872

[11] https://twitter.com/max_mal_/status/1534220832242819072

[12] https://twitter.com/1zrr4h/status/1534259727059787783?lang=en

[13] https://isc.sans.edu/diary/rss/28728

[14] https://www.fortiguard.com/threat-signal-report/4616/qakbot-delivered-through-cve-2022-30190-follina

Credit to:  Hanah Darley, Cambridge Analyst Team Lead and Head of Threat Research and Sam Lister, Senior Cyber Analyst

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
Nahisha Nobregas
SOC Analyst

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July 13, 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 Cityworks 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
CVE-2026-0257 PAN-OS 2026-05-13

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 Trail, 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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July 10, 2026

AIインフラがアタックサーフェスの一部に

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AIインフラとアタックサーフェスの進化

多くの組織が生成AIを実運用環境に導入するなかで、企業のクラウド環境内に新たなインフラのレイヤーが出現しています。それはAIゲートウェイです。AIゲートウェイはユーザー、アプリケーション、基盤モデルの間に位置し、多くの場合クラウドの特権アクセスを保持し、さまざまなAIサービスへのアクセスを大規模に管理しています。

AIゲートウェイとは?

AIゲートウェイはユーザー、アプリケーション、基盤モデルの間に位置し、多くの場合クラウドの特権アクセスを保持し、さまざまなAIサービスへのアクセスを大規模に管理しています。

こうした役割から、AIゲートウェイは企業のアタックサーフェスのますます重要な一部になりつつあります。AIゲートウェイが侵害されれば、攻撃者に対して計算リソースへのアクセスだけでなく、クラウドアイデンティティ、モデルサービス、機密性の高いプロンプト、そして他の接続されたシステムへのアクセスも提供してしまいます。

このブログでは、Amazon Bedrock サービスに接続されたAIゲートウェイが侵害され、その後暗号通貨マイニングインフラとの通信が観測された事例をダークトレースがどのように調査したかを解説します。問題のインスタンスは、その構成、ならびに関連するIAM(Identity and Access Management)ロールから、Amazon BedrockでホスティングされるAIサービスへのゲートウェイとして機能していることがわかりました。疑わしい侵害アクティビティが発生した後、このホストは既知の暗号通貨マイニングインフラに繰り返し通信を行い、その後シャットダウンされた様子が観測されました。Darktrace はこのアクティビティを検知し、Enhanced MonitoringおよびManaged Threat Detectionサービスを通じてエスカレーションを行いました。

この事例では最終的影響は不正な暗号通貨マイニングでしたが、このインシデントが注目に値するのはその発生場所です。侵害されたアセットは、クラウドインフラ、アイデンティティ、各種AIサービスの交差する場所に位置していました。最近の調査では、LiteLLM等のAIゲートウェイが、認証情報、モデルへのアクセス、クラウド権限を中央管理するその能力から、攻撃者にとって魅力的な標的となる可能性が明らかになっています。このアクティビティと公開されているLiteLLM脆弱性を直接結びつける証拠は見つかっていませんが、このインシデントは、AIインフラを個別のアプリケーション層として見るのではなく、重要なアタックサーフェスの一部として扱う必要性があることを表しています[1]。

暗号通貨マイニングがクラウド侵害後のアクティビティとしてよく見られる背景

暗号通貨マイニングはクラウド環境において、侵害後のアクティビティとして収益性の高いものとなり得ます。クラウド資産にアクセスできるようになった後、攻撃者はマイニングソフトウェアを展開して被害者の計算リソースを悪用し金銭的利益を得ることができます。この種のアクティビティは多くの場合機会主義的なものであり、露出したサービス、弱い認証情報、漏洩したアクセスキー、脆弱なアプリケーション、あるいはクラウドワークロードの設定ミスなどを標的として実行されます。

典型的なクラウド上での暗号通貨マイニング侵入には次のようなアクティビティが含まれます:

  • 露出したあるいは脆弱なクラウドインフラの特定
  • 露出したサービス、認証情報、またはアプリケーションの脆弱性を通じたアクセスの獲得
  • マイニングソフトウェアのダウンロードおよび実行
  • マイニングプールインフラへのアウトバウンド接続を繰り返し確立
  • アクティビティが検知され停止されるまで継続して計算リソースを消費

この事例において注目すべき要素は暗号通貨マイニングだけではありません。それが発生した場所が、AI関連アクティビティをサポートするクラウドインフラ上だったことです。この事例は、AIサービスを実現するためのアセットも、よくあるクラウド侵害リスクにさらされる可能性があることを示しています。

Amazon Bedrockに接続されたAIゲートウェイの侵害を調査

2026年6月12日、DarktraceはLiteLLM-Proxyという名前のAmazon Web Service (AWS) EC2インスタンスから暗号通貨マイニング発生中とみられるアクティビティを観測しました。このインスタンスはLiteLLMアクティビティをサポートしており、Amazon Bedrockリソースへのアクセス権を有するインスタンスプロファイルと関連付けられていました。  

AIゲートウェイは大規模言語モデルへのアクセスを中央管理するよう設計されており、多くの場合AIアプリケーションに対する認証、ルーティング、ログ、ポリシー適用を扱っています。セキュリティの視点から見ると、クラウド権限、モデルアクセス、アプリケーションワークフローを単一の制御ポイントに集約する役割も果たしています。その結果、AIゲートウェイの侵害は、侵害されたホストだけにとどまらない影響を及ぼす可能性があります。

確定的な初期アクセスベクトルは確認できませんでしたが、このアクティビティはインターネットに接続されているシステムの侵害でよく見られる次のような順序に従っていました。ブルートフォースアクセス、ペイロードの投下、そしてマイニングプールインフラに対する繰り返しのアウトバウンド接続です。

ステージ1: インターネットに露出したSSHからの初期アクセス

暗号通貨マイニングアクティビティが観測される前、LiteLLM-Proxy EC2インスタンスはSSH(ポート22)が0.0.0.0/0に対して開かれ、外部に公開されていました。

図1:EC2インスタンスがSSHポート22に対してすべてのインバウンドトラフィックを許可している設定ミスをDarktraceが警告

暗号通貨マイニングアクティビティに先立って、Darktraceはこのインスタンスに対する大量のインバウンド接続の試みが外部IPアドレス(主に145.241.123[.]102)からポート22に対して行われていることを観測しました。これはブルートフォースアクティビティを示唆するものです [2]。これらの接続の多くは短命であり、数秒しか続いておらず、スキャニングまたはログインの失敗を示していました。

図2:Darktraceがデバイスのポート22に対する不審なインバウンド接続試行を検知

入手できたテレメトリーではこれらのインバウンドSSH接続のいずれかが認証の成功につながったかどうかの確認に至らず、このアクティビティが初期アクセスベクトルであると断定することはできませんでした。しかしながら、SSHの露出、外部IPアドレスからのインバウンド接続、それに続くマイニングアクティビティは、SSHがアクセス経路の可能性が高いことを示唆しています。

ステージ2: AIゲートウェイへのXMRigマルウェアのダウンロード

最初に観測されたマイニングプールへの接続の後、このEC2インスタンスは3.42 MBのデータをポート80上のHTTP接続を介して外部エンドポイント185.62.1[.]8にダウンロードしました。このエンドポイントは暗号通貨マイニングマルウェアXMRigを含むZIPファイルをホスティングしていました[3][4]。ホストレベルのログは入手できなかったため、ダークトレースはマイニングツールがどのように実行されたか、あるいは前のSSHアクティビティがペイロード投下を直接的に可能にしたかどうかを確認できませんでした。しかしながら、ダウンロードのタイミングとその後ほどなくマイニングプールへの接続が繰り返されたことは、このインスタンスが侵害されて不正な計算アクティビティに使われたという評価を裏付けています。

ステージ3 – 侵害されたAIゲートウェイが暗号通貨マイニングインフラと通信

わずか数分後、DarktraceはLiteLLM-ProxyEC2インスタンスがHTTPs(ポート443)でホスト名pool.hasvault[.]proに対して接続していることを確認しました。最初の接続の後、同じホスト名に対して繰り返しアウトバウンド接続が観測されました。これは、侵害されたホストがマイニングインフラと通信しワークを受け取り、結果を送信するという、暗号通貨マイニングプールとの通信のパターンと一致しています。

このアクティビティがDarktraceのEnhanced Monitoringモデル“Compromise / HighPriority Crypto Currency Mining”をトリガーし、ダークトレースのSOCにより顧客に対してエスカレーションされました。また、このアクティビティはCyber AI Analystによって分析され、関連するイベントが1つの調査ナラティブにまとめられました。これにより、影響を受けたクラウドアセットからマニングプールへの繰り返しの接続を特定することができました。

図3:CyberAI Analystによる暗号通貨マイニングアクティビティの調査  

ポート443上のHTTPSの使用にも注目すべきです。なぜならば、単独で見れば、このトラフィックそのものは疑わしく見えないかもしれないからです。しかしこのケースでは、接続先、接続の量、そして類似のアクティビティが他にないことなどが、この通信を疑わしいものとして特定するのに必要な、動作のコンテキストを提供することになりました。

ステージ4: Managed Threat Detectionサービスによるリソース乱用の特定

暗号通貨マイニングアクティビティがダークトレースのManaged Threat Detectionサービスにより検知され、ダークトレースのSOCによりレビューされました。レビューの結果、このアクティビティは顧客向けにエスカレーションされました。このエスカレーションにより、顧客はAWS環境で現在発生中のリソースの乱用について、タイムリーな通知を受けることができました。

ステージ5: クラウド認証情報の不正使用とみられる疑わしいIAMアクティビティ

これとは別に、6月13日、Darktraceは別のIAMユーザーから発生した疑わしいアクティビティを検知しました。

図4: DarktraceのAdvanced Search機能が別のIAMユーザーが実行した疑わしいアクティビティをハイライト

まず、このユーザーは “GetSendQuota”イベントを試行している様子が見られました。このアクションは少なくとも過去3か月間にこのアカウントによって実行されたことのないアクションです。また、このコマンドのソースIPアドレスは14.176.1[.]47でした。地理位置情報はベトナムであり、このユーザーのアクティビティがAmazon IPアドレスから最も多く見られた場所です。さらに、このアクティビティに対してAWS CLIが使用されており、これもこのユーザーにとって通常とは異なる振る舞いでした。このことは、Darktraceの“IaaS / Unusual Activity / UnusualAWS CLI Activity”モデルによって検知されました。

図5: Darktraceによる “GetSendQuota” イベントの検知

このIAMユーザーからは、長期アクセスキーを使った疑わしいアクティビティがさらに観測されました。中でも、“InvokeModel” および “ListFoundationModels”コマンドの失敗が検知されており、モデル列挙や起動などAmazon Bedrockサービスとのやり取りを試行したことがわかります。これは前日観測されたLiteLLM侵害への関連を思わせますが、2つのイベントを確定的に結びつける証拠は不十分でした。

“CreateUser”コマンドの試行も注目に値します。なぜなら要求されたユーザー名は意味が薄いものであり、新しいアカウントを作成することにより永続性を確立する試みと見られるからです。このアクティビティはDarktraceのモデル“IaaS / Admin / New AWS UserAccount Creation”をトリガーしました。

図6:Darktraceによる“CreateUser” イベントの検知

2つのインシデント間に結びつきは確認できなかったものの、このIAMアクティビティには重要な意味があります。これは、クラウド侵害の調査においてワークロードのテレメトリーとコントロールプレーンのテレメトリーの両方を取り入れることの重要性を表しています。EC2暗号通貨マイニングアクティビティが計算リソースの乱用を示す一方、IAMアクティビティは認証情報の侵害や長期アクセスキーの不正使用、そしてクラウトサービスの不正使用の可能性を示唆しているからです。

AIインフラ保護のための重要な教訓

このインシデントの重大性は暗号通貨マイニングアクティビティそのものではなく、それが発生した場所にあります。侵害されたシステムはAmazon Bedrockサービスへのアクセス権を持つAIゲートウェイとして機能し、クラウドインフラ、アイデンティティ、そしてさまざまなAIオペレーションの交差する場所に位置していました。組織がAI機能を実運用環境に導入していくなかで、これらのプラットフォームは、露出したサービス、認証情報窃取、クラウドの設定ミスなどを通じて攻撃者がすでに狙っているアタックサーフェスの一部となりつつあるのです。

このケースでは詳細な侵入経路は特定されておらず、ワークロードの侵害と調査中に検知された疑わしいIAMアクティビティの間に決定的なつながりは確認されませんでしたが、これらのイベントは全体的な現状を裏付けています。つまり、AIインフラは個別のテクノロジースタックとして扱うのではなく、クラウド環境全体の一部として保護しなければならないとうことです。

このケースでは、最も目立った侵害の兆候は暗号通貨マイニングインフラとの通信でした。しかしここで得られたより重要な教訓は、このインシデントの全貌が理解される前にDarktraceのビヘイビア分析により明らかになった、高い権限を持つAI関連アセットを取り巻くリスクです。AIゲートウェイによりクラウド権限、モデルアクセス、アプリケーションワークフローがますます集約されるなかで、防御者は個別のアラートに集中するよりも、ワークロード、アイデンティティ、サービスの間でどのように動作がつながっているかを理解することに重点を置く必要があるでしょう。

協力:Angel Arribas Lopez (Associate Principal Cyber Analyst)、Nathaniel Jones (Field CISO/VP Threat Research)、Emma Foulger (Global Threat Ops)、Mark Turner(Security Researcher)

編集:Ryan Traill (Content Manager)

付録

Darktraceによるモデル検知結果

·       Compromise / High Priority Crypto Currency Mining

·       Compromise / Monero Mining

·       Device / Internet Facing Device with High Priority Alert

·       IaaS / Unusual Activity / Unusual AWS CLI Activity

·       IaaS / Admin / New AWS User Account Creation

MITRE ATT&CK マッピング

初期アクセス – 外部リモートサービス – T1133

初期アクセス – 有効なアカウント – T1078

実行 – コマンドおよびスクリプトインタプリタ – T1059

永続化 – アカウント作成 – T1136

探索 – クラウドサービス探索 – T1526

影響 – リソースハイジャッキング– T1496

参考資料

[1] https://docs.litellm.ai/blog/security-update-march-2026

[2] https://www.abuseipdb.com/check/145.241.123.102

[3] https://urlscan.io/search/#185.62.1.8

[4] https://www.virustotal.com/gui/file/85de36ff66fae9f4b059cbedf6d36e017ebc26c828f99f911a96e78636f21200/community

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Angel Arribas Lopez
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