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January 13, 2026

クラウドセキュリティが本当に重要な場所はランタイム:検知、フォレンジック、リアルタイムアーキテクチャ認識の重要性

クラウドセキュリティはこれまで予防、ポスチャ管理、設定にかなりの重点が置かれてきました。しかし実際の攻撃はそこでは発生しません。 攻撃はランタイムにおいて、稼働中のワークロードやアイデンティティにわたって進行していきますが、そこでは可視性が限られており証拠が短時間で消滅します。 このブログではランタイムが保護すべき最もクリティカルなレイヤーである理由、動的なクラウドの挙動を攻撃者がどのように悪用しているか、なぜポスチャベースだけでは不十分かを紹介します。
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
Adam Stevens
Senior Director of Product, Cloud | Darktrace
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13
Jan 2026

はじめに:予防からランタイムへ重点をシフト

クラウドセキュリティは過去10年間予防に的を絞ってきました。コンフィギュレーションを厳格にし、脆弱性をスキャンし、CNAPP(Cloud Native Application Protection Platforms)を通じてベストプラクティスを適用することです。これらの機能も引き続き重要ではありますが、クラウド攻撃が発生するのはそこではありません。

攻撃はランタイムに発生します。それは動的かつ短命な、絶えず変化する実行レイヤーであり、そこではアプリケーションが実行され、権限が付与され、アイデンティティが機能し、ワークロード間の通信が発生します。また、ランタイムは防御者にとってこれまで可視性が最も限られ 、対応に使える時間が最も少ないレイヤーでもあります。

現在の脅威ランドスケープでは抜本的なシフトが求められています。今やクラウドリスクを軽減するには、ポスチャやCNAPPのみの静的なアプローチを超えて、さまざまなワークロードおよびアイデンティティにわたるリアルタイムのビヘイビア検知を行うとともに、フォレンジック用の証拠を自動的に保全する必要があります。防御者に必要なのは、組織のクラウド環境の「正常」についての継続的な、リアルタイムの理解と、膨大なデータストリームを処理して攻撃者による動作の発生を示す逸脱を見つけだすことのできるAIです。

ランタイム:攻撃が発生するレイヤー

ランタイムは動いているクラウドです — コンテナが開始/停止され、サーバーレス関数が呼び出され、IAMロールが割り当てられ、ワークロードが自動スケールし、数百のサービス間をデータが流れています。また、攻撃者が次を行うところでもあります:

  • 盗まれた認証情報を武器化
  • 権限を昇格
  • プログラムによるピボット
  • 悪意ある計算リソースのデプロイ
  • データを改ざんあるいは抜き出し

問題は複雑です:ランタイム証拠は短命だからです。コンテナは消滅し、重要なプロセスデータは数秒で消失します。人間のアナリストが調査を始めるころには、アラートを理解し対応するために必要なデータは、既になくなっていることがしばしばです。この揮発性によりランタイムは監視が最も困難なレイヤーでああるとともに、保護すべき最も重要なレイヤーでもあります。

Darktrace/ CLOUDがランタイム防御にもたらすもの

Darktrace / CLOUD はクラウド実行レイヤーのために開発されたツールです。攻撃の数時間後あるいは数日後ではなく、その進行と同時に検知、封じ込め、理解するのに必要な機能を統合しています。その価値を定義する要素は4つあります:

1. ビヘイビアベースの、リアルタイム検知

クラウドサービス、アイデンティティ、ワークロード、データフローに渡る通常のアクティビティを学習し、シグネチャが存在しなくても、実際の攻撃者の挙動を示す異常を見つけ出します。

2. フォレンジックレベルのアーチファクトを自動収集

Darktraceは脅威を検知したその瞬間に、揮発性のフォレンジック証拠をキャプチャします。エフェメラルリソースからのデータを含め、ディスク状態、メモリ、ログ、プロセスコンテキストを自動的に保全します。これにより、ワークロードが停止し証拠が消える前に何が起こったかについての真実を記録することができます。

3. AI主導の調査

Cyber AI Analystはクラウドの動作を、理解しやすいインシデントストーリーにまとめ、アイデンティティの挙動、ネットワークの流れ、クラウドワークロードの動作を相関付けます。アナリストは個別のダッシュボード間を移動したり、タイムラインを人手で再構築したりする必要がなくなります。

4. リアルタイムのアーキテクチャ認識

Darktraceはクラウド環境の動作状況を継続的にマッピングします。これにはサービス、アイデンティティ、接続、データの経路が含まれます。このリアルタイムの可視性により異常が明確に識別でき、調査が劇的に加速します。

これらの機能が統合され、ランタイム第一主義のセキュリティモデルが構築されています。

CNAPPだけでは不十分な理由:

CNAPPプラットフォームは、デプロイメント前のチェックから開発者ワークステーションまで、設定ミスの発見、問題のある権限の組み合わせ、脆弱なイメージ、リスクの高いインフラの選択などを特定するのに優れています。しかしCNAPPのカバーする範囲の広さは、その限界にもなります。CNAPPは体制を管理するものです。ランタイム防御は動作を問題にしています。

CNAPPは問題が起こる可能性を教えてくれますが、ランタイム検知は今現在どんな問題が起こっているかを知らせます。

短命な証拠を保全する、動作をドメイン間で相関付ける、あるいは実際のインシデント発生中に必要な精度とスピードをもって攻撃を封じこめるといったことは、CNAPPには不可能です。予防も不可欠ですが、予防だけでは、既にクラウド環境内で活動している攻撃者を阻止することはできないのです。

実際にAWSで発生したシナリオ:ランタイム監視が有効な理由

Darktrace / CLOUDが最近検知したあるインシデントは、クラウド侵害の進行の様子と、ランタイム可視性が必要絶対条件である理由を示す好例です。以下に紹介するすべてのステップは、動作をリアルタイムに監視している場合にのみ可能な検知を表しています。

1. 外部での認証情報の使用

検知: 通常とは異なる外部ソースの認証情報使用:攻撃者がこれまでに見られたことのない場所からクラウドアカウントにログインします。これはアカウント乗っ取りの最も早い兆候です。

2. AWS CLIピボット

検知: 通常とは異なるCLIアクティビティ:攻撃者はプログラムによるアクセスに切り替え、疑わしいホストからコマンドを発行することで自動化し、同時にステルス性も獲得します。

3. 認証情報の操作

検知: 稀なパスワードのリセット:新たなパスワードをリセット、割り当てることにより、永続性を確立し既存のセキュリティコントロールをすり抜けます。

4. クラウド偵察

検知: 大規模なリソースディスカバリ:攻撃者はバケット、ロール、サービスの列挙を行い、高価値なアセットを識別して次のステップの計画を立てます。

5. .権限昇格

検知: 異常なIAM更新:許可のないポリシー更新またはロール変更により、攻撃者に高いアクセス権限やバックドアを与えます。

6. 悪意ある計算リソースのデプロイ

検知: 通常と異なるEC2/Lambda/ECS 作成:攻撃者はマイニング、水平移動、またはさらなるツールのステージングのための計算リソースをデプロイします。

7. データアクセスまたは改ざん

検知: 通常と異なるS3変更:攻撃者はS3権限またはオブジェクトを変更します。多くの場合データ抜き出しまたは破壊の前段階です。

ポスチャスキャンではこれらのアクションの一部しか発見できず、しかも事後になります。
これらすべてのランタイム検知は、攻撃が進行している間のリアルタイムの動作監視によってしか可視化できません。

クラウドセキュリティの未来はランタイム第一主義

クラウド防御はもはや予防だけを中心にすることはできません。現代の攻撃は、高速に変化するワークロードやサービス、そして — きわめて重要な — アイデンティティが複雑に入り組んだ、ランタイムで進行します。リスクを軽減するには、悪意あるアクティビティが発生次第、短命な証拠が消失し攻撃者がアイデンティティレイヤーを移動する前に、それを検知、理解、封じ込める能力が必要です。

Darktrace / CLOUD はクラウドで最も揮発性かつ重大な結果を伴うランタイムに対し、動作ワークロードアイデンティティに対する一元的な可視性を通じて、完全に防御可能なコントロールポイントに変えることによりこのシフトを実現します。Darktrace / CLOUDは以下を提供します:

  • リアルタイムビヘイビア検知: ワークロードおよびアイデンティティのアクティビティ
  • 自律遮断: アクションによる迅速な封じ込め
  • 自動的なフォレンジックレベル証拠: イベントが起こった瞬間に保全
  • AI駆動の調査: 実際の攻撃者のパターンから弱いシグナルを識別
  • リアルタイムのクラウド環境インサイト: コンテキストと影響を即座に理解

クラウドセキュリティは問題が起こる可能性 に対する防御から現在 起こっていることに対する、ランタイムの、さまざまなアイデンティティに渡る、攻撃者と同じスピードでの防御へ進化する必要があります。防御者がアドバンテージを取り戻すための方法は、ランタイムとアイデンティティの可視性の統合です。

[related-resource]

Darktrace / CLOUDの機能について知る

ソリューション概要をお読みになり、Darktrace / CLOUD が多様なクラウド環境に対応するリアルタイムクラウド検知および対応により、クラウド脅威をランタイムで防御する仕組みをご確認ください。

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Adam Stevens
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March 11, 2026

NetSupport RAT: How Legitimate Tools Can Be as Damaging as Malware

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What is NetSupport Manager?

NetSupport Manager is a legitimate IT tool used by system administrators for remote support, monitoring, and management. In use since 1989, NetSupport Manager enables users to remotely access and navigate systems across different platforms and operating systems [1].

What is NetSupport RAT?

Although NetSupport Manager is a legitimate tool that can be used by IT and security professionals, there has been a rising number of cases in which it is abused to gain unauthorized access to victim systems. This misuse has become so prevalent that, in recent years, security researchers have begun referring to NetSupport as a Remote Access Trojan (RAT), a term typically used for malware that enables a threat actor to remotely access or control an infected device [2][3][4].

NetSupport RAT activity summary

The initial stages of NetSupport RAT infection may vary depending on the source of the initial compromise. Using tactics such as the social engineering tactic ClickFix, threat actors attempt to trick users into inadvertently executing malicious PowerShell commands under the guise of resolving a non-existent issue or completing a fake CAPTCHA verification [5]. Other attack vectors such as phishing emails, fake browser updates, malicious websites, search engine optimization (SEO) poisoning, malvertising and drive-by downloads are also employed to direct users to fraudulent pages and fake reCAPTCHA verification checks, ultimately inducing them to execute malicious PowerShell commands [5][6][7]. This leads to the successful installation of NetSupport Manager on the compromised device, which is often placed in non-standard directories such as AppData, ProgramData, or Downloads [3][8].

Once installed, the adversary is able to gain remote access to the affected machine, monitor user activity, exfiltrate data, communicate with the command-and-control (C2) server, and maintain persistence [5]. External research has also highlighted that post-exploitation of NetSupport RAT has involved the additional download of malicious payloads [2][5].

Attack flow diagram highlighting key events across each phase of the attack phase
Figure 1: Attack flow diagram highlighting key events across each phase of the attack phase [2][5].

Darktrace coverage

In November of 2025, suspicious behavior indicative of the malicious abuse of NetSupport Manager was observed on multiple customers across Europe, the Middle East, and Africa (EMEA) and the Americas (AMS).

While open-source intelligence (OSINT) has reported that, in a recent campaign, a threat actor impersonated government entities to trick users in organizations in the Information Technology, Government and Financial Services sectors in Central Asia into downloading NetSupport Manager [8], approximately a third of Darktrace’s affected customers in November were based in the US while the rest were based in EMEA. This contrast underscores how widely NetSupport Manager is leveraged by threat actors and highlights its accessibility as an initial access tool.  

The Darktrace customers affected were in sectors including Information and Communication, Manufacturing and Arts, entertainment and recreation.

The ClickFix social engineering tactic typically used to distribute the NetSupport RAT is known to target multiple industries, including Technology, Manufacturing and Energy sectors [9]. It also reflects activity observed in the campaign targeting Central Asia, where the Information Technology sector was among those affected [8].

The prevalence of affected Education customers highlights NetSupport’s marketing focus on the Education sector [10]. This suggests that threat actors are also aware of this marketing strategy and have exploited the trust it creates to deploy NetSupport Manager and gain access to their targets’ systems. While the execution of the PowerShell commands that led to the installation of NetSupport Manager falls outside of Darktrace's purview in cases identified, Darktrace was still able to identify a pattern of devices making connections to multiple rare external domains and IP addresses associated with the NetSupport RAT, using a wide range of ports over the HTTP protocol. A full list of associated domains and IP addresses is provided in the Appendices of this blog.

Although OSINT identifies multiple malicious domains and IP addresses as used as C2 servers, signature-based detections of NetSupport RAT indicators of compromise (IoCs) may miss broader activity, as new malicious websites linked to the RAT continue to appear.

Darktrace’s anomaly‑based approach allows it to establish a normal ‘pattern of life’ for each device on a network and identify when behavior deviates from this baseline, enabling the detection of unusual activity even when it does not match known IoCs or tactics, techniques and procedures (TTPs).

In one customer environment in late 2025, Darktrace / NETWORK detected a device initiating new connections to the rare external endpoint, thetavaluemetrics[.]com (74.91.125[.]57), along with the use of a previously unseen user agent, which it recognized as highly unusual for the network.

Darktrace’s detection of HTTP POST requests to a suspicious URI and new user agent usage.
Figure 2: Darktrace’s detection of HTTP POST requests to a suspicious URI and new user agent usage.

Darktrace identified that user agent present in connections to this endpoint was the ‘NetSupport Manager/1.3’, initially suggesting legitimate NetSupport Manager activity. Subsequent investigation, however, revealed that the endpoint was in fact a malicious NetSupportRAT C2 endpoint [12]. Shortly after, Darktrace detected the same device performing HTTP POST requests to the URI fakeurl[.]htm. This pattern of activity is consistent with OSINT reporting that details communication between compromised devices and NetSupport Connectivity Gateways functioning as C2 servers [11].

Conclusion

As seen not only with NetSupport Manager but with any legitimate or open‑source software used by IT and security professionals, the legitimacy of a tool does not prevent it from being abused by threat actors. Open‑source software, especially tools with free or trial versions such as NetSupport Manager, remains readily accessible for malicious use, including network compromise. In an age where remote work is still prevalent, validating any anomalous use of software and remote management tools is essential to reducing opportunities for unauthorized access.

Darktrace’s anomaly‑based detection enables security teams to identify malicious use of legitimate tools, even when clear signatures or indicators of compromise are absent, helping to prevent further impact on a network.


Credit to George Kim (Analyst Consulting Lead – AMS), Anna Gilbertson (Senior Cyber Analyst)

Edited by Ryan Traill (Analyst Content Lead)

Appendices

Darktrace Model Alerts

·       Compromise / Suspicious HTTP and Anomalous Activity

·       Compromise / New User Agent and POST

·       Device / New User Agent

·       Anomalous Connection / New User Agent to IP Without Hostname

·       Anomalous Connection / Posting HTTP to IP Without Hostname

·       Anomalous Connection / Multiple Failed Connections to Rare Endpoint

·       Anomalous Connection / Application Protocol on Uncommon Port

·       Anomalous Connection / Multiple HTTP POSTs to Rare Hostname

·       Compromise / Beaconing Activity To External Rare

·       Compromise / HTTP Beaconing to Rare Destination

·       Compromise / Agent Beacon (Medium Period)

·       Compromise / Agent Beacon (Long Period)

·       Compromise / Quick and Regular Windows HTTP Beaconing

·       Compromise / Sustained TCP Beaconing Activity To Rare Endpoint

·       Compromise / POST and Beacon to Rare External

Indicators of Compromise (IoCs)

Indicator           Type     Description

/fakeurl.htm URI            NetSupportRAT C2 URI

thetavaluemetrics[.]com        Connection hostname              NetSupportRAT C2 Endpoint

westford-systems[.]icu            Connection hostname              NetSupportRAT C2 Endpoint

holonisz[.]com                Connection hostname              NetSupportRAT C2 Endpoint

heaveydutyl[.]com      Connection hostname              NetSupportRAT C2 Endpoint

nsgatetest1[.]digital   Connection hostname              NetSupportRAT C2 Endpoint

finalnovel[.]com            Connection hostname              NetSupportRAT C2 Endpoint

217.91.235[.]17              IP             NetSupportRAT C2 Endpoint

45.94.47[.]224                 IP             NetSupportRAT C2 Endpoint

74.91.125[.]57                 IP             NetSupportRAT C2 Endpoint

88.214.27[.]48                 IP             NetSupportRAT C2 Endpoint

104.21.40[.]75                 IP             NetSupportRAT C2 Endpoint

38.146.28[.]242              IP             NetSupportRAT C2 Endpoint

185.39.19[.]233              IP             NetSupportRAT C2 Endpoint

45.88.79[.]237                 IP             NetSupportRAT C2 Endpoint

141.98.11[.]224              IP             NetSupportRAT C2 Endpoint

88.214.27[.]166              IP             NetSupportRAT C2 Endpoint

107.158.128[.]84          IP             NetSupportRAT C2 Endpoint

87.120.93[.]98                 IP             Rhadamanthys C2 Endpoint

References

  1. https://mspalliance.com/netsupport-debuts-netsupport-24-7/
  2. https://blogs.vmware.com/security/2023/11/netsupport-rat-the-rat-king-returns.html
  3. https://redcanary.com/threat-detection-report/threats/netsupport-manager/
  4. https://www.elastic.co/guide/en/security/8.19/netsupport-manager-execution-from-an-unusual-path.html
  5. https://rewterz.com/threat-advisory/netsupport-rat-delivered-through-spoofed-verification-pages-active-iocs
  6. https://thehackernews.com/2025/11/new-evalusion-clickfix-campaign.html
  7. https://corelight.com/blog/detecting-netsupport-manager-abuse
  8. https://thehackernews.com/2025/11/bloody-wolf-expands-java-based.html
  9. https://unit42.paloaltonetworks.com/preventing-clickfix-attack-vector
  10. https://www.netsupportsoftware.com/education-solutions
  11. https://www.esentire.com/blog/unpacking-netsupport-rat-loaders-delivered-via-clickfix
  12. https://threatfox.abuse.ch/browse/malware/win.netsupportmanager_rat/
  13. https://www.virustotal.com/gui/url/5fe6936a69c786c9ded9f31ed1242c601cd64e1d90cecd8a7bb03182c47906c2

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About the author
George Kim
Analyst Consulting Lead – AMS

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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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