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November 19, 2025

生成AIの保護: Darktrace / CLOUDでAmazon Bedrockのリスクを管理する

Amazon Bedrockのような生成AIサービスは、アクセス、可視性、データ露出に関連した新たなリスクをもたらしつつあります。 本稿では、Darktrace / CLOUDがBedrockおよびSageMaker環境において、コンフィギュレーションに対する深い可視性、権限の分析、設定ミスの検知、挙動の異常の検知により、これらのインシデントを防ぐのにどう役立つかを解説します。
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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19
Nov 2025

企業内生成AIのセキュリティリスクと課題

生成AIとAmazon Bedrockのようなマネージド型基盤モデルプラットフォームは、組織がインテリジェントなアプリケーションを構築し、展開する方法を大きく変化させています。チャットボットから要約ツールまで、Bedrockは基盤モデルを企業のデータとサービスに接続することにより、迅速なエージェント開発を可能にします。しかしこの柔軟性にはさまざまなセキュリティ課題が伴い、特に可視性、アクセス管理、そして意図しないデータ露出に関連したリスクがあります。

組織が生成AIの業務への導入を急ぐ中で、従来型のセキュリティコントロールは対応に遅れが目立ちます。Bedrockのエージェント、モデル、ガードレール、そしてベースとなるAWSサービスからなる多層的アーキテクチャは、標準的なポスチャ管理ツールでは想定されていなかった新たなブラインドスポットを作り出しています。可視性のギャップにより、エージェントがどのデータセットにアクセスできるのか、あるいはモデルの出力が機密性の高い情報を露出させる可能性がないかを知ることが難しくなります。その一方で、開発者はセキュリティチームがIAM権限を確認したり、ガードレールを検証したりできるよりも速いペースで進むことが多く、リスクの拡大につながる設定のミスが起こりがちです。AWSのような共有責任モデルにおいては、この複雑性によってオーナーシップの境界があいまいになる可能性があり、セキュリティチームにとってAIシステムが組織のデータとどのように相互動作しているかについて、情報を継続的かつ自動的に得られることがきわめて重要になります。

Darktrace / CLOUDはBedrock環境に対して包括的な可視性およびポスチャ管理を提供し、エージェントとナレッジベースを自動的に検知し積極的にスキャンすることにより、テクノロジーの拡大とイノベーションのペースを落とすことなく、AIインフラの保護に貢献します。

現実のシナリオ:行き過ぎたアクセス

たとえば、会社のナレッジベースを使用しビジネス上の質問にスタッフがすばやく回答できるようにするためのBedrockエージェントを展開しているとします。エージェントはAmazon S3に格納されている文書を参照するナレッジベースに接続され、APIを介して社内のサービスへのアクセス権を与えられています。

システムを早期に稼働させようと、開発者はエージェントに幅広い実行権限を持つロールを割り当てました。このロールは複数のS3バケットに対するアクセス権を付与されており、バケットの1つには機密性の顧客情報が含まれていました。この過剰な権限付与は悪意によるものではありませんでした。IAMポリシー作成の複雑性と、どのバケットに機密性の高いデータが含まれているかを特定するのが難しかったことが原因です。

チームはエージェントが意図した文書だけを使用すると思っていました。しかし、従業員がどのようにエージェントとやりとりするか、あるいはエージェントがどのようにデータを処理する可能性があるかについては十分に検討がされませんでした。  

ある従業員が顧客の四半期のアクティビティについていつものように質問をしたところ、エージェントは規制対象データを含む情報を出力し、適切なアクセス権を持たない人に開示してしまいました。

これはプロンプトインジェクションやモデルの不正操作が行われたケースではありません。エージェントは単に指示に従い、アクセスを許可されているリソースを使用したにすぎません。この開示はIAMポリシーに適合していましたが、まったく意図とは異なる結果となりました。

Darktrace / CLOUDによってこれらのリスクがどう防止されるか

Darktrace / CLOUDはBedrockおよびSageMaker環境に対して多層的な可視性とインテリジェントな分析能力を提供することで、意図しないデータ露出のようなシナリオを回避することができます。それぞれの機能は次のように使用されます:

コンフィギュレーションレベルの可視性

Bedrock環境にはしばしば複数のコンポーネント、たとえばエージェント、ガードレール、基盤モデルが含まれ、それぞれがコンフィギュレーションを持っています。Darktrace / CLOUDはこれらのコンフィギュレーションをインデックス化し、チームは次が可能になります:

  1. 展開されたエージェントを検査しそれらが承認されたデータソースにのみ接続されていることを確認する。
  2. 評価ジョブのセットアップおよびそれらのAmazon S3データセットへのリンクを追跡し、機密性の高い情報を露出させる可能性のある隠れたデータフローを明らかにする。
  3. すべてのAIコンポーネントに対する認識を維持し、見落としたアセットからリスクが発生する可能性を縮小する。

Bedrock、SageMakerおよびその他のAWSサービス全体のコンフィギュレーションデータを一元的に管理することでDarktrace / CLOUDはAIアセットの可視性に対する信頼できる唯一の情報源を提供します。チームは各コンポーネントがどのように設定されているか、および社内のセキュリティポリシーに合致しているかどうかを即座に確認することができます。これにより当て推量を排除し、監査を加速し、設定の不整合がデータ露出リスクを生むのを防止することができます。

 Agents for bedrock relationship views.
図1:Bedrockとエージェントの関係

アーキテクチャの認識

複雑なAI環境ではコンポーネント間の相互動作を理解するのが難しいことがあります。Darktrace / CLOUDはリアルタイムのアーキテクチャダイアグラムを作成することにより:

  1. エージェント、モデル、データセット間の関係を可視化します。  
  1. 相互接続されたサービス間の意図しないデータアクセス経路やリスクの伝播を特定します。

これにより、セキュリティチームは脆弱さが露出につながる前にそれらを発見することができます。これらの関係を動的に可視化することにより、Darktrace / CLOUDはプロアクティブなリスク管理を可能にし、アーキテクチャのドリフト、冗長なデータ接続、あるいは監視されていないエージェントを、攻撃者が悪用したり偶発的な誤使用が起こる前に発見することができます。これにより調査にかかる時間を短縮するとともに、AIワークロード全体のコンプライアンスへの自信を高めることができます。

Figure 2: Full Bedrock agent architecture including lambda and IAM permission mapping
図2:lambdaおよびIAM権限マッピングを含むBedrockエージェントアーキテクチャ全体図

アクセスおよび権限の分析

IAM権限はBedrockを含むあらゆるAWSサービスに適用されます。Bedrockエージェントが他のワークロードに対して広範に定義されたIAMロールを引き受けるとき、しばしば過剰な権限を継承します。最小権限のコントロールを厳密に行っていなければ、エージェントは必要なものよりも格段に多くのデータやサービスにアクセスできる可能性があり、防げるはずだったセキュリティ露出を作り出してしまいます。Darktrace / CLOUDは:

  1. 実行ロールおよびユーザー権限をレビューして過剰な権限を特定します。
  2. 権限昇格や承認されていないAPIアクションを可能にする可能性のある異常ににフラグを立てます。

これによりエージェントが最小権限の原則の枠内で運用されるようにし、アタックサーフェスを縮小することができます。リスクの高いロールを特定することに加えて、Darktrace / CLOUDは通常のアクセスのパターンを継続的に学習し、権限が悪用されたり、拡大されたりした場合にリアルタイムに識別することができます。セキュリティチームは、アクションがなぜ異常なのか、およびそれが接続されているアセットにどう影響する可能性があるのかについてのコンテキストを理解し、推奨された具体的な対策を取ることにより、生産性を維持しつつ露出を最小化することができます。

設定のミスの検知

設定ミスはクラウドセキュリティインシデントの主要な原因の1つです。Darktrace / CLOUDは以下を自動的に検知します:

  1. 機密性の高いトレーニングデータが含まれているかもしれない、公開アクセス可能なS3バケット
  2. 不適切なまたは機密情報を含む出力を許可する可能性のある、Bedrock環境のガードレール不足  
  3. 暗号化の欠如、直接インターネットアクセス、モデルへのrootアクセスなどその他の問題  

これらのリスクを早期に明らかにすることにより、チームはこれらが悪用可能になる前に修正を行うことができます。Darktrace / CLOUDは人手で行っていたレビューのプロセスを、自動化された、継続的なチェックに変え、発見までの時間を短縮するとともに、小さな見落としが大規模なインシデントにエスカレートするのを防止することができます。このような自動的な確認により、組織はAIシステムのコンプライアンスを維持し、安全を組み込んだ設計を維持しつつ、自信を持ってイノベーションを進めることができます。

Configuration data for Anthropic foundation model
 図3:Anthropic基盤モデルのコンフィギュレーションデータ

ビヘイビアベースの異常検知

コンフィギュレーションが正しい場合にも、その動作が脅威の発生の兆候を示すことがあります。AWS CloudTrailを使用して、Darktrace / CLOUDは:

  1. エージェントが予期しないデータセットをクエリーしているなど、通常と異なるデータアクセスのパターンを監視します。
  2. モデル汚染攻撃の試みかもしれない異常なトレーニングジョブの起動を検知します。

こうしたリアルタイムのビヘイビア分析により、組織は疑わしいアクティビティにすばやく対応することができます。それぞれのBedrockコンポーネントの"正常な”動作を継続的に学習することにより、Darktrace / CLOUDは正式な侵害インジケーターが発生する前に、脅威を示すものかもしれない微妙な変化を検知することができます。その結果、より早期の検知、調査の工数の削減、そしてAI駆動のワークロードが意図通りに機能することを継続的に保証することができます。

まとめ

生成AIはビジネスを変革するさまざまな機能を提供しますが、イノベーションと共に変化しつづける複雑なリスクも伴います。Amazon Bedrockのようなサービスの柔軟性は新たな効率化や理解を可能にしますが、正しい利用であっても意図せずに機密性の高いデータを露出させたり、セキュリティコントロールをすり抜けてしまう場合があります。多くの組織がAIの大規模な導入を進めるなかで、開発を遅らせることなくこれらの環境を包括的に監視し保護する能力はきわめて重要になってきます。

コンフィギュレーションに対する深い可視性、アーキテクチャの理解、権限と動作の分析、そしてリアルタイムの脅威検知を組み合わせることにより、DarktraceはBedrockやSageMaker等のAIツールに対する継続的な保証をセキュリティチームに提供します。組織は適応型のインテリジェントな保護によりAIシステムが管理されているという安心感を持ってイノベーションを続けることができます。

[related-resource]

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Proactive Security

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April 1, 2026

AI-powered security for a rapidly growing grocery enterprise

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Protecting a complex, fast-growing retail organization

For this multi-banner grocery holding organization, cybersecurity is considered an essential business enabler, protecting operations, growth, and customer trust. The organization’s lean IT team manages a highly distributed environment spanning corporate offices, 100+ stores, distribution centers and  thousands of endpoints, users, and third-party connections.

Mergers and acquisitions fueled rapid growth, but they also introduced escalating complexity that constrained visibility into users, endpoints, and security risks inherited across acquired environments.

Closing critical visibility gaps with limited resources

Enterprise-wide visibility is a top priority for the organization, says the  Vice President of Information Technology. “We needed insights beyond the perimeter into how users and devices were behaving across the organization.”

A security breach that occurred before the current IT leadership joined the company reinforced the urgency and elevated cybersecurity to an executive-level priority with a focus on protecting customer trust. The goal was to build a multi-layered security model that could deliver autonomous, enterprise-wide protection without adding headcount.

Managing cyber risk in M&A

Mergers and acquisitions are central to the grocery holding company’s growth strategy. But each transaction introduces new cyber risk, including inherited network architectures, inconsistent tooling, excessive privileges, and remnants of prior security incidents that were never fully remediated.

“Our M&A targets range from small chains with a single IT person and limited cyber tools to large chains with more developed IT teams, toolsets and instrumentation,” explains the VP of IT. “We needed a fast, repeatable, and reliable way to assess cyber risk before transactions closed.”

AI-driven security built for scale, speed, and resilience

Rather than layering additional point tools onto an already complex environment, the retailer adopted the Darktrace ActiveAI Security Platform™ in 2020 as part of a broader modernization effort to improve resilience, close visibility gaps, and establish a security foundation that could scale with growth.

“Darktrace’s AI-driven approach provided the ideal solution to these challenges,” shares the VP of IT. “It has empowered our organization to maintain a robust security strategy, ensuring the protection of our network and the smooth operation of our business.”

Enterprise-wide visibility into traffic  

By monitoring both north-south and east-west traffic and applying Self-Learning AI, Darktrace develops a dynamic understanding of how users and devices normally behave across locations, roles, and systems.

“Modeling normal behavior across the environment enables us to quickly spot behavior that doesn’t fit. Even subtle changes that could signal a threat but appear legitimate at first glance,” explains the VP of IT.

Real-time threat containment, 24/7

Adopting autonomous response has created operational breathing room for the security team, says the company’s Cybersecurity  Engineer.

“Early on, we enabled full Darktrace autonomous mode and we continue to do so today,” shares the IT Security Architect. “Allowing the technology to act first gives us the time we need to investigate incidents during business hours without putting the business at risk.”

Unified, actionable view of security ecosystem

The grocery retailer integrated Darktrace with its existing security ecosystem of firewalls, vulnerability management tools, and endpoint detection and response, and the VP of IT described the adoption process as “exceptionally smooth.”

The team can correlate enterprise-wide security data for a unified and actionable picture of all activity and risk. Using this “single pane of glass” approach, the retailer trains Level 1 and Level 2 operations staff to assist with investigations and user follow-ups, effectively extending the reach of the security function without expanding headcount.

From reactive defense to security at scale

With Darktrace delivering continuous visibility, autonomous containment, and integrated security workflows, the organization has strengthened its cybersecurity posture while improving operational efficiency. The result is a security model that not only reduces risk, but also supports growth, resilience, and informed decision-making at the business level.

Faster detection, faster resolution

With autonomous detection and response, the retailer can immediately contain risk while analysts investigate and validate activity. With this approach, the company can maintain continuous protection even outside business hours and reduce the chance of lateral spread across systems or locations.

Enterprise-grade protection with a lean team

From cloud environments to clients to SaaS collaboration tools, Darktrace provides holistic autonomous AI defense, processing petabytes of the organization’s network traffic and investigating millions of individual events that could be indicative of a wider incident.

Today, Darktrace autonomously conducts the majority of all investigations on behalf of the IT team, escalating only a tiny fraction for analyst review. The impact has been profound, freeing analysts from endless alerts and hours of triage so they can focus on more valuable, proactive, and gratifying work.

“From an operational perspective, Darktrace gives us time back,” says the Cybersecurity Engineer. More importantly, says the VP of IT, “it gives us peace of mind that we’re protected even if we’re not actively monitoring every alert.”

A strategic input for M&A decision-making

One of the most strategic outcomes has been the role of cybersecurity on M&A. 90 days prior to closing a transaction, the security team uses Darktrace alongside other tools to perform a cyber risk assessment of the potential acquisition. “Our approach with Darktrace has consistently identified gaps and exposed risks,” says the VP of IT, including:

  • Remnants of previous incidents that were never fully remediated
  • Network configurations with direct internet exposure
  • Excessive administrative privileges in Active Directory or on critical hosts

While security findings may not alter deal timelines, the VP of IT says they can have enormous business implications. “With early visibility into these risks, we can reduce exposure to inherited cyber threats, strengthen our position during negotiations, and establish clear remediation requirements.”

A security strategy built to evolve with the business

As the holding group expands its cloud footprint, it will extend Darktrace protections into Azure, applying the same AI-driven visibility and autonomous response to cloud workloads. The VP of IT says Darktrace's evolving capabilities will be instrumental in addressing the organization’s future cybersecurity needs and ability to adapt to the dynamic nature of cloud security.

“With Darktrace’s AI-driven approach, we have moved beyond reactive defense, establishing a resilient security foundation for confident expansion and modernization.”

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March 31, 2026

Phantom Footprints: Tracking GhostSocks Malware

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Why are attackers using residential proxies?

In today's threat landscape, blending in to normal activity is the key to success for attackers and the growing reliance on residential proxies shows a significant shift in how threat actors are attempting to bypass IP detection tools.

The increasing dependency on residential proxies has exposed how prevalent proxy services are and how reliant a diverse range of threat actors are on them. From cybercriminal groups to state‑sponsored actors, the need to bypass IP detection tools is fundamental to the success of these groups. One malware that has quietly become notorious for its ability to avoid anomaly detection is GhostSocks, a malware that turns compromised devices into residential proxies.

What is GhostSocks?

Originally marketed on the Russian underground forum xss[.]is as a Malware‑as‑a‑Service (MaaS), GhostSocks enables threat actors to turn compromised devices into residential proxies, leveraging the victim's internet bandwidth to route malicious traffic through it.

How does Ghostsocks malware work? 

The malware offers the threat actor a “clean” IP address, making it look like it is coming from a household user. This enables the bypassing of geographic restrictions and IP detection tools, a perfect tool for avoiding anomaly detection. It wasn’t until 2024, when a partnership was announced with the infamous information stealer Lumma Stealer, that GhostSocks surged into widespread adoption and alluded to who may be the author of the proxy malware.

Written in GoLang, GhostSocks utilizes the SOCKS5 proxy protocol, creating a SOCKS5 connection on infected devices. It uses a relay‑based C2 implementation, where an intermediary server sits in between the real command-and-control (C2) server and the infected device.

How does Ghostsocks malware evade detection?

To further increase evasion, the Ghostsocks malware wraps its SOCKS5 tunnels in TLS encryption, allowing its malicious traffic to blend into normal network traffic.

Early variants of GhostSocks do not implement a persistence mechanism; however, later versions achieve persistence via registry run keys, ensuring sustained proxy operational time [1].

While proxying is its primary purpose, GhostSocks also incorporates backdoor functionality, enabling malicious actors to run arbitrary commands and download and deploy additional malicious payloads. This was evident with the well‑known ransomware group Black Basta, which reportedly used GhostSocks as a way of maintaining long‑term access to victims’ networks [1].

Darktrace’s detection of GhostSocks Malware

Darktrace observed a steady increase in GhostSocks activity across its customer base from late 2025, with its Threat Research team identifying multiple incidents involving the malware. In one notable case from December 2025, Darktrace detected GhostSocks operating alongside Lumma Stealer, reinforcing that the partnership between Lumma and GhostSocks remains active despite recent attempts to disrupt Lumma’s infrastructure.

Darktrace’s first detection of GhostSocks‑related activity came when a device on the network of a customer in the education sector began making connections to an endpoint with a suspicious self‑signed certificate that had never been seen on the network before.

The endpoint in question, 159.89.46[.]92 with the hostname retreaw[.]click, has been flagged by multiple open‑source intelligence (OSINT) sources as being associated with Lumma Stealer’s C2 infrastructure [2], indicating its likely role in the delivery of malicious payloads.

Darktrace’s detection of suspicious SSL connections to retreaw[.]click, indicating an attempted link to Lumma C2 infrastructure.
Figure 1: Darktrace’s detection of suspicious SSL connections to retreaw[.]click, indicating an attempted link to Lumma C2 infrastructure.

Less than two minutes later, Darktrace observed the same device downloading the executable (.exe) file “Renewable.exe” from the IP 86.54.24[.]29, which Darktrace recognized as 100% rare for this network.

Darktrace’s detection of a device downloading the unusual executable file “Renewable.exe”.
Figure 2: Darktrace’s detection of a device downloading the unusual executable file “Renewable.exe”.

Both the file MD5 hash and the executable itself have been identified by multiple OSINT vendors as being associated with the GhostSocks malware [3], with the executable likely the backdoor component of the GhostSocks malware, facilitating the distribution of additional malicious payloads [4].

Following this detection, Darktrace’s Autonomous Response capability recommended a blocking action for the device in an early attempt to stop the malicious file download. In this instance, Darktrace was configured in Human Confirmation Mode, meaning the customer’s security team was required to manually apply any mitigative response actions. Had Autonomous Response been fully enabled at the time of the attack, the connections to 86.54.24[.]29 would have been blocked, rendering the malware ineffective at reaching its C2 infrastructure and halting any further malicious communication.

 Darktrace’s Autonomous Response capability suggesting blocking the suspicious connections to the unusual endpoint from which the malicious executable was downloaded.
Figure 3: Darktrace’s Autonomous Response capability suggesting blocking the suspicious connections to the unusual endpoint from which the malicious executable was downloaded.

As the attack was able to progress, two days later the device was detected downloading additional payloads from the endpoint www.lbfs[.]site (23.106.58[.]48), including “Setup.exe”, “,.exe”, and “/vp6c63yoz.exe”.

Darktrace’s detection of a malicious payload being downloaded from the endpoint www.lbfs[.]site.
Figure 4: Darktrace’s detection of a malicious payload being downloaded from the endpoint www.lbfs[.]site.

Once again, Darktrace recognized the anomalous nature of these downloads and suggested that a “group pattern of life” be enforced on the offending device in an attempt to contain the activity. By enforcing a pattern of life on a device, Darktrace restricts its activity to connections and behaviors similar to those performed by peer devices within the same group, while still allowing it to carry out its expected activity, effectively preventing deviations indicative of compromise while minimizing disruption. As mentioned earlier, these mitigative actions required manual implementation, so the activity was able to continue. Darktrace proceeded to suggest further actions to contain subsequent malicious downloads, including an attempt to block all outbound traffic to stop the attack from progressing.

An overview of download activity and the Autonomous Response actions recommended by Darktrace to block the downloads.
Figure 5: An overview of download activity and the Autonomous Response actions recommended by Darktrace to block the downloads.

Around the same time, a third executable download was detected, this time from the hostname hxxp[://]d2ihv8ymzp14lr.cloudfront.net/2021-08-19/udppump[.]exe, along with the file “udppump.exe”.While GhostSocks may have been present only to facilitate the delivery of additional payloads, there is no indication that these CloudFront endpoints or files are functionally linked to GhostSocks. Rather, the evidence points to broader malicious file‑download activity.

Shortly after the multiple executable files had been downloaded, Darktrace observed the device initiating a series of repeated successful connections to several rare external endpoints, behavior consistent with early-stage C2 beaconing activity.

Cyber AI Analyst’s investigation

Darktrace’s detection of additional malicious file downloads from malicious CloudFront endpoints.
Figure 7: Darktrace’s detection of additional malicious file downloads from malicious CloudFront endpoints.

Throughout the course of this attack, Darktrace’s Cyber AI Analyst carried out its own autonomous investigation, piecing together seemingly separate events into one wider incident encompassing the first suspicious downloads beginning on December 4, the unusual connectivity to many suspicious IPs that followed, and the successful beaconing activity observed two days later. By analyzing these events in real-time and viewing them as part of the bigger picture, Cyber AI Analyst was able to construct an in‑depth breakdown of the attack to aid the customer’s investigation and remediation efforts.

Cyber AI Analyst investigation detailing the sequence of events on the compromised device, highlighting its extensive connectivity to rare endpoints, the related malicious file‑download activity, and finally the emergence of C2 beaconing behavior.
Figure 8: Cyber AI Analyst investigation detailing the sequence of events on the compromised device, highlighting its extensive connectivity to rare endpoints, the related malicious file‑download activity, and finally the emergence of C2 beaconing behavior.

Conclusion

The versatility offered by GhostSocks is far from new, but its ability to convert compromised devices into residential proxy nodes, while enabling long‑term, covert network access—illustrates how threat actors continue to maximise the value of their victims’ infrastructure. Its growing popularity, coupled with its ongoing partnership with Lumma, demonstrates that infrastructure takedowns alone are insufficient; as long as threat actors remain committed to maintaining anonymity and can rapidly rebuild their ecosystems, related malware activity is likely to persist in some form.

Credit to Isabel Evans (Cyber Analyst), Gernice Lee (Associate Principal Analyst & Regional Consultancy Lead – APJ)
Edited by Ryan Traill (Content Manager)

Appendices

References

1.    https://bloo.io/research/malware/ghostsocks

2.    https://www.virustotal.com/gui/domain/retreaw.click/community

3.    https://synthient.com/blog/ghostsocks-from-initial-access-to-residential-proxy

4.    https://www.joesandbox.com/analysis/1810568/0/html

5. https://www.virustotal.com/gui/url/fab6525bf6e77249b74736cb74501a9491109dc7950688b3ae898354eb920413

Darktrace Model Detections

Real-time Detection Models

Anomalous Connection / Suspicious Self-Signed SSL

Anomalous Connection / Rare External SSL Self-Signed

Anomalous File / EXE from Rare External Location

Anomalous File / Multiple EXE from Rare External Locations

Compromise / Possible Fast Flux C2 Activity

Compromise / Large Number of Suspicious Successful Connections

Compromise / Large Number of Suspicious Failed Connections

Compromise / Sustained SSL or HTTP Increase

Autonomous Response Models

Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Significant Anomaly from Client Block

Antigena / Network / External Threat / Antigena Suspicious File Block

Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Controlled and Model Alert

Antigena / Network / External Threat / Antigena File then New Outbound Block

Antigena / Network / Significant Anomaly / Antigena Alerts Over Time Block

Antigena / Network / External Threat / Antigena Suspicious Activity Block

MITRE ATT&CK Mapping

Tactic – Technique – Sub-Technique

Resource Development – T1588 - Malware

Initial Access - T1189 - Drive-by Compromise

Persistence – T1112 – Modify Registry

Command and Control – T1071 – Application Layer Protocol

Command and Control – T1095 – Non-application Layer Protocol

Command and Control – T1071 – Web Protocols

Command and Control – T1571 – Non-Standard Port

Command and Control – T1102 – One-Way Communication

List of Indicators of Compromise (IoCs)

86.54.24[.]29 - IP - Likely GhostSocks C2

http[://]86.54.24[.]29/Renewable[.]exe - Hostname - GhostSocks Distribution Endpoint

http[://]d2ihv8ymzp14lr.cloudfront[.]net/2021-08-19/udppump[.]exe - CDN - Payload Distribution Endpoint

www.lbfs[.]site - Hostname - Likely C2 Endpoint

retreaw[.]click - Hostname - Lumma C2 Endpoint

alltipi[.]com - Hostname - Possible C2 Endpoint

w2.bruggebogeyed[.]site - Hostname - Possible C2 Endpoint

9b90c62299d4bed2e0752e2e1fc777ac50308534 - SHA1 file hash – Likely GhostSocks payload

3d9d7a7905e46a3e39a45405cb010c1baa735f9e - SHA1 file hash - Likely follow-up payload

10f928e00a1ed0181992a1e4771673566a02f4e3 - SHA1 file hash - Likely follow-up payload

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