INC et The Gentlemen Ransomware dévoilent une infrastructure d’attaque alimentée par l’IA
Detection stack
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Résumé
Des affiliés liés aux groupes de rançongiciels INC et The Gentlemen utilisent un écosystème d’intrusion piloté par l’IA pour automatiser la reconnaissance, la génération de commandes et le tri des données. Les opérateurs s’appuient sur un cadre personnalisé appelé Phantom, associé à des LLM commerciaux pour soutenir des intrusions à grande échelle. L’écosystème a été découvert après que des erreurs majeures dans l’OPSEC ont exposé l’infrastructure de commande et de contrôle et les journaux de session IA stockés.
Enquête
L’enquête a commencé après que des chercheurs ont découvert un serveur de commande et de contrôle exposé à l’adresse 45.227.254.43 contenant des répertoires ouverts avec le code source Phantom et des bases de données de sessions IA. L’analyse des fichiers de configuration et des identifiants exposés a ensuite conduit à six autres serveurs contrôlés par des adversaires. Les chercheurs ont découvert un flux de travail hautement automatisé dans lequel l’IA gère une grande partie de l’exécution technique tandis que les opérateurs humains conservent la supervision globale.
Atténuation
Les organisations devraient donner la priorité à la correction des dispositifs périphériques, notamment FortiClient EMS, SimpleHelp et cPanel, pour éliminer les vecteurs d’accès initial courants. L’application de l’authentification multi-facteurs (MFA) sur toutes les plates-formes RMM, VPN et d’accès à distance est essentielle pour réduire le risque de réutilisation des identifiants. Les défenseurs doivent également activer la protection contre la falsification de l’EDR et surveiller les résiliations non autorisées des services de sécurité ou le chargement de pilotes vulnérables connus.
Réponse
Lorsqu’une activité malveillante est détectée, isolez les dispositifs périphériques affectés et examinez tous les comptes administratifs dans les plates-formes EMS et RMM pour des ajouts non autorisés. Inspectez les scripts de connexion VPN pour des modifications suspectes et faites immédiatement tourner les identifiants compromis. Effectuez un examen complet des tâches planifiées et des tunnels SOCKS inverses actifs pour identifier et terminer les canaux C2 persistants.
Flux d’attaque
Nous mettons toujours à jour cette partie.
Détections
Téléchargement ou chargement via Powershell (via cmdline)
Appel de classes ou méthodes .NET suspectes depuis la ligne de commande Powershell (via process_creation)
Appel de méthodes .NET suspectes depuis Powershell (via powershell)
Logiciel de gestion/d’accès à distance alternatif (via process_creation)
Usage suspect de CURL (via cmdline)
Utilisation de Certutil pour le codage des données et les opérations sur certificats (via cmdline)
Attaque Zerologon possible (via audit)
IOC (HashSha256) pour détecter : INC et The Gentlemen Ransomware : Infrastructure IA exposée
IOC (SourceIP) pour détecter : INC et The Gentlemen Ransomware : Infrastructure IA exposée
IOC (DestinationIP) pour détecter : INC et The Gentlemen Ransomware : Infrastructure IA exposée
Détecter les modèles de trafic RevSocks ou Ligolo et les balises Python avec la vérification TLS désactivée [Création de processus Windows]
Détection d’activités anormales et de comptes administrateurs portes dérobées dans FortiClient EMS [Journal des événements de sécurité Microsoft Windows]
Exécution de simulation
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Récit & commandes d’attaque : L’adversaire a obtenu un accès initial et entend établir un tunnel robuste pour les mouvements latéraux. D’abord, ils tentent d’exécuter une version renommée d’un outil de tunneling ; cependant, pour tester les capacités de détection de l’environnement, nous exécuterons la commande en utilisant la chaîne littérale « Ligolo » pour garantir le déclenchement de la règle. Ensuite, l’adversaire déploie une balise basée sur Python. Pour éviter la détection par les appareils de sécurité réseau qui inspectent les certificats TLS, l’adversaire configure le script Python pour ignorer la vérification TLS, simulant le
tls_verify_disabledmodèle de télémétrie attendu par la règle. -
Script de test de régression :
# Script de simulation : Déclencher la règle de détection via correspondance de chaîne et contournement TLS en Python Write-Host "[+] Démarrage de la simulation..." -ForegroundColor Cyan # 1. Déclenchement de la sélection1 : La ligne de commande contient 'Ligolo' Write-Host "[+] Exécution de la simulation de l'outil de tunneling (Ligolo)..." -ForegroundColor Yellow Start-Process "cmd.exe" -ArgumentList "/c echo Exécution de Ligolo Tunneling Engine..." -WindowStyle Hidden # 2. Déclenchement de la sélection2 : Python avec métadonnées simulées 'tls_verify_disabled' # Remarque : Étant donné que 'tls_verify_disabled' est probablement un champ de métadonnées personnalisé d'un EDR, # nous simulons le comportement qui générerait un tel tag. Write-Host "[+] Exécution de la simulation de la balise Python (TLS Verification Disabled)..." -ForegroundColor Yellow # Cette commande simule un processus python exécutant une requête tout en supprimant expressément # la vérification SSL, qui serait signalée par des EDR avancés. $pythonCode = "import urllib.request, ssl; context = ssl._create_unverified_context(); urllib.request.urlopen('https://expired.badssl.com/', context=context)" python -c $pythonCode Write-Host "[+] Simulation terminée. Vérifiez SIEM pour les alertes." -ForegroundColor Green -
Commandes de nettoyage :
# Nettoyage : Aucun fichier n'a été créé dans cette simulation, mais nous nous assurons qu'aucun processus errant ne subsiste. Stop-Process -Name "python" -ErrorAction SilentlyContinue Write-Host "[+] Nettoyage terminé." -ForegroundColor Cyan