Threat hunting (VII): cazando sin salir de casa. Creación de procesos

Ver entradas anteriores: I: intro 1, II: intro 2, III: Kibana, IV: Grafiki, V: Jupyter Notebooks, VI: Creando nuestra víctima.

Buenas cazadores, ¿qué tal va la caza?

Espero que hayáis tenido tiempo para jugar con vuestro laboratorio y cada vez os sintáis más cómodos realizando consultas y analizado los datos.

Como dije en el artículo anterior, ahora toca bajarse al barro y empezar a entender qué es lo que está pasando en nuestro laboratorio. En este caso vamos a hablar de la creación de procesos, qué ocurre cuando se crea un proceso, qué formas hay de crearlos y los rastros que deja a su paso dicha creación.

Entendiendo el entorno

Windows se organiza en capas en lo que a interacción con el sistema se refiere.

Las capas superiores son con las que interactúa el usuario o los programas que él lanza, las capas inferiores las que utiliza el propio sistema operativo para funcionar.

Por motivos de seguridad, las capas superiores están bien documentadas y Windows ofrece facilidades para interactuar con ellas, pero con las capas inferiores la cosa cambia, no están documentadas y debido a la complejidad de su funcionamiento, es muy difícil o directamente no posible por seguridad.

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Threat hunting (VI): cazando sin salir de casa. Creando nuestra víctima

Ver entradas anteriores: I: intro 1, II: intro 2, III: Kibana, IV: Grafiki, V: Jupyter Notebooks.

Bienvenidos a esta nueva entrada sobre nuestro laboratorio doméstico, que poco a poco va creciendo más y más.

En este artículo se hablará sobre la creación de una máquina de pruebas a la que poder hacer todo tipo de perrerías sin miedo, y se abordarán las configuraciones necesarias para registrar todo lo que pasa en ella.

En la segunda entrada se habló de los repositorios de eventos que existen, más concretamente del proyecto Mordor y del repositorio EVTX-ATTACK-SAMPLES.

Estos repositorios son muy útiles para poder entender y aprender sobre cómo se comportan muchas amenazas, y facilitan mucho el trabajo, pero cuando el trabajo te lo dan hecho no se aprende igual. Con una máquina propia se pueden probar técnicas que vayan surgiendo y comprobar cómo son detectadas en el laboratorio.

Hay que tener en cuenta que no va a ser una máquina virtual en la que se debería ejecutar malware, dado que el nivel de aislamiento no va a ser el suficiente para garantizar la seguridad del equipo anfitrión.

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Threat hunting (V): cazando sin salir de casa. Jupyter Notebooks

Ver entradas anteriores: I: intro 1, II: intro 2, III: Kibana, IV: Grafiki.

¿Os acordáis cuando en la primera entrega hablábamos sobre lo que es y lo que no es el Threat Hunting? Pues una parte esencial de él es la generación de inteligencia.

De nada sirve que seamos los mejores detectando comportamientos anómalos. Si toda esa inteligencia adquirida no se transforma en información estructurada y repetible habremos perdido una de las partes más valiosas del proceso.

Estructurada, para que cualquiera que no sea el autor pueda utilizarla y entenderla. Repetible de la manera más cómoda posible, para que los equipos de detección puedan generar alertas con ello o para que cualquier otro analista pueda realizar las consultas de la manera más cómoda posible.

En nuestro laboratorio vamos a utilizar otra de las partes de HELK, los todo poderosos Jupyter Notebook.

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Sandbox evasion: Identificando Blue Teams

El pasado mes de marzo, Roberto Amado y un servidor realizamos una charla en la RootedCON 2020 titulada Sandbox fingerprinting: Evadiendo entornos de análisis. Esta se componía de dos partes, una primera en la que tratamos de clasificar entornos públicos de sandbox para análisis de malware, una segunda centrada demostrar si era posible identificar e incluso atacar a quien se encontraba analizando nuestras muestras. Dicha segunda parte es la que ocupará esta entrada.


Introducción

Durante los ejercicios de Red Team siempre es importante conocer a quién te enfrentas, sus medidas de seguridad y quien las gestiona. En este punto nos planteamos si sería viable llegar hasta el Blue Team y conocer si nuestros artefactos habían sido identificados y si seguían siendo útiles en el ejercicio.

Con este planteamiento nos centramos en las webs de análisis de malware como VirusTotal, Any.run, Hybrid Analysis… Que son consultadas continuamente por analistas de todo el mundo para buscar información sobre muestras o analizarlas. Los resultados se muestran en la interfaz web de dichas herramientas, mostrando información útil para los analistas como pueden ser direcciones IP o dominios a los que conecta, comandos ejecutados, payloads introducidos y un largo etcétera dedicado a facilitar la vida de los defensores.

Con esta información en mente, nuestro planteamiento fue encontrar vulnerabilidades en la interfaz web de estos servicios y así poder identificar a los usuarios. Para esta tarea los Cross-site scripting (XSS) fueron la opción perfecta.

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Cloud: diseñar la estrategia

Tras los anteriores posts (There is no cloud, it’s just… y Cloud: construir desde la seguridad), es momento de entrar en materia. Tras haber identificado qué es necesario plantearse al enfrentarse a la nube, ahora debemos desgranar los puntos a considerar al diseñar la protección de la infraestructura.

La idea de los siguientes artículos es mostrar los aspectos básicos del diseño de la estrategia, y mostrar el camino para ganar en tranquilidad cuando no se tiene el control total de una plataforma, como es el caso del cloud.

En primer lugar, recurro al dicho “más importante que tener el conocimiento, es tener el teléfono de quién lo tiene”, por lo que, para diseñar la estrategia, que mejor que basarse en referencias clave de la industria.

MITRE ATT&CK

En concreto, destaca MITRE ATT&CK, y traduzco literalmente de su web: “es una base de datos de conocimiento accesible globalmente de tácticas y técnicas de ataque basadas en observaciones del mundo real”. Es decir, recoge el conjunto de estrategias utilizado actualmente por los atacantes para entrar en los sistemas y robar la información.

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Threat hunting (IV): cazando sin salir de casa. Grafiki

Ver primera, segunda parte y tercera parte.


Teoría de Grafos: Análisis relacional de las Redes Sociales

Hoy traigo un artículo sobre algo muy especial para mí.

En la entrada anterior hablamos sobre la explotación de la información con Kibana y su utilidad en ver de un vistazo posible anomalías. Después de mucho trabajar con Kibana, dedicándole muchas horas a crear visualizaciones y dashboards, había una visualización que echaba de menos: ¡los grafos!

En ese sentido, hace tiempo que leí la frase “Los defensores piensan en listas. Los atacantes en grafos“.

Aunque puede levantar mucha controversia, de ser eso cierto nos dejaría a los defensores en una clara desventaja. En un mundo en el que cada vez las amenazas son más complejas, ser capaces de “unir los puntos” marca la diferencia entre encontrar nuestra amenaza o no.

De esta idea y de un aumento de mi tiempo libre por el confinamiento, surgió Grafiki. Vamos a verlo.

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Troyanos bancarios de moda: mekotios y grandoreiros

A lo largo de este verano hemos recibido infinidad de correos, entre los cuales existe, por desgracia, un buen número de troyanos bancarios. Estos correos se suelen caracterizar por tener varias cosas en común, que es lo que vamos a explicar en este artículo.

Como elemento común (y básico para que el usuario caiga en la trampa), los correos suelen tener un gancho para que el usuario se vea en la necesidad de abrirlo: una multa de la DGT, una factura impagada de la luz, temas relacionados con la agencia tributaria, etc.

Por norma general, entre todos los correos analizados se pueden identificar dos clases principales: los correos con adjunto (habitualmente un documento doc, con macros maliciosas) y los correos con un enlace. Estos últimos son más peligrosos en cierto sentido ya que, los adjuntos que vienen por correo se suelen tener controlados y analizados, pero es más difícil controlar los ficheros que se descargan vía http por un link en el cuerpo del mensaje. Cuando son correos con enlaces, pueden descargar también un doc con macros, o a veces un fichero comprimido con un archivo .msi en su interior.

Además de esto, se identifican una serie de patrones, que no en todos los enlaces de correo se producen, pero sí en muchos, y que pueden ayudar a prevenir la descarga de estos archivos maliciosos, que se detallarán al final del artículo.

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El sesgo cognitivo en las tareas de Threat Hunting

Imagen por Mohamed Hassan

Como cualquier analista sabe, la misma naturaleza del Threat Hunting conlleva la aplicación de aproximaciones lo más genéricas posible en cuanto a la detección de anomalías. Al contrario que las posiciones reactivas de la seguridad basada en reglas, el análisis proactivo delega en el analista un porcentaje importante de la detección. Esto conlleva que, del mismo modo que le ocurre a un analista de inteligencia convencional, se suela caer en errores de interpretación, debido al gran número de casuísticas que se encuentran en el día a día, y que el cerebro tiende a clasificar como legítimas o maliciosas en cuestión de centésimas de segundos.

Según Richard Heuer define en “Psicology of Intelligence Analysis”, un analista tiene límites en la interpretación de la información, determinados por su personalidad, sus creencias y sus sesgos cognitivos. Y es que, tras la identificación de la anomalía, el analista debe ser capaz de hacer una predicción. Es decir, es la interpretación de una detección y su asociación a una posible amenaza lo que concluye con una alerta de seguridad.

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Threat hunting (III): cazando sin salir de casa. Kibana

Ver primera y segunda parte.


Kibana "Hello World" Example - Part 3 of the ELK Stack Series -

¡Buenas cazadores! ¿Qué tal va la temporada de caza?

Tras lo visto en anteriores posts, en este artículo vamos a continuar entendiendo y mejorando nuestro laboratorio de Threat Hunting.

Ya hemos aprendido a introducir nuestros datos sobre ataques reales y ahora aprenderemos a explotar esos datos. Poder visualizar los datos de una manera cómoda es, junto con la selección de buenas fuentes de datos, la parte más importante de un laboratorio. Todo el tiempo que invirtamos en una visualización intuitiva y agradable será tiempo ahorrado durante el análisis.

Ahora vamos de vuelta al laboratorio, esta vez vamos a aprender a manejar algunas de las funcionalidades de HELK que aún no hemos visto.

El Laboratorio – Visualización de datos

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Cloud: construir desde la seguridad

Continuando esta serie de posts relacionados con el cloud, hoy toca hablar sobre cómo enfrentarse ante el mundo de posibilidades que la nube ofrece. Este artículo busca arrojar un poco de luz ante tan enorme empresa y mostrar diferentes aspectos a tener en cuenta. Es un camino interesante, con múltiples opciones y que puede llegar a aportar un valor enorme, tanto al negocio como a nuestra calidad de vida, siempre y cuando se plantee desde un punto de vista objetivo, realista y crítico. No hay que ser reticentes al cambio, pero tampoco afrontar el cambio por el cambio en sí.

Dejando mantras filosóficos aparte, afirmar que el cloud es la panacea tiene el mismo poco sentido que decir que el cloud no nos aporta valor.

Como siempre, y perdón por la insistencia, dependerá de cada organización y sus necesidades. Lo que es fundamental, dentro del análisis del caso de negocio y en el cálculo del retorno de inversión de la implementación de estos nuevos paradigmas tecnológicos, es que se tengan en cuenta las consecuencias, necesidades y capacidades de la seguridad. Tanto en procesos de migración a la nube, como ante cualquier cambio tecnológico.

Dicho esto, y yendo al grano, no hay ninguna duda de que migrar al cloud tiene un coste significativo. Que este coste sea mayor o menor dependerá de con lo que se compare, pero se puede afirmar que no es una decisión “barata”. Si se hace el ejercicio simple de comparar un servidor físico con un servidor en la nube, obviamente no hay color. Ahora bien, si se pone todo en contexto, y sobre todo, haciendo hincapié en la seguridad, hay muchos costes a valorar.

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