Explotando datos de APT for fun and (no) profit (IV): conclusiones

Entradas de la serie “Explotando datos de APT for fun and (no) profit”:
=> I: adquisición y procesamiento
=> II: análisis simple
=> III: análisis no tan simple
=> IV: conclusiones

Hemos obtenido algunos datos para soltar frases en las charlas de APT (por favor, no olvidéis usarlos junto a las frases de “El Arte de la Guerra”, de Sun Tzu, que nunca pasa de moda, y comentar lo del eslabón más débil de la cadena y demás :). Con algo de tiempo, podemos obtener conclusiones más o menos interesantes, o más o menos estúpidas, en relación a las actividades, intereses, orígenes… de los grupos APT. Y explotando otros datasets (¿vamos a por MITRE ATT&CK?) podemos ampliar o complementar estas conclusiones.

Algunos de los datos que podemos concluir después de este pequeño análisis:

  • Parece claro que Rusia juega en la Liga de Campeones de las APT; es el país líder en todo tipo de actividades hostiles, desde el sabotaje hasta el espionaje o la delincuencia económica.
  • El líder de todos los grupos APT es también ruso: Turla, operando desde hace casi un cuarto de siglo (y en este caso sí que podemos confirmar que sigue vivo) y con un abanico de objetivos impresionante.
  • El grupo al que los analistas prestan más atención es también ruso: APT28, el más investigado y, casi por este motivo, el que más nombres diferentes tiene.
  • El número de actores con capacidades CNA se está incrementando en los últimos años, de nuevo con Rusia a la cabeza.
  • Aparte de los actores habituales, dos países han estado particularmente activos durante los últimos años: Irán y Corea del Norte.
  • Sería interesante identificar un nuevo parámetro para cada actor, similar a “visto por última vez”, que nos permita saber cuánto tiempo un grupo ha estado activo, o si lo está en estos momentos.
  • Usar diferentes nombres, en función de quién lo llama, para el mismo grupo es un caos a la hora de procesar datos; en este sentido, el esfuerzo de MISP para identificar un UUID por grupo es de agradecer (https://github.com/MISP/misp-galaxy/blob/main/clusters/threat-actor.json#L2434),  como bien nos ha indicado @adulau en Twitter.
  • Con algo de imaginación y gnuplot puedes tener tu propio Magic Quadrant de APT :)
  • Importante: esto es un simple post, no un artículo científico. No esperes verdades absolutas, no discutibles y que sienten cátedra aquí.
  • Y la última conclusión: AWK es nuestro amigo. Recordad:

Explotando datos de APT for fun and (no) profit (III): análisis (no tan) simple

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=> II: análisis simple
=> III: análisis no tan simple
=> IV: conclusiones

Una vez que hemos respondido a algunas preguntas tontas o simplemente sencillas, es el momento de plantearnos algunas más complejas, así que empecemos…

¿Los actores con capacidades CNA están incrementando sus actividades en los últimos años?

En las preguntas simples hemos identificado que el sabotaje o la destrucción no son las motivaciones más habituales en los actores de la amenaza. Pero estamos interesados en ellos, por lo que veamos sus actividades en el tiempo:

for i in `grep "Sabotage and destruction" [0-9]*.txt|awk -F: '{print $1}'`; do grep \"meta\",\"date\"\] $i|awk '{print $2}'|sed 's/\"//g';done|awk '{a[$0]++}END{for(k in a){print k,a[k]}}’ >years.cna

Dibujando los resultados, tenemos:

gnuplot> set boxwidth 0.5
gnuplot> set xtics 1
gnuplot> set ytics 1
gnuplot> set yrange [0:5]
gnuplot> plot 'years.cna' with boxes

Desde 2012, el número de actores con capacidades CNA -o al menos su salto a la fama- se ha incrementado de forma considerable: de 14 grupos totales, 9 han arrancado sus actividades en los últimos ocho años, por lo que podríamos decir que es una tendencia al alza. Por curiosidad, el actor más antiguo con capacidades CNA empezó en 2001. ¿Adivinamos su nombre? Efectivamente, Equation Group… 

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Explotando datos de APT for fun and (no) profit (II): análisis simple

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=> III: análisis no tan simple
=> IV: conclusiones

Con la información ya procesada y lista podemos empezar el análisis por la parte mas sencilla: las preguntas tontas y las preguntas simples que en muchas ocasiones nos planteamos. Allá vamos.

¿Cuáles son los grupos con más sinónimos?

La pregunta más tonta que siempre me he planteado es por qué usamos tantos nombres diferentes para el mismo actor. ¿Quién tiene el privilegio de ser el grupo con más nombres? Veamos:


$ for i in [0-9]*.txt; do c=`grep synonyms\", $i|grep -vi operation|wc -l `; echo $c $i;done |sort -n|tail -1
18 233.txt
$

El resultado es “233.txt”, que corresponde a APT 28, con 18 sinónimos; el segundo clasificado, con 16 nombres diferentes, es Turla. Casualmente, ambos de Rusia (veremos luego algunas curiosidades de Rusia).

Aparte de esto, una opinión personal: ¡18 nombres para el mismo grupo! Definitivamente, y una vez más, necesitamos un estándar para los nombres de actores hostiles. Esta puede ser tu primera frase cuando des una charla de APT: donde está un comité ISO cuando se le necesita?

¿Qué grupos son de mi país?

Aparte de los actores que todos tenemos en mente (Rusia, China…), ¿tenemos grupos españoles? ¿Tenemos grupos de otros países relevantes? El código ISO 3166-1 para España es ES, por lo que podemos buscar actores españoles -y de otros países- con una orden simple:

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Explotando datos de APT for fun and (no) profit (I): adquisición y procesamiento

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Cuando asistimos a charlas relacionadas con APT -o las damos-, a veces oímos frases como “la mayor parte de los actores se focalizan en robo de información” o “Rusia es uno de los actores más activos en el panorama”. Pero, ¿de dónde vienen estas frases? Hemos pasado una noche entera explotando datos relativos a APT por diversión (y for (no) profit) para proporcionar curiosidades, hechos, datos… que puedes usar desde ya mismo en tus charlas! :)

Desde 2019 el equipo de ThaiCERT publica en PDF “Threat Group Cards: A Threat Actor Encyclopedia” y proporcionan un portal de acceso libre (https://apt.thaicert.or.th/cgi-bin/aptgroups.cgi) con toda la información relativa a estos grupos, obtenida de fuentes abiertas. En este portal, además de navegar por los diferentes grupos y sus herramientas, se presentan estadísticas acerca de sus actividades (países origen, objetivos, herramientas más usadas…), y la mayor parte de estos grupos son considerados APT (en estos momentos, 250 de 329, con la versión de base de datos actualizada a fecha 20 de octubre de 2020). Pero, ¿y si necesitamos estadísticas o correlaciones específicas que no están en la página web?

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