Arazide Living Off the Land (LOTL) Saldırıları: Güvenlik Ekiplerinin Bilmesi Gerekenler

2024 yılında, yüksek şiddetteki siber saldırıların %84 gibi şaşırtıcı bir oranı, özel malware yerine meşru sistem araçlarından yararlanarak tehdit ortamında temel bir değişime işaret etmiştir. Arazide yaşamak (LOTL) saldırıları, hem ulus devlet aktörleri hem de siber suç grupları için gelişmiş bir teknikten baskın bir metodolojiye dönüşmüştür. Bu saldırıların cazibesi açıktır: Bu saldırılar, kuruluşların meşru yönetim için güvendikleri araçlardan yararlanarak, saldırganların minimum yatırım yapmasını gerektirirken tespit edilmelerini olağanüstü derecede zorlaştırmaktadır.

Güvenlik ekipleri eşi benzeri görülmemiş bir zorlukla karşı karşıya. PowerShell, Windows Yönetim Araçları (WMI) ve diğer yönetim araçları silah haline geldiğinde, geleneksel güvenlik yaklaşımları başarısız olur. Son Volt Typhoon kampanyası, beş yıldan uzun bir süre boyunca kritik altyapıya tespit edilmeden erişimi sürdürerek bu tekniklerin yıkıcı potansiyelini ortaya koymuştur. Bu gerçeklik, imza tabanlı yaklaşımların ötesine geçerek davranışsal analiz ve zero trust ilkelerine geçerek tespit ve önleme stratejilerinin tamamen yeniden düşünülmesini gerektirmektedir.

Topraktan geçinmek nedir?

Arazide yaşamak, tehdit aktörlerinin kötü niyetli faaliyetler yürütmek için meşru işletim sistemi araçlarını ve özelliklerini kötüye kullandığı ve normal sistem işlemlerine karışarak tespit edilmekten kaçındığı bir siber saldırı tekniğidir. Saldırganlar, güvenlik araçlarının işaretleyebileceği özel malware dağıtmak yerine, hedef sistemlerde zaten mevcut olan güvenilir ikili dosyaları ve komut dosyalarını kullanır. Bu yaklaşım dijital ayak izlerini önemli ölçüde azaltırken gizlilik ve kalıcılık yeteneklerini en üst düzeye çıkarır.

LOTL saldırılarının etkinliği temel bir güvenlik sorunundan kaynaklanmaktadır: yönetim araçlarının meşru ve kötü niyetli kullanımını ayırt etmek. Bir sistem yöneticisi sunucuları yönetmek için PowerShell kullandığında, aynı aracı keşif veya yanal hareket için kullanan bir saldırganla aynı görünür. Bu belirsizlik, saldırganların acımasızca istismar ettiği tespit kör noktaları yaratır. Son analizlere göre, bu teknikler artık yüksek şiddetli saldırıların %84'ünde görülüyor ve geleneksel malware izinsiz girişlerden tam bir paradigma değişimini temsil ediyor.

Genellikle dosyasız malware karıştırılsa da, LOTL yalnızca meşru araçları kötüye kullanmaya odaklanan belirli bir alt kümeyi temsil eder. Dosyasız malware, yalnızca belleğe yerleştirme ve kayıt defteri tabanlı kalıcılık dahil olmak üzere diske yazmaktan kaçınan tüm saldırıları kapsar. Ancak LOTL saldırıları özellikle güvenilir sistem ikili dosyalarını ve komut dosyalarını istismar ederek onları özellikle sinsi hale getirir. LOTL teknikleri geleneksel dosya taramasından ziyade davranışsal analiz gerektirdiğinden, bu ayrım tespit stratejileri için önemlidir.

Kurumlar LOTL saldırılarıyla mücadele etmektedir çünkü bu saldırılar BT operasyonlarının temelini silah olarak kullanmaktadır. Her Windows sistemi PowerShell, WMI ve meşru operasyonları sakatlamadan kolayca devre dışı bırakılamayan düzinelerce başka yönetim aracı içerir. Bu durum, saldırganlar için asimetrik bir avantaj yaratır ve savunucular her potansiyel vektörü korumak zorundayken, saldırganların bu araçları kötüye kullanmak için yaratıcı yollar bulması yeterlidir.

LOLBins açıkladı

Living Off the Land Binaries veya LOLBins, saldırganların kötü niyetli faaliyetler için yeniden kullandıkları yasal sistem yürütülebilir dosyalarıdır. Bu ikili dosyalar işletim sistemleri veya yaygın olarak yüklenen yazılımlarla birlikte gönderilir, geçerli dijital imzalar taşır ve meşru yönetim işlevlerine hizmet eder. Çift kullanımlı olmaları onları mükemmel saldırı araçları haline getirir, çünkü güvenlik yazılımları genellikle bunlara dolaylı olarak güvenir. LOLBAS projesi şu anda saldırılar için kötüye kullanılabilecek 200'den fazla Windows ikili dosyasını belgelemektedir ve düzenli olarak yeni teknikler keşfedilmektedir.

PowerShell, son telemetri verilerine göre LOTL saldırılarının %71'inde görünerek LOLBin ortamına hakimdir. Güçlü komut dosyası oluşturma yetenekleri, uzaktan yürütme özellikleri ve derin sistem erişimi onu bir saldırganın İsviçre çakısı haline getirmektedir. PowerShell'in ötesinde, WMI kalıcılık mekanizmaları ve yanal hareket yetenekleri sağlarken, certutil.exe gibi araçlar dosya indirme ve kodlama işlemlerini mümkün kılar. Arka plan aktarımlarını yönetmek için tasarlanmış bitsadmin.exe gibi görünüşte zararsız yardımcı programlar bile gizli veri sızıntısı için silah haline gelir.

Saldırganlar yeni teknikler keşfettikçe LOLBin istismarının karmaşıklığı da gelişmeye devam ediyor. Modern kampanyalar birden fazla LOLBin'i birbirine bağlayarak meşru idari iş akışlarını yansıtan karmaşık saldırı akışları oluşturmaktadır. Bu evrim, bir saldırı metodolojisi olarak LOTL'nin olgunluğunu yansıtmakta ve fırsatçı araç istismarından, mevcut sistem yardımcı programlarının tamamını kullanan dikkatli bir şekilde düzenlenmiş kampanyalara geçmektedir.

LOTL saldırıları nasıl çalışır?

LOTL saldırıları, meşru BT operasyonlarını yansıtan ve dikkatle düzenlenmiş aşamalardan geçerek ortaya çıkar ve bu da tespit edilmeyi son derece zorlaştırır. Saldırganlar, genellikle phishing veya güvenlik açıklarından yararlanma yoluyla ilk erişimle başlar, ardından hemen sonraki tüm faaliyetler için meşru araçları kullanmaya geçer. Bu geçiş, kötü niyetli eylemler rutin yönetimden ayırt edilemez hale geldiğinden, geleneksel tespitin genellikle başarısız olduğu kritik anı işaret eder.

İlk yürütme aşaması, bir dayanak noktası oluşturmak için güvenilir süreçlerden yararlanır. Saldırganlar ek komut dosyaları indirmek için PowerShell'i kullanabilir, uzaktan kod yürütme için WMI'dan yararlanabilir veya kalıcılık için zamanlanmış görevleri kötüye kullanabilir. Her eylem, güvenlik araçlarının doğal olarak güvendiği imzalı, meşru ikili dosyaları kullanır. Bu güven ilişkisi saldırının temeli haline gelir ve geleneksel savunmalar kör kalırken tehdit aktörlerinin neredeyse cezasız bir şekilde faaliyet göstermesini sağlar.

Kalıcılık mekanizmaları LOTL tekniklerinin yaratıcılığını sergiler. Saldırganlar, uyarıları tetikleyebilecek geleneksel malware yüklemek yerine, yasal zamanlanmış görevleri değiştirir, WMI olay abonelikleri oluşturur veya kayıt defteri çalıştırma anahtarlarını manipüle eder. Bu değişiklikler mevcut sistem konfigürasyonlarıyla sorunsuz bir şekilde karışır, genellikle yeniden başlatmalardan ve hatta bazı düzeltme girişimlerinden kurtulur. Volt Typhoon kampanyasının beş yıllık kalıcılığı, bu tekniklerin doğru şekilde uygulandığında ne kadar etkili olabileceğini göstermektedir.

LOTL teknikleri aracılığıyla yanal hareket, kurumsal ağların birbirine bağlı doğasından yararlanır. Saldırganlar sistemler arasında yayılmak için PowerShell remoting, WMI bağlantıları veya Uzak Masaüstü Protokolü kullanır ve her bir atlama meşru yönetim faaliyeti olarak görünür. Geleneksel istismar araçlarını kullanmadan erişimi genişletmek için önbelleğe alınmış kimlik bilgilerinden yararlanır, güven ilişkilerini istismar eder ve hizmet hesaplarını kötüye kullanırlar. Bu yaklaşım, tehdit aktörlerinin operasyonel güvenliği korurken karmaşık ağlarda gezinmesine olanak tanır.

Yaygın saldırı aşamaları

Keşif ve keşif başarılı LOTL kampanyalarının temelini oluşturur. Saldırganlar aşağıdaki gibi yerleşik Windows komutlarını kullanır net, nltestve dsquery ağ topolojisini haritalamak, yüksek değerli hedefleri belirlemek ve güvenlik kontrollerini anlamak için. PowerShell cmdlet'leri ayrıntılı sistem bilgileri sağlarken, WMI sorguları yüklü yazılımları, çalışan işlemleri ve güvenlik yapılandırmalarını ortaya çıkarır. Bu istihbarat toplama aşaması, saldırganların sabırla kapsamlı bir ağ anlayışı oluşturması nedeniyle genellikle haftalarca sürer.

Ayrıcalık yükseltme geleneksel istismarlardan ziyade meşru araçlardaki güvenlik açıklarından ve yanlış yapılandırmalardan yararlanır. Saldırganlar, Kullanıcı Hesabı Denetimi (UAC) atlama teknikleri, hizmet izinlerinden yararlanma veya belirteç manipülasyonundan yararlanma gibi Windows özelliklerini kötüye kullanır. Aşağıdaki gibi araçlar schtasks.exe ve sc.exe zamanlanmış görev ve hizmet manipülasyonu yoluyla ayrıcalık yükseltmeyi mümkün kılar. Bu teknikler genellikle birden fazla LOLBin'i birbirine zincirleyerek tespit edilmekten kaçan karmaşık yükseltme yolları oluşturur.

Savunmadan kaçınma, LOTL saldırılarının temel değer önerisini temsil eder. Saldırganlar meşru yönetim komutlarını kullanarak güvenlik araçlarını devre dışı bırakır, olay günlüklerini wevtutil.exeve güvenilir süreçlere süreç enjeksiyonu yoluyla faaliyetleri gizler. PowerShell'in kodu doğrudan bellekte çalıştırma yeteneğinden yararlanarak disk tabanlı algılamadan tamamen kaçınırlar. Modern kampanyalar, kötü niyetli faaliyetler için güvenli sığınaklar oluşturmak üzere Windows Defender'ın kendi dışlama yeteneklerini bile kötüye kullanır.

Saldırı zinciri örneği

LOTL tekniklerini iş başında gösteren gerçek dünyadan bir saldırı dizisini ele alalım. Saldırı, bir kullanıcının bir phishing Kötü amaçlı bir belge içeren e-posta. Belge açıldığında, bir makro aracılığıyla bir PowerShell komutu çalıştırır ve doğrudan bellekte bir komut dosyası indirip çalıştırır. Bu ilk dayanak noktası, geleneksel antivirüs tespitini atlayarak yalnızca yasal Office ve PowerShell işlevlerini kullanır.

Saldırgan, aşağıdakileri kullanarak zamanlanmış bir görev oluşturarak kalıcılık sağlar schtasks.exeyasal bir dosyanın alternatif bir veri akışında depolanan bir PowerShell komut dosyasını yürütmek üzere yapılandırılmıştır. Daha sonra aşağıdakileri kullanarak keşif yaparlar nltest, net grupve etki alanı yapısını eşlemek ve yönetim hesaplarını tanımlamak için PowerShell'in Active Directory modülünü kullanabilirsiniz. Tüm faaliyetler standart sistem yönetimi görevleri olarak görünür.

Yanal hareket için saldırgan, uzak sistemlerde komutları yürütmek için WMI kullanır ve geleneksel malware dağıtmadan ağ boyunca yayılır. LSASS belleğine erişmek için PowerShell kullanarak kimlik bilgilerini alırlar, daha sonra bu kimlik bilgilerini Uzak Masaüstü veya PowerShell remoting gibi meşru araçlarla kullanırlar. Veri hazırlama şu yollarla gerçekleşir certutil.exe kodlama için ve bitsadmin.exe için sızmasaldırı zincirini yalnızca yasal araçlar kullanarak tamamlamak.

LOTL teknikleri ve araçları türleri

LOTL cephaneliği, birincil işlevlerine göre kategorize edilmiş çok çeşitli teknikleri kapsar. saldırı zinciri. MITRE ATT&CK tekniği T1218 olarak belgelenen sistem ikili proxy yürütmesi, en çok yönlü kategorilerden birini temsil etmektedir. Bu teknikler, uygulama beyaz listesini ve diğer güvenlik kontrollerini atlayarak kötü amaçlı kod yürütmeyi proxy'lemek için meşru ikili dosyaları kötüye kullanır. Yaygın örnekler şunlardır rundll32.exe kötü amaçlı DLL'leri çalıştırmak için, regsvr32.exe güvenlik kontrollerini atlamak için ve mshta.exe Kötü amaçlı komut dosyaları içeren HTA dosyalarını yürütmek için.

Komut ve komut dosyası yorumlayıcıları, saldırganlara güçlü otomasyon ve uzaktan yürütme yetenekleri sunan bir başka kritik kategori oluşturur. Her yerde bulunan PowerShell'in ötesinde, saldırganlar cmd.exe toplu komut dosyası yürütme için, wscript.exe ve cscript.exe VBScript ve JScript için ve hatta msbuild.exe kötü niyetli proje dosyalarını yürütmek için. Her yorumlayıcı, saldırganların tekniklerini çevresel kısıtlamalara ve güvenlik kontrollerine göre uyarlamalarına olanak tanıyan benzersiz yetenekler ve kaçış fırsatları sunar.

Windows Yönetim Araçları (WMI) hem güçlü bir yönetim çerçevesi hem de yıkıcı bir saldırı vektörü olarak özel bir ilgiyi hak etmektedir. WMI, uzaktan kod yürütme, olay abonelikleri yoluyla kalıcılık ve kapsamlı sistem keşfi sağlar. Saldırganlar, WMI'yi ilk taviz aşağıdakilere kadar her şey için kullanır wmic.exe WMI olay tüketicileri aracılığıyla uzun süreli kalıcılığa kadar süreç oluşturma. Çerçevenin kurumsal yönetimde meşru kullanımı, kötü niyetli WMI faaliyetlerinin tespit edilmesini özellikle zorlaştırmaktadır.

Zamanlanmış görevler ve işler, sistem yeniden başlatmalarında hayatta kalan ve genellikle tespit edilmekten kaçan güvenilir kalıcılık mekanizmaları sağlar. Saldırganlar kötüye schtasks.exe zamanlanmış görevler oluşturmak için, at.exe Geriye dönük uyumluluk saldırıları için PowerShell'in iş zamanlama cmdlet'leri ve sofistike otomasyon için. Bu mekanizmalar meşru idari otomasyonla mükemmel bir uyum sağlayarak kötü niyetli görevlerin davranışsal analiz olmadan tespit edilmesini zorlaştırır.

En çok istismar edilen LOLBinler

PowerShell'in LOTL ortamındaki hakimiyeti, benzersiz yeteneklerini ve her yerde bulunabilen dağıtımını yansıtmaktadır. LOTL saldırılarının %71'inde görülen PowerShell, saldırganlara eksiksiz bir programlama ortamı, uzaktan çalıştırma yetenekleri ve derin sistem erişimi sağlar. NET Framework ile entegrasyonu sofistike bellek içi işlemlere olanak sağlarken, kurumsal otomasyondaki meşru kullanımı kötü niyetli faaliyetler için mükemmel bir kılıf sağlar. Saldırganlar PowerShell'i ilk taviz veri sızdırmaya kadar her şey için kullanır ve bu da onu LOLBins'in baş tacı haline getirir.

Certutil.exe, başlangıçta sertifika yönetimi için tasarlanmış ancak genellikle dosya işlemleri için kötüye kullanılan çift kullanımlı zorluğu örneklemektedir. Saldırganlar certutil'i uzak sunuculardan dosya indirmek, yükleri kodlamak ve kodlarını çözmek ve hatta kriptografik işlemler gerçekleştirmek için kullanır. Tüm Windows sistemlerinde yasal olarak bulunması ve geçerli Microsoft imzası onu güvenlik kontrollerini atlamak için ideal bir araç haline getirmektedir. Son kampanyalar, komuta ve kontrol için bir iletişim kanalı olarak kullanılması da dahil olmak üzere, certutil'in giderek daha yaratıcı bir şekilde kötüye kullanıldığını göstermiştir.

Kalan en iyi LOLBin'lerin her biri belirli saldırı amaçlarına hizmet eder. Rundll32.exe, meşru bir Windows işlemi olarak görünürken kötü amaçlı DLL'lerin yürütülmesini sağlar. Regsvr32.exe, komut dosyası yürütme yetenekleri aracılığıyla uygulama beyaz listesini atlar. Mshta.exe karmaşık saldırı mantığı içerebilen HTA dosyalarını yürütür. Bitsadmin.exe yeniden başlatmalardan sonra da kalıcı indirme ve yükleme özellikleri sağlar. Bu araçlar birlikte, özel malware gerektirmeyen kapsamlı bir saldırı araç seti oluşturur.

Bulut tabanlı LOTL teknikleri

Bulut ortamları, yönetim araçları ve API'leri aracılığıyla yeni LOTL fırsatları sunar. AWS CLI, kimlik bilgileri ele geçirildiğinde güçlü bir saldırı vektörü haline gelir ve saldırganların kaynakları listelemesine, S3 kovalarından veri sızdırmasına ve hatta kripto para madenciliği örneklerini çalıştırmasına olanak tanır. Aracın bulut yönetimi için meşru kullanımı, kötü niyetli faaliyetlerin ayırt edilmesini son derece zorlaştırır. Saldırganlar uzaktan kod yürütmek için AWS Systems Manager'dan yararlanabilir, sunucusuz kalıcılık için Lambda işlevlerini kötüye kullanabilir ve ayrıcalık yükseltmek için IAM izinlerinden faydalanabilir.

Azure ortamları, Azure PowerShell ve Azure CLI kötüye kullanımı ile benzer zorluklarla karşı karşıyadır. Saldırganlar bu araçları Azure Active Directory'yi numaralandırmak, hassas kimlik bilgileri içeren Anahtar Kasalarına erişmek ve Azure AD Connect aracılığıyla bulut ve şirket içi kaynaklar arasında yatay geçiş yapmak için kullanır. Azure Resource Manager API'leri, kötüye kullanıldığında bulut kiracısının tamamen taviz sağlayan güçlü özellikler sunar. Son saldırılar, kalıcılık için Azure Otomasyonu çalışma kitaplarını ve tedarik zinciri saldırıları için Azure DevOps işlem hatlarını kullanan gelişmiş teknikleri göstermiştir.

Google Cloud Platform, gcloud SDK ve Cloud Shell aracılığıyla benzersiz LOTL fırsatları sunar. Saldırganlar GCP projelerinde keşif yapmak için bu araçlardan yararlanıyor, sunucusuz malware barındırma için Cloud Functions'ı kötüye kullanıyor ve kriptomayınlama işlemleri için Cloud Build'den yararlanıyor. GCP hizmetleri arasındaki entegrasyon, hesaplama, depolama ve kimlik sistemlerini kapsayan saldırı yolları yaratır. Kurumlar çoklu bulut stratejilerini benimsedikçe buluta özgü LOTL teknikleri gelişmeye devam etmekte ve geleneksel güvenlik araçlarının etkili bir şekilde izlemekte zorlandığı karmaşık saldırı yüzeyleri yaratmaktadır.

Uygulamada LOTL saldırıları

Gerçek dünyadaki LOTL kampanyaları, tekniğin sektörler arasındaki yıkıcı etkinliğini göstermektedir. Bu Volt Typhoon Çin devlet destekli aktörlere atfedilen kampanya, yalnızca LOTL tekniklerini kullanarak beş yıldan fazla bir süre boyunca kritik altyapıya erişimi sürdürerek benzeri görülmemiş bir başarı elde etti. Ortak CISA, NSA ve FBI tavsiyelerine göre, grup Amerika Birleşik Devletleri genelinde telekomünikasyon, enerji, ulaşım ve su sistemlerini hedef almıştır. Sabırlı yaklaşımları, tespit edilmekten kaçınmak için kapsamlı keşif, dikkatli yanal hareket ve minimum dış iletişimi içeriyordu.

Finansal motivasyona sahip bir tehdit grubu olan FIN7, taktiklerini otomotiv ve perakende sektörlerini hedef alan kampanyalarda sofistike LOTL tekniklerini içerecek şekilde geliştirdi. Operasyonları, siber suç gruplarının finansal kazanç için ulus-devlet tekniklerini nasıl benimsediğini göstermektedir. Kalıcılık için PowerShell tabanlı arka kapılar ve WMI kullanan FIN7, ödeme işleme sistemlerine uzun süreli erişim sağladı. Kampanyaları, LOTL'nin daha önce devlet aktörleri için ayrılmış olan operasyonel güvenliği sağlamasıyla, suç ve casusluk tekniklerinin yakınlaşmasını sergilemektedir.

Sağlık kuruluşları LOTL saldırılarına karşı özellikle savunmasızdır ve bu teknikleri içeren olay başına ihlal maliyetleri ortalama 10,93 milyon dolardır. Sektörün karmaşık BT ortamları, eski sistemleri ve kritik yapısı onu cazip bir hedef haline getirmektedir. Fidye yazılımı grupları, şifreleme yüklerini dağıtmadan önce ilk erişim ve yanal hareket için LOTL tekniklerini giderek daha fazla kullanmaktadır. LOTL tekniklerinin sağladığı uzun bekleme süreleri, saldırganların hassas hasta verilerini tespit etmesine ve dışarı çıkarmasına olanak tanıyarak fidye talepleri için kaldıracı en üst düzeye çıkarır.

APT29 (Cozy Bear) ve Stealth Falcon gibi Gelişmiş Kalıcı Tehdit grupları LOTL tekniklerini mükemmele yakın hale getirmiştir. APT29'un operasyonları, uzun süreli kalıcılık için PowerShell, WMI ve zamanlanmış görevlerin ustaca kullanıldığını göstermektedir. Stealth Falcon'un son kampanyaları, kiracılar arası saldırılar için bulut yönetim araçlarından yararlanarak bulut-yerel LOTL tekniklerindeki gelişimi sergilemektedir. Bu grupların başarısı, artan savunma farkındalığına rağmen LOTL tekniklerinin sürekli operasyonları nasıl mümkün kıldığını vurgulamaktadır.

Sektöre özgü etkiler

Sağlık kuruluşları, benzersiz operasyonel gereksinimleri nedeniyle LOTL saldırılarından yıkıcı etkiler yaşarlar. Gömülü Windows sistemleri çalıştıran tıbbi cihazlar, PowerShell'i kolayca devre dışı bırakamaz veya hasta bakımını aksatmadan katı uygulama beyaz listesi uygulayamaz. Elektronik Sağlık Kaydı (EHR) sistemleri, otomasyon ve entegrasyon için büyük ölçüde PowerShell'e güvenir ve LOTL kötüye kullanımı için ideal koşullar yaratır. Agresif güvenlik önlemleri hasta bakım standartlarını ihlal edebileceğinden, sektörün veri kullanılabilirliğine yönelik düzenleyici gereklilikleri savunmayı daha da karmaşık hale getirmektedir.

Kritik altyapı sektörleri, kullanılabilirliğin güvenliğin önüne geçtiği operasyonel teknoloji (OT) ortamları nedeniyle LOTL tekniklerinden kaynaklanan varoluşsal tehditlerle karşı karşıyadır. Endüstriyel kontrol sistemleri genellikle sınırlı güvenlik kontrollerine sahip eski Windows sürümlerini çalıştırır ve bu da onları LOTL saldırıları için birincil hedef haline getirir. BT ve OT ağlarının yakınsaması saldırı yüzeylerini genişletirken, eski sistemler kalıcı tehditler için mükemmel saklanma noktaları sağlar. Volt Typhoon 'un beş yıllık kalıcılığı, sabırlı saldırganların potansiyel olarak yıkıcı sabotaj operasyonları için kendilerini nasıl konumlandırabileceklerini göstermektedir.

Finansal hizmet kuruluşları, gelişmiş güvenlik programlarına rağmen LOTL saldırılarıyla mücadele etmektedir. Sektörün otomasyon için PowerShell'i yaygın olarak kullanması, karmaşık Active Directory ortamları ve çok sayıda üçüncü taraf bağlantısı, bol miktarda LOTL fırsatı yaratmaktadır. Saldırganlar finans kurumlarını sadece doğrudan hırsızlık için değil aynı zamanda müşterilerine karşı tedarik zinciri saldırıları için de hedef almaktadır. Başarılı LOTL saldırılarından kaynaklanan itibar kaybı, özellikle müşteri verileri tehlikeye girdiğinde, doğrudan mali kayıpları aşabilir.

LOTL saldırılarını tespit etme ve önleme

Etkili LOTL savunması, imza tabanlı tespitten davranışsal analitik ve anomali tespitine temel bir geçiş gerektirir. Kuruluşlar normal yönetimsel araç kullanımının kapsamlı temellerini oluşturmalı, ardından kötü niyetli faaliyete işaret eden sapmalar konusunda uyarı vermelidir. Bu yaklaşım kapsamlı günlük kaydı, sofistike analitik ve meşru operasyonel modellerin derinlemesine anlaşılmasını gerektirir. Buradaki zorluk, her ikisi de aynı araç ve teknikleri kullandığında meşru yönetim ile kötü niyetli kötüye kullanımı ayırt etmekte yatmaktadır.

Gelişmiş günlük kaydı, LOTL tespitinin temelini oluşturur, ancak çoğu kuruluş PowerShell, WMI ve komut satırı etkinliği için yeterli görünürlükten yoksundur. PowerShell ScriptBlock günlüğü, tüm komut dosyası içeriğini yakalayarak gizleme girişimlerini ve kötü amaçlı yükleri ortaya çıkarır. WMI etkinlik kaydı, kalıcılık mekanizmalarını ve yanal hareketi ortaya çıkarır. Komut satırı süreç denetimi, şüpheli araç kullanımı için bağlam sağlar. Bununla birlikte, üretilen veri hacmi, güvenlik ekiplerini bunaltmadan tehditleri tanımlamak için gelişmiş analizler gerektirir.

Uygulama beyaz listeleme ve kontrol politikaları LOTL tekniklerine karşı önleyici savunma sunar. Saldırganlar meşru araçları kötüye kullanırken, bunların kullanımının yetkili personel ve bağlamlarla sınırlandırılması saldırı yüzeyini önemli ölçüde azaltır. PowerShell Kısıtlı Dil Modu, yönetim işlevselliğini korurken komut dosyası yazma yeteneklerini sınırlar. AppLocker veya Windows Defender Uygulama Denetimi ilkeleri kullanıcı, yol ve yayıncı ölçütlerine göre araç yürütülmesini kısıtlar. Bu denetimler, meşru işlemlerin kesintiye uğramasını önlemek için dikkatli bir uygulama gerektirir.

Zero trust mimarisi ilkeleri, örtük güveni ortadan kaldırarak LOTL tekniklerine karşı kapsamlı bir savunma sağlar. Her araç yürütmesi, ağ bağlantısı ve veri erişimi, kaynağı ne olursa olsun açık doğrulama gerektirir. Mikro segmentasyon yanal hareket fırsatlarını sınırlarken, ayrıcalıklı erişim yönetimi araç kullanılabilirliğini kısıtlar. zero trust yaklaşımı, çevre savunmalarının LOTL tekniklerine karşı başarısız olduğunu kabul eder, bunun yerine kötü niyetli faaliyeti meydana geldiği her yerde kontrol altına almaya ve tespit etmeye odaklanır.

Genişletilmiş Tespit ve Yanıt (XDR) platformları, birden fazla sistemi kapsayan LOTL saldırılarını belirlemek için uç noktalar, ağlar ve bulut ortamlarındaki sinyalleri ilişkilendirir. XDR çözümleri, araç kullanım modellerini, ağ iletişimlerini ve kullanıcı davranışlarını bütünsel olarak analiz ederek, bireysel güvenlik araçlarının gözden kaçırabileceği saldırı zincirlerini belirleyebilir. Ağ Tespit ve Müdahale yetenekleri, LOTL tekniklerinin oluşturduğu yanal hareketleri ve komuta-kontrol iletişimlerini tanımlamak için özellikle değerlidir.

Algılama teknikleri

Saldırı Göstergeleri (IOA' lar), LOTL teknikleri için geleneksel Tehlike Göstergelerine (IOC'ler) kıyasla daha üstün tespit sağlar. IOC'ler dosya karmaları veya IP adresleri gibi belirli eserlere odaklanırken, IOA'lar kötü niyetli faaliyeti gösteren davranış kalıplarını tanımlar. Örnekler arasında kodlanmış komutlarla çalışan PowerShell, uzak süreçler oluşturan WMI veya geçici dizinlerden çalışan zamanlanmış görevler yer alır. IOA tabanlı tespit, teknik varyasyonlara uyum sağlayarak gelişen LOTL saldırılarına karşı esnek savunma sağlar.

Davranışsal temeller, yönetimsel araç kullanımı için normal kalıplar oluşturarak LOTL saldırılarına işaret eden anormal faaliyetlerin tespit edilmesini sağlar. Güvenlik ekipleri, farklı kullanıcı rolleri ve sistemlerinde meşru PowerShell kullanımının, WMI etkinlik modellerinin ve zamanlanmış görev oluşturmanın profilini çıkarmalıdır. Makine öğrenimi algoritmaları bu temel çizgilerden sapmaları belirleyerek potansiyel saldırıları araştırılmak üzere işaretleyebilir. Meşru kullanım modelleri iş gereksinimleriyle birlikte geliştikçe yaklaşımın sürekli olarak iyileştirilmesi gerekir.

Bellek tabanlı algılama teknikleri, diske dokunmadan tamamen bellekte çalışan LOTL saldırılarını tanımlar. Gelişmiş uç nokta algılama araçları, enjekte edilen kod, yansıtıcı DLL yüklemesi veya kötü amaçlı .NET derlemelerini barındıran PowerShell gibi şüpheli kalıplar için işlem belleğini izler. Bu teknikler, geleneksel antivirüsün gözden kaçırdığı karmaşık LOTL saldırılarını tespit edebilir. Ancak bellek analizi, etkili bir şekilde uygulanabilmesi için önemli işlem kaynakları ve uzmanlık gerektirir.

Yapay zeka odaklı tespit yöntemleri, kural tabanlı sistemlerin gözden kaçırdığı sofistike LOTL tekniklerini tespit etme konusunda umut vaat etmektedir. Meşru ve kötü niyetli araç kullanımının geniş veri kümeleri üzerinde eğitilen makine öğrenimi modelleri, saldırıları gösteren ince kalıpları belirleyebilir. Doğal dil işleme, PowerShell komut dosyalarını gizlemeden bağımsız olarak kötü niyetli amaçlar için analiz eder. Derin öğrenme modelleri, birden fazla zayıf sinyali yüksek güvenirlikli tehdit tespiti ile ilişkilendirir. Son uygulamalar LOTL tespit oranlarında %47 iyileşme olduğunu bildirse de yanlış pozitif yönetimi hala zorludur.

En iyi önleme uygulamaları

En az ayrıcalık ilkesi, araç erişimini meşru amaçlar için bunlara ihtiyaç duyan kullanıcılar ve sistemlerle sınırlandırarak LOTL saldırı yüzeyini temelde azaltır. Normal kullanıcılar PowerShell erişimine sahip olmamalı, yöneticiler ise idari görevler için ayrı hesaplar kullanmalıdır. Hizmet hesapları, belirli işlevlere göre uyarlanmış minimum izinler gerektirir. Yönetim araçları için tam zamanında erişim uygulamak, maruz kalma pencerelerini daha da azaltır. Bu yaklaşım, saldırganların kötüye kullandığı güçlü sistem araçlarına herkesin erişmesi gerekmediğini kabul eder.

PowerShell güvenlik yapılandırmaları LOTL saldırı başarısını önemli ölçüde etkiler. Kısıtlı Dil Modu, yönetim işlevselliğini korurken çoğu kötü niyetli PowerShell tekniğini önler. Yürütme ilkeleri, güvenlik sınırları olmasa da saldırı zorluğunu artırır. Kod imzalama gereksinimleri yalnızca onaylı komut dosyalarının yürütülmesini sağlar. Malware Scan Interface (AMSI) entegrasyonu gerçek zamanlı komut dosyası analizi sağlar. Bu yapılandırmalar, meşru otomasyonu bozmaktan kaçınmak için dikkatli testler gerektirir.

Uygulama kontrol ilkeleri LOTL tekniklerine karşı savunma bariyerleri oluşturur. Yazılım Kısıtlama İlkeleri, AppLocker veya Windows Defender Uygulama Denetimi çeşitli kriterlere göre araç yürütülmesini kısıtlar. Politikalar PowerShell'i belirli kullanıcılarla sınırlayabilir, WMI kullanımını yetkili yöneticilerle kısıtlayabilir veya geçici dizinlerden yürütmeyi engelleyebilir. Uygulama, iş kesintisini önlemek için meşru araç kullanımının kapsamlı envanterini gerektirir. Düzenli ilke güncellemeleri, güvenliği korurken yeni meşru kullanım durumlarına uyum sağlar.

Ağ segmentasyonu, sistemler arasındaki iletişimi kısıtlayarak LOTL yanal hareket fırsatlarını sınırlar. Kritik varlıklar sıkı erişim kontrollerine sahip izole ağ segmentlerinde bulunmalıdır. Doğu-batı trafik denetimi, segment sınırlarını aşan şüpheli araç kullanımını tanımlar. Mikro segmentasyon bu kavramı bireysel iş yükü izolasyonuna kadar genişletir. Yaklaşım, başarılı LOTL saldırılarını içerir ve tek sistem ihlallerinden kurumsal çapta taviz verilmesini önler.

Mor takım egzersizleri

LOTL saldırı simülasyonu, gerçek saldırılar gerçekleşmeden önce tespit yeteneklerini doğrular ve savunma boşluklarını belirler. Mor ekip tatbikatları, vahşi doğada gözlemlenen gerçek LOTL tekniklerini kopyalamalı, tüm saldırı zinciri boyunca tespit ve yanıtı test etmelidir. Simülasyonlar PowerShell indirme beşiklerini, WMI kalıcılığını ve zamanlanmış görev oluşturmayı içerebilir. Her egzersiz, tespit kurallarını ayarlamak ve güvenlik ekiplerini eğitmek için değerli veriler sağlar.

Tespit doğrulama yöntemleri, güvenlik kontrollerinin aşırı yanlış pozitifler üretmeden LOTL tekniklerini etkili bir şekilde tespit etmesini sağlar. Ekipler tespit kurallarını hem kötü niyetli hem de meşru araç kullanımına karşı test etmeli, tespit oranlarını ve yanlış pozitif oranlarını ölçmelidir. Otomatik test çerçeveleri, ortamlar değiştikçe tespit yeteneklerini sürekli olarak doğrulayabilir. Doğrulama süreci, ek kontroller veya yapılandırma değişiklikleri gerektiren algılama kör noktalarını ortaya çıkarır.

Sürekli iyileştirme döngüleri, tatbikat sonuçlarına ve ortaya çıkan tehditlere dayalı olarak LOTL savunmalarını iyileştirir. Her mor ekip tatbikatı, önleme, tespit ve müdahale yeteneklerini geliştirmek için öğrenilen dersler oluşturur. Güvenlik ekipleri zaman içinde ortalama tespit süresi ve yanlış pozitif oranları gibi ölçümleri takip etmelidir. Düzenli yeniden değerlendirme, savunmaların saldırgan teknikleriyle birlikte gelişmesini sağlar. Yinelemeli yaklaşım, LOTL savunmasının bir kerelik uygulama yerine sürekli iyileştirme gerektirdiğini kabul eder.

LOTL ve uyumluluk çerçeveleri

LOTL teknikleri birden fazla MITRE ATT&CK çerçeve tekniğiyle eşleşir ve saldırı yaşam döngüsü boyunca kapsamlı bir kapsam gerektirir. Sistem İkili Proxy Yürütme (T1218), savunmadan kaçmak için rundll32 ve regsvr32 kötüye kullanımı gibi teknikleri kapsar. Komut ve Komut Dosyası Yorumlayıcısı (T1059) PowerShell, cmd ve diğer yorumlayıcı kötüye kullanımlarını kapsar. Windows Yönetim Araçları (T1047) WMI tabanlı saldırıları ele alır. Zamanlanmış Görev/Job (T1053) görev zamanlama yoluyla kalıcılığı içerir. Her teknik özel tespit ve hafifletme stratejileri gerektirir.

NIST Siber Güvenlik Çerçevesi kontrolleri LOTL saldırılarına karşı yapılandırılmış savunma sağlar. DE.AE-3, birden fazla sistemde LOTL saldırı modellerini tanımlamak için olay toplama ve korelasyon gerektirir. DE.CM-1 yanal hareketleri ve komuta-kontrol iletişimlerini tespit etmek için ağ izlemeyi zorunlu kılar. DE.CM-7 LOTL tekniklerinin ürettiği yetkisiz yazılım ve bağlantıların izlenmesine odaklanır. Bu kontroller uygun şekilde uygulandığında kapsamlı bir tespit stratejisi oluşturur.

CIS Kontrolleri uyumu, LOTL saldırı başarısını azaltan temel güvenlik önlemlerini sağlar. Kontrol 2 (Yazılım Varlıklarının Envanteri ve Kontrolü) saldırganların kötüye kullanabileceği yetkisiz araçları tanımlar. Kontrol 4 (Yönetici Ayrıcalıklarının Kontrollü Kullanımı) güçlü LOLBin'lere erişimi sınırlar. Kontrol 6 (Denetim Günlüklerinin Bakımı, İzlenmesi ve Analizi) kapsamlı günlük kaydı yoluyla LOTL tespitini mümkün kılar. Kontrol 8Malware Savunmaları) LOTL'ye özgü tespit yeteneklerini içermelidir.

Zero Trust Mimarisi ilkeleri LOTL savunması için en kapsamlı çerçeveyi sağlar. "Asla güvenme, her zaman doğrula" felsefesi çift kullanımlı sistem araçlarına mükemmel şekilde uygulanır. Her PowerShell yürütmesi, WMI sorgusu veya zamanlanmış görev oluşturma, kaynağı ne olursa olsun açık doğrulama gerektirir. Sürekli doğrulama, meşru kimlik bilgilerinin bile sınırsız LOTL saldırılarına olanak tanımamasını sağlar. Zero trust , geleneksel çevre savunmalarının ağ içinden meşru araçlar kullanan saldırganlara karşı başarısız olduğunu kabul eder.

MITRE ATT&CK kapsama alanı

Bu MITRE ATT&CK framework'ün kapsamlı teknik dokümantasyonu LOTL savunma stratejilerine rehberlik eder. Her teknik ayrıntılı açıklamalar, gerçek dünyadan örnekler, tespit önerileri ve hafifletme stratejileri içerir. Güvenlik ekipleri, ortamlarının LOTL risklerini ilgili tekniklerle eşleştirmeli, tehdit istihbaratı ve çevresel faktörlere dayalı olarak savunmalara öncelik vermelidir. Çerçevenin canlı yapısı, kapsamın yeni ortaya çıkan LOTL teknikleriyle birlikte gelişmesini sağlar.

LOTL teknikleri için tespit önerileri, imza tabanlı yaklaşımlar yerine davranışsal izlemeyi vurgulamaktadır. T1218 (Sistem İkili Proxy Yürütme) için, şüpheli ebeveyn-çocuk ilişkileri ve komut satırı parametreleri için süreç oluşturmayı izleyin. T1059 (Komut ve Komut Dosyası Yorumlayıcısı) tespiti kodlanmış komutlara, şüpheli komut dosyası içeriğine ve olağandışı yorumlayıcı kullanımına odaklanır. T1047 (WMI) tespiti, WMI etkinlik kaydı ve WMI kalıcılık mekanizmalarının analizini gerektirir. T1053 (Zamanlanmış Görevler) tespiti görev oluşturma, değiştirme ve yürütme modellerini izler.

Azaltma stratejileri, LOTL saldırı yüzeyini azaltmak için önleyici kontrolleri katmanlandırır. Uygulama beyaz listeleme yoluyla yürütme önleme, yetkisiz araç kullanımını engeller. Ayrıcalıklı hesap yönetimi, yönetim araçlarına kimlerin erişebileceğini sınırlar. Denetim politikası yapılandırması, tespit için kapsamlı günlük kaydı sağlar. Ağ segmentasyonu başarılı saldırıları içerir. Windows 10 ve sonraki sürümlerdeki istismar koruma özellikleri, belirli LOTL tekniklerine karşı ek engeller sağlar. Katmanlı yaklaşım, tek bir kontrolün tüm LOTL saldırılarını durduramayacağını kabul eder.

LOTL savunmasına modern yaklaşımlar

Yapay zeka odaklı davranışsal tespit, LOTL savunmasının en ileri noktasını temsil eder ve ince saldırı modellerini belirlemek için makine öğreniminden yararlanır. Modern platformlar, temel davranışları belirlemek için milyonlarca olayı analiz eder ve ardından LOTL saldırılarına işaret eden anormallikleri tespit eder. Bu sistemler uç noktalar, ağlar ve bulut ortamlarındaki zayıf sinyalleri ilişkilendirerek geleneksel araçların gözden kaçırdığı saldırı zincirlerini tanımlar. Yapay zeka yaklaşımı, sürekli kural güncellemeleri gerektirmeden gelişen tekniklere uyum sağlayarak yeni LOTL varyantlarına karşı esnek savunma sağlar.

Bulut tabanlı güvenlik platformları, bulut ortamlarında LOTL'yi tespit etmenin benzersiz zorluklarını ele alır. Bu çözümler bulut API çağrılarını izler, bulut yerel araç kullanımını analiz eder ve çoklu bulut dağıtımlarındaki etkinlikleri ilişkilendirir. AWS CLI ve Azure PowerShell gibi araçların meşru kullanım modellerini anlayarak geleneksel güvenlik araçlarının gözden kaçırdığı kötüye kullanımları tespit ederler. Bulut sağlayıcı güvenlik hizmetleriyle entegrasyon, hem altyapı hem de uygulama katmanlarında kapsamlı görünürlük sağlar.

Otomatik tehdit avcılığı, insan müdahalesi olmadan sürekli olarak saldırı göstergeleri arayarak LOTL tespitinde devrim yaratır. Bu sistemler sofistike av sorguları yürütür, sonuçları analiz eder ve şüpheli bulguları soruşturma için yükseltir. Aynı anda binlerce sistemde olağandışı PowerShell kullanımı, şüpheli WMI etkinliği veya anormal zamanlanmış görevler gibi LOTL tekniklerini belirleyebilirler. Otomasyon, manuel avlanma ile imkansız bir ölçekte proaktif tehdit tespiti sağlar.

LOTL teknikleri için özel olarak ayarlanmış makine öğrenimi anomali tespiti dikkate değer bir umut vaat etmektedir. Meşru ve kötü niyetli araç kullanımının geniş veri kümeleri üzerinde eğitilen modeller, yanlış pozitifleri en aza indirirken saldırıları yüksek doğrulukla belirleyebilir. Son uygulamalar, kural tabanlı sistemlere kıyasla tespit oranlarında %47 iyileşme olduğunu bildirmektedir. Teknoloji, komut dosyası analizi için doğal dil işleme ve saldırı ilişkilerini anlamak için grafik sinir ağlarını içeren yeni modellerle gelişmeye devam ediyor.

NDR, EDR ve XDR entegrasyonu, kurum genelinde kapsamlı LOTL görünürlüğü oluşturur. uç nokta tespiti, araç yürütme ve süreç davranışını tanımlar. Ağ tespiti, yanal hareketleri ve komuta-kontrol iletişimlerini ortaya çıkarır. Genişletilmiş algılama, karmaşık saldırı zincirlerini tanımlayarak tüm kaynaklardaki sinyalleri ilişkilendirir. Bu entegre yaklaşım, hiçbir LOTL tekniğinin izleme kör noktalarında çalışarak tespitten kaçamamasını sağlar.

Vectra AI LOTL tespiti hakkında nasıl düşünüyor?

Vectra AI , LOTL tespitine Attack Signal Intelligence™ aracılığıyla yaklaşır ve ağ, bulut ve kimlik alanları genelinde meşru araçların kötü amaçlı kullanımını belirlemek için yapay zeka odaklı davranış analizi kullanır. Platform, hızla geçerliliğini yitiren imzalara veya kurallara güvenmek yerine, normal davranış kalıplarını öğrenir ve LOTL saldırılarına işaret eden sapmaları belirler. Bu yaklaşım, belirli araçlar veya teknikler yerine saldırgan davranışına odaklandığı için özellikle LOTL tekniklerine karşı etkili olduğunu kanıtlamaktadır.

Platformun hibrit ortamlar genelinde entegre algılama özelliği, kapsamlı LOTL görünürlüğü sağlar. Saldırganlar ister şirket içinde PowerShell kullansın, ister bulutta AWS CLI'yı kötüye kullansın veya kalıcılık için Azure AD'den yararlansın, Vectra AI bu etkinlikleri birleşik bir saldırı anlatısında ilişkilendirir. Bu bütünsel görünüm, tek başına bakıldığında zararsız görünebilen ancak ilişkilendirildiğinde kötü niyetli faaliyeti açıkça gösteren LOTL saldırı zincirlerini ortaya çıkarır. Bu yaklaşım, modern LOTL saldırılarının birden fazla ortama yayıldığını ve etkili bir şekilde tespit edilmesi için entegre tespit gerektirdiğini kabul eder.

Gelecek trendler ve ortaya çıkan hususlar

Siber güvenlik ortamı hızla gelişmeye devam ediyor ve ortaya çıkan zorlukların başında karada yaşam teknikleri geliyor. Önümüzdeki 12-24 ay boyunca kuruluşlar, LOTL saldırılarının nasıl yürütüldüğünü ve bunlara karşı nasıl savunulduğunu yeniden şekillendirecek birkaç önemli gelişmeye hazırlanmalıdır.

Kurumlar bulut dönüşüm yolculuklarına devam ettikçe bulut-yerel LOTL teknikleri de yaygınlaşacaktır. Saldırganlar bulut yönetim düzlemlerini, sunucusuz bilgi işlem platformlarını ve konteyner düzenleme araçlarını kötüye kullanmak için sofistike yöntemler geliştiriyor. Kalıcılık ve yanal hareket için Terraform ve CloudFormation gibi Kod Olarak Altyapı (IaC) araçlarından daha fazla yararlanılmasını bekliyoruz. Bulut güvenliğinin paylaşılan sorumluluk modeli, saldırganların meşru bulut yönetim araçlarını kullanarak giderek daha fazla yararlanacağı boşluklar yaratmaktadır.

Yapay zeka hem LOTL saldırılarını hem de savunmalarını dönüştürecektir. Saldırganlar, yeni LOLBin tekniklerini otomatik olarak keşfetmek, tespitten kaçan polimorfik komut dosyaları oluşturmak ve ortamlar aracılığıyla saldırı yollarını optimize etmek için yapay zekayı kullanacak. Buna karşılık, savunmacılar da gelişmiş davranış analizi, otomatik tehdit avcılığı ve tahmine dayalı tehdit modellemesi için yapay zekadan yararlanacak. Bu yapay zeka silahlanma yarışı, LOTL tekniğinin evrim hızını artıracak ve savunma stratejilerinin sürekli uyarlanmasını gerektirecektir.

Düzenleyici çerçeveler, özellikle kritik altyapı sektörleri için belirli LOTL tespit yeteneklerini zorunlu kılacaktır. Volt Typhoon gibi yüksek profilli saldırıların ardından, hükümetler geleneksel uyumluluk çerçevelerinin LOTL tehditlerini yeterince ele almadığının farkına varmaktadır. Kuruluşlar PowerShell günlük kaydı, davranışsal analitik uygulaması ve zorunlu tehdit avlama programları ile ilgili gerekliliklere hazırlanmalıdır. Düzenleyici ortam muhtemelen küresel olarak parçalanacak ve çok uluslu kuruluşlar için uyumluluk zorlukları yaratacaktır.

Saldırganlar yazılım satıcılarını ve yönetilen hizmet sağlayıcılarını tehlikeye atmanın çarpma etkisini fark ettikçe tedarik zinciri LOTL saldırıları artacaktır. Bu saldırılar, ilk taviz noktalarından sonraki hedeflere doğru ilerlerken gizliliği korumak için LOTL tekniklerini kullanacaktır. SolarWinds saldırısı bu potansiyeli göstermiştir ve gelecekteki kampanyalar bu teknikleri geliştirecektir. Kuruluşlar LOTL tespitini üçüncü taraf erişimi ve yazılım güncelleme mekanizmalarını da kapsayacak şekilde genişletmelidir.

Kuantum bilişim alanındaki gelişmeler, özellikle kriptografik korumalar ve güvenli iletişim konularında LOTL savunmalarını eninde sonunda etkileyebilir. Tam kuantum bilişim tehditlerine daha yıllar olsa da, klasik LOTL tekniklerini kuantum destekli kriptanaliz ile birleştiren hibrit saldırılar daha erken ortaya çıkabilir. Kuruluşlar güçlü LOTL savunmalarını sürdürürken kuantum sonrası kriptografi geçişi için planlama yapmaya başlamalıdır.

Sonuç

Karada yaşayan saldırılar, siber tehdit ortamında geleneksel güvenlik yaklaşımlarını geçersiz kılan temel bir değişimi temsil ediyor. Yüksek şiddetteki saldırıların %84'ünün artık bu teknikleri kullanması ve tehdit aktörlerinin yıllarca tespit edilmeden varlığını sürdürmesi nedeniyle, kuruluşlar artık imza tabanlı savunmalara veya çevre güvenliğine güvenemez. Bu zorluk sadece teknik değil, güvenlik ekiplerinin tehdit algılama ve önlemeye yönelik tüm yaklaşımlarını yeniden düşünmelerini gerektiren felsefi bir zorluktur.

İleriye giden yol, gelişmiş görünürlük, davranışsal analitik ve zero trust ilkelerinin bir kombinasyonunu gerektirir. Kuruluşlar, anormal kalıpları belirlemek için gelişmiş analitiği dağıtırken PowerShell, WMI ve komut satırı etkinliğinin kapsamlı günlüğünü tutmalıdır. Uygulama kontrol politikaları ve ayrıcalıklı erişim yönetimi saldırı yüzeyini azaltırken, ağ segmentasyonu başarılı ihlalleri içerir. En önemlisi, güvenlik ekipleri reaktiften proaktife geçmeli, savunmaları doğrulamak için sürekli tehdit avcılığı ve mor ekip tatbikatları uygulamalıdır.

LOTL tekniklerinin özellikle bulut ortamlarında ve yapay zeka destekli saldırılar yoluyla gelişen doğası, bu zorluğun daha da artacağı anlamına geliyor. Savunmalarını adapte edemeyen kuruluşlar, milyonlarca dolarlık ihlallere ve operasyonel aksaklıklara maruz kalan ve sayıları giderek artan mağdurlar listesine katılma riskiyle karşı karşıyadır. Bununla birlikte, davranışsal algılamayı benimseyen, zero trust mimarilerini uygulayan ve dikkatli izlemeyi sürdürenler, karmaşık LOTL kampanyalarına karşı bile etkili bir şekilde savunabilirler.

Asıl soru, kuruluşunuzun LOTL saldırılarıyla karşılaşıp karşılaşmayacağı değil, bu saldırılar geldiğinde hazırlıklı olup olmayacağınızdır. Yönetimsel araç kullanımına ilişkin mevcut görünürlüğünüzü değerlendirerek işe başlayın, gelişmiş günlük kaydı ve davranışsal analitiği uygulayın ve Vectra AI'nın Attack Signal Intelligence™ gibi platformların bu gizli tehditleri tanımlamak için gerekli entegre algılamayı nasıl sağlayabileceğini düşünün. Saldırganların topraklarınızda yaşadığı bir çağda, savunmanız da aynı derecede uyarlanabilir ve akıllı olmalıdır.