AntiFox AI sızma testi platformu AWS üretim sırlarına erişimi sağladı

Güvenlik araştırmacıları, AntiFox adlı yapay zeka destekli otonom sızma testi platformunun, Amazon Web Services (AWS) kimlik bilgilerini çalmak ve ele geçirilen ortamlar arasında yatay ilerlemek için kullanıldığı bir saldırı kampanyasını ayrıntılarıyla açıkladı. Arctic Wolf Labs tarafından The Hacker News ile paylaşılan raporda, AntiFox arayüzlerini barındıran Alibaba Cloud sistemlerinin, internete açık web hizmetlerine ve ilişkili AWS ortamlarına yönelik doğrulanmış kötü amaçlı eylemlerle bağlantılı olduğu vurgulandı.

Saldırı Zinciri Nasıl İşledi?​

Kampanya, web istismali ve web kabuğu dağıtımıyla başlayıp yapılandırma keşfi, kimlik bilgisi doğrulama, bulut hizmeti sayımı, sırlara erişim ve depolama işlemleri şeklinde bir dizi adım içeren bir saldırı zinciri oluşturdu. Rapor, başlangıç erişiminin internete açık bir İnternet Information Services (IIS) uygulamasının ele geçirilmesiyle sağlandığını belirtiyor. Saldırganlar, bu erişimi 'w3wp.exe' olarak bilinen IIS işçi sürecini kullanarak ASPX bir web kabuğu oluşturmaya ve işletim sistemi komutları çalıştırmaya yönlendirdi.
Ele geçirilen IIS sunucusunda, bu komutlar aracılığıyla 'whoami' ile çalışma bağlamı belirlendi, uygulama dizini sayımı yapıldı, 'icacls' ile izinler kontrol edildi ve web köküne dosya yazma kapasitesi test edildi. Ayrıca PowerShell komutları çalıştırılarak 'web.config' dosyaları ve yapılandırma yedekleri aranırken, uygulama ayarları ve veritabanı bağlantı dizgeleri okundu. Salgın, komutların çalıştırılmasıyla iç üretim veritabanına, uygulamadan çıkarılan bir kimlik bilgisiyle bağlantı kurma ve yapılandırma/log dosyalarını web'ten erişilebilir bir yükleme dizinine kopyalama girişimleri de gerçekleştirildi.

Geçerli AWS Kimlik Bilgileriyle Bulut Dağılımı​

Başka saldırılarda ise saldırganın, henüz kesin olmayan yollarla elde edilen geçerli bir AWS kimlik bilgisiyle başlattığı vurgulanıyor. AntiFox Demo'nun kullanıldığı bu senaryoda, geçerli IAM kimlik bilgileri suistimal edilerek onlarca hizmet üzerinde kimlik doğrulama ve sayım işlemleri yapıldı. Bu hizmetler arasında IAM, EC2, S3, Lambda, Secrets Manager, KMS, RDS, ECS, EKS, Redshift, Athena, Glue, Systems Manager, API Gateway, CloudWatch, CloudFormation, DynamoDB ve Amazon Bedrock bulunuyor.
Arctic Wolf'a göre, bu kimlik doğrulamalı servisi arası API isteklerinin çoğu 'AccessDenied' hatasıyla sonuçlanırken, keşif ve sırra erişim operasyonlarının bir kısmı başarılı oldu. En az bazı durumlarda, faaliyetin Secrets Manager sayımından öteye geçerek üretim bir sırra yönelik başarılı bir GetSecretValue isteğine dönüştüğü gözlemlendi. Başka bir örnekte ise geçerli bir AWS kimliği, S3 keşfi ve API çağrıları yoluyla nesne operasyonları için kullanıldı.

Yapay Zeka Saldırı Araçlarının Yükselişi​

Arctic Wolf, bu tür ajans çerçevelerinin sızma testi tekniklerini tehdit aktörleri için erişilebilir kılarken, bu tekniklerin gerçek saldırılarda uygulanma hızını ve tutarlılığını artırdığını belirtiyor. Son dönemde, ARTEX gibi yapay zeka tabanlı sızma testi araçlarını silahlandıran saldırganların, dünya genelinde geniş çaplı saldırılar gerçekleştirmesi ve istila süreçlerindeki çeşitli aşamaları asgari insan müdahalesiyle otomatikleştirmesi dikkat çekiyor. Bu entegrasyon, düşmanların, yedekleri GitHub'dan taramadan Azure Key Vault'tan veri dışarı aktarmaya kadar olan süreci beş dakikada tamamlamasına izin veren, insan hızını aşan makine hızında kurulan yeni bir dinamik sağlıyor.
Arka planda, GitGuardian'ın verilerine göre AntiFox ve ARTEX gibi araçlar, bir LLM'ye (Büyük Dil Modeli) bağlanarak çıktıları özerk olarak kullanabilen yaklaşık 45 açık kaynaklı ajans saldırı çerçevesinin bir parçası. Bu çerçeveler, kaynak kodları kamuya açık olmakla birlikte, ağacı kesme aşamasından post-istismara kadar uzanan ağ zincirlerinden, web uygulama ve API istismallerine, C2 entegrasyonlarından iskeletlere ve araştırma prototiplerine kadar beş ana kategoride sınıflandırılıyor.

Sıkça Sorulan Sorular​

AntiFox nedir ve nasıl çalışır?​

AntiFox, GitHub'dan indirilebilen, bir LLM'ye bağlı otonom bir sızma testi platformudur. Yetkilendirilmiş bir hedef verildiğinde, planlamacı/çalışan/ana-ajan çoklu ajan sistemi, keşiften raporlamaya kadar tam bir angajmanı yürütür. Çoğu otomatik sızma testi aracının 'keşifte iyi, ancak keşifle sınırlı kalması' yerine AntiFox, bulduklarını mühendislerin anlayıp tekrar üretebileceği, kanıtlarla desteklenebilen bir rapora dönüştürmeye odaklanır.

Saldırganlar IIS sunucusuna nasıl erişti?​

Rapora göre, saldırganlar başlangıç erişimini internete açık bir IIS uygulamasının ele geçirilmesini sağlayarak sağladı. Bu erişim, 'w3wp.exe' IIS işçi süreci kullanılarak ASPX bir web kabuğu oluşturulması için suistimal edildi. Bu süreç, uygulamadan yapılandırma dosyalarının ve veritabanı bağlantı dizgilerinin okunmasına ve bu kimlik bilgilerin iç üretim veritabanına erişim denemelerinde kullanılmasıyla devam etti.

Geçerli AWS kimlik bilgileri hangi hizmetleri denedi?​

AntiFox Demo, geçerli IAM kimlik bilgilerini kullanarak IAM, EC2, S3, Lambda, Secrets Manager, KMS, RDS, ECS, EKS, Redshift, Athena, Glue, Systems Manager, API Gateway, CloudWatch, CloudFormation, DynamoDB ve Amazon Bedrock gibi onlarca bulut hizmeti üzerinde sayım ve doğrulama işlemleri yürüttü. Bu isteklerin çoğu 'AccessDenied' ile sonuçlansa da Secrets Manager'a yönelik bazı erişim denemeleri başarılı oldu.

ARTEX ile AntiFox arasındaki ilişki nedir?​

ARTEX ve AntiFox, bir LLM'ye bağlanarak çıktıları özerk olarak kullanabilen, yaklaşık 45 açık kaynaklı ajans saldırı çerçevesinin bir parçası olarak aynı kategoride yer alır. Her ikisi de, insan müdahalesini asgariye indirerek sızma testinin tarama, istismal ve post-istismal aşamalarını otomatikleştiren, yapay zeka destekli otonom sızma testi araçlarıdır.

Yapay zeka araçları siber tehdit ortamını nasıl değiştiriyor?​

Arctic Wolf ve Check Point gibi güvenlik kuruluşları, bu tür araçların en büyük değişikliğini ölçek ve hızda yarattığını belirtiyor. Sınırlı teknik yetkinliğe sahip bir siber suçlu, AI ajanlarına birden fazla hedefi paralel olarak incelemesi ve bilinir veya sıfır gün açıklarını istismal etmesi görevini verebiliyor. Bu durum, manuel testlerde çaba-zorluk dengesizliği nedeniyle çoğu zaman denetlenemeyen uzun saldırı zincirlerini ve karmaşık payload hazırlama süreçlerini makine hızında çalıştırılabilir hale getiriyor.