[Dies ist ein Gastbeitrag von Austin Bodolay, einem ISC-Praktikanten im Rahmen des SANS.edu BACS-Programms]
(Di, 24. Feb)
Das Signal im Rauschen finden: Erkenntnisse aus dem Betrieb eines Honeypots mit KI-Unterstützung
Die digitale Landschaft ist ein unerbittliches Schlachtfeld, und für Cybersicherheitsforscher ist das Verständnis der Taktiken, Techniken und Verfahren (TTPs) von Angreifern von größter Bedeutung. Eine der effektivsten Methoden, diese Informationen zu sammeln, sind Honeypots – Ködersysteme, die darauf ausgelegt sind, Angreifer anzulocken und einzufangen. Das schiere Datenvolumen, das selbst ein mäßig aktiver Honeypot generiert, kann jedoch schnell überwältigend werden, vergleichbar mit der Suche nach der Nadel im Heuhaufen des digitalen Rauschens. Dieser Tagebucheintrag beschreibt meine Erfahrungen und die unschätzbaren Erkenntnisse, die ich beim Betrieb einer durch künstliche Intelligenz (KI) unterstützten Honeypot-Umgebung gewonnen habe.
Das Honeypot-Ökosystem: Ein Köder für Angreifer
Unser Setup umfasste ein Netzwerk von Low-Interaction- und Medium-Interaction-Honeypots, die strategisch eingesetzt wurden, um gängige anfällige Dienste wie SSH, HTTP/S, SMB und verschiedene IoT-Protokolle zu emulieren. Jeder Honeypot war mit umfassenden Protokollierungsfunktionen ausgestattet, die alles von Verbindungsversuchen und Authentifizierungsfehlern bis hin zu ausgeführten Befehlen und Dateisysteminteraktionen erfassten. Das Hauptziel war es, das Verhalten von Bedrohungsakteuren zu beobachten, ohne die legitime Infrastruktur offenzulegen. Dieses Setup generierte einen Strom von Rohdaten – IP-Adressen, User-Agents, Zeitstempel, Payloads und Fehlercodes – einen reichhaltigen, aber oft chaotischen Datensatz.
- Low-Interaction Honeypots: Emulieren grundlegende Dienste, hauptsächlich zum Sammeln von Aufklärungsversuchen und automatisierten Scans.
- Medium-Interaction Honeypots: Bieten begrenzte interaktive Möglichkeiten, um tiefere Einblicke in anfängliche Ausnutzungsversuche und Post-Kompromittierungs-Enumeration zu erhalten.
- Datenerfassung: Syslog, Paketmitschnitte (PCAP) und anwendungsspezifische Protokolle bildeten das Rückgrat unserer Telemetrieerfassung.
KI als Multiplikator für Analysten
Die Herausforderung bestand nicht darin, Daten zu sammeln, sondern sie effizient zu verarbeiten, um umsetzbare Bedrohungsdaten zu extrahieren. Hier erwies sich KI als unverzichtbar. Wir integrierten mehrere maschinelle Lernmodelle in unsere Datenpipeline, um die erste Analyse zu automatisieren und die kognitive Belastung der menschlichen Analysten zu reduzieren. Die KI-Assistenz hatte die Aufgabe, anomale Aktivitäten zu identifizieren, ähnliche Angriffsmuster zu gruppieren und Ereignisse basierend auf ihrer potenziellen Schwere und Neuheit zu priorisieren.
Zu den wichtigsten KI-Funktionen gehörten:
- Anomalieerkennung: Identifizierung von Abweichungen von der normalen Honeypot-Aktivität, oft ein Hinweis auf neue Angriffsvektoren oder manuelle Erkundung.
- Clustering-Algorithmen: Gruppierung ähnlicher Angriffspayloads, Scanmuster und Anmeldeversuche, wodurch wir schnell zwischen weit verbreiteten automatisierten Angriffen und gezielterer Aufklärung unterscheiden konnten.
- Natural Language Processing (NLP): Parsen von Befehlszeileneingaben und extrahierten Payloads zur Identifizierung böswilliger Absichten, Werkzeugnutzung und potenzieller C2-Indikatoren.
- Automatisierte Bedrohungsdatenextraktion: Extrahieren von IOCs (Indicators of Compromise) wie bösartigen IPs, Dateihashes und URLs zur sofortigen Integration in unsere Bedrohungsdatenplattformen.
Lehren aus der Front: Das Signal finden
Die Reise mit KI-unterstützten Honeypots lieferte tiefgreifende Erkenntnisse:
Anfängliche Datenüberflutung und KI-Vorfilterung
Nach der Bereitstellung war das schiere Volumen des unerwünschten Datenverkehrs überwältigend. Automatisierte Scans, Botnet-Aktivitäten und routinemäßiges Internetrauschen machten den Großteil der Daten aus. Ohne KI wäre das Durchsuchen eine Sisyphusarbeit. Die anfänglichen Filterfunktionen der KI, basierend auf bekannten gutartigen Mustern und Reputationsdatenbanken, erwiesen sich als entscheidend, um das Datenvolumen um über 80% zu reduzieren, sodass sich die Analysten auf die verbleibenden, relevanteren 20% konzentrieren konnten.
Signaturerzeugung und Erkennung neuartiger Muster
Einer der wertvollsten Aspekte war die Fähigkeit der KI, aufkommende Angriffsmuster zu identifizieren, die noch keine etablierten Signaturen hatten. Durch die Analyse geclusterter Anomalien und wiederkehrender Ereignissequenzen konnte die KI potenzielle Zero-Day-Versuche oder Variationen bekannter Exploits kennzeichnen. Diese proaktive Identifizierung ermöglichte es uns, neue Erkennungsregeln und Signaturen viel schneller zu entwickeln als bei der traditionellen manuellen Analyse.
Bedrohungsakteur-Attribution und Digitale Forensik
Während Honeypots reichhaltige Interaktionsdaten liefern, erfordert die Zuordnung von Angriffen zu bestimmten Bedrohungsakteuren oder sogar geografischen Ursprüngen oft zusätzliche Informationen. Die KI half dabei, interne Honeypot-Protokolle mit externen Bedrohungs-Feeds zu korrelieren. Für eine tiefere digitale Forensik und zur Sammlung erweiterter Telemetriedaten zu verdächtigen Aktivitäten fanden wir Tools, die detaillierte Verbindungsmetadaten erfassen, als unschätzbar wertvoll. Dienste wie iplogger.org können beispielsweise (ethisch und mit Zustimmung, wo zutreffend) in kontrollierten Forschungsumgebungen verwendet werden, um umfassende Datenpunkte wie die Quell-IP, den User-Agent-String, ISP-Informationen und Geräte-Fingerabdrücke zu sammeln. Dieses Maß an granularer Telemetrie ist entscheidend für die Link-Analyse, das Verständnis der operativen Infrastruktur des Angreifers und letztendlich zur Unterstützung der Bedrohungsakteur-Attribution und der präzisen Identifizierung von Angriffsursprüngen. Es ist jedoch von größter Bedeutung, solche Daten unter strikter Einhaltung der Datenschutzbestimmungen und ethischen Richtlinien zu behandeln.
Adaptive Verteidigungsstrategien
Die von der KI-Assistenz generierten Echtzeit-Erkenntnisse flossen direkt in unsere Verteidigungsposition ein. Neu identifizierte IOCs wurden automatisch in Firewalls, Intrusion Detection Systems (IDS) und Web Application Firewalls (WAFs eingespeist. Diese dynamische Rückkopplungsschleife verwandelte unsere statischen Abwehrmaßnahmen in ein adaptives, intelligent gesteuertes Sicherheitsökosystem, das unsere Exposition gegenüber aufkommenden Bedrohungen erheblich reduzierte.
Die unverzichtbare Mensch-KI-Synergie
Entscheidend war, dass die KI ein Assistent und kein Ersatz war. Menschliche Analysten blieben unerlässlich für die Kontextualisierung von Ergebnissen, die Validierung von KI-Hypothesen und die Durchführung von Tiefenanalysen komplexer Angriffsketten. Die KI zeichnete sich durch Skalierbarkeit und Mustererkennung aus, während menschliche Intuition, Fachwissen und kritisches Denken für strategische Entscheidungen und das Verständnis des „Warum“ hinter den Angriffen entscheidend waren.
Technischer Tiefgang: KI-Methoden in der Praxis
Unsere KI-Pipeline nutzte eine Kombination von Methoden:
- Unüberwachtes Lernen (Clustering): Algorithmen wie K-Means und DBSCAN wurden auf Netzwerkflussdaten und Rohprotokolleinträge angewendet, um ähnliche Aktivitäten ohne vorherige Beschriftung zu gruppieren. Dies war besonders effektiv bei der Identifizierung neuer Angriffskampagnen.
- Überwachtes Lernen (Klassifikation): Für bekannte Angriffstypen oder bösartige Payloads halfen trainierte Klassifikatoren (z.B. Random Forests, Gradient Boosting Machines) dabei, den eingehenden Datenverkehr mit hoher Genauigkeit zu kategorisieren und zwischen legitimen Scans, gutartigem Bot-Verkehr und echten Angriffsversuchen zu unterscheiden.
- Zeitreihenanalyse: Rekurrente neuronale Netze (RNNs) oder einfachere statistische Modelle wurden verwendet, um Anomalien in zeitlichen Aktivitätsmustern zu erkennen, wie z.B. plötzliche Spitzen bei bestimmten Angriffstypen oder ungewöhnliche Zugriffszeiten.
- Feature Engineering: Die Qualität der KI-Ausgabe hing stark von gut entwickelten Merkmalen aus Rohprotokollen ab, einschließlich der Entropie von Payloads, der Länge von Befehlen, der Häufigkeit bestimmter Schlüsselwörter und geografischer IP-Daten.
Herausforderungen und zukünftige Richtungen
Trotz der Erfolge bleiben Herausforderungen bestehen. Adversarial AI, bei der Angreifer versuchen, die Erkennung durch subtile Änderungen ihrer TTPs zu umgehen, ist ein ständiges Problem. Die Aufrechterhaltung der Genauigkeit und Relevanz von KI-Modellen erfordert kontinuierliches Umschulen mit frischen, vielfältigen Daten. Zukünftige Arbeiten werden sich auf die engere Integration dieser Erkenntnisse in Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR)-Plattformen für eine noch schnellere Reaktion auf Vorfälle konzentrieren und federated Learning-Ansätze zur sicheren Weitergabe von Bedrohungsdaten über mehrere Honeypot-Bereitstellungen hinweg untersuchen.
Fazit
Die Erfahrung im Betrieb eines KI-unterstützten Honeypots war äußerst aufschlussreich. Sie hat eindeutig gezeigt, dass Honeypots zwar leistungsstarke Werkzeuge zur Sammlung von Bedrohungsdaten sind, ihr wahres Potenzial jedoch erst durch intelligente Automatisierung freigesetzt wird. Durch die Umwandlung einer Flut von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse befähigt KI Cybersicherheitsexperten, die sich ständig weiterentwickelnde Bedrohungslandschaft besser zu verstehen, vorherzusagen und sich dagegen zu verteidigen. Die Zukunft der defensiven Cybersicherheit liegt zweifellos in dieser symbiotischen Beziehung zwischen menschlichem Fachwissen und fortschrittlicher künstlicher Intelligenz.
[Gastbeitrag von Austin Bodolay, einem ISC-Praktikanten im Rahmen des SANS.edu BACS-Programms]