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SparkCognition DeepArmor vs. Hermes/Rapid-Ransomware

Ransomware ist immer noch als permanente Bedrohung präsent. Bekannte Varianten wie GandCrab werden regelmäßig aktualisiert, und auch weniger bekannte Namen können in einem Unternehmen für viel Ärger sorgen. Signaturbasierte Scanner haben nach wie vor Probleme mit der Erkennung von 0-day-Malware oder Ransomware (s. VirusTotal-Screenshot), während SparkCognition DeepArmor mit seiner AI Engine auch diese neue Ransomware problemlos erkennt und wirkungsvoll stoppt.

Hermes-Ransomware wird von 3/68 AV engines erkannt:

Erkennung durch AI Engine von DeepArmor Enterprise:

Eine ähnlich miserable Erkennungsrate erzielen traditionelle signaturbasierte AV-Scanner bei einem Rapid Ransomware-Sample:

Als offizieller SparkCognition DeepArmor-Partner helfen wir bei Fragen oder der Evaluierung von DeepArmor Enterprise für Unternehmen gerne weiter. Sie können uns über das Kontaktformular oder unter info AT deeparmor.de erreichen. Zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren, denn AI ist die Zukunft.

SparkCognition DeepArmor vs. Ryuk Ransomware

Please find the english version below which was translated utilizing deepl.com.

Ryuk ist der Name einer neuen Ransomware-Kampagne, die primär große Unternehmen im Visier hat. Obwohl diese Ransomware nicht zu den technisch besten und ausgefeiltesten ihrer Art gehört, haben die Hintermänner bislang bereits Einnahmen in Höhe von ungefähr 650.000 USD in Bitcoins erzielt, und es ist anzunehmen, dass es nicht bei diesem Betrag bleiben wird und weitere Unternehmen Opfer dieser hinterhältigen Ransomware-Kampagne werden.

Wer als IT-Verantwortlicher nun glaubt, mit seiner signaturbasierten AV-Lösung vor derartigem Ungemach geschützt zu sein, irrt jedoch gewaltig: Das erste Ryuk-Sample wurde am 21.08.18 um 2333 UTC zu VirusTotal übermittelt, und etwas mehr als zwei Tage später erkennen lediglich 30 von 67 Scan Engines das Ryuk-Sample! Dieses Beispiel zeigt wieder einmal mehr, dass signaturbasierte Legacy AV-Lösungen zum einen nicht mehr zeitgemäß sind und zum anderen nach wie vor problemlos überlistet werden können.

Um die Effektivität von SparkCognition DeepArmor als leistungsfähige Next Generation AV-Lösung auf Basis von künstlicher Intelligenz (AI) und Deep Learning unter Beweis zu stellen, wurde das Originalsample mit zwei EXE-Packern (UPX und MPRESS) komprimiert, um ein mutiertes Sample zu erhalten. Die Ergebnisse sind – wie nicht anders zu erwarten – erschreckend, denn die Erkennungsrate für beide neu erzeugten Samples liegt exakt bei 0 von 67 Scan Engines!

Für DeepArmor Enterprise hingegen stellen die Mutationen kein Problem dar, denn beide mutierten Samples werden mit einer Wahrscheinlichkeit von über 99% zuverlässig von der DeepArmor AI Engine erkannt und gestoppt, die vollständig ohne Signaturen funktioniert – kann Ihre derzeitige Endpoint Protection-Lösung das auch?

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Ryuk is the name of a new ransomware campaign that primarily targets large companies. Although this ransomware is not one of the best and most sophisticated of its kind technically, the backers have already earned approximately $650,000 in Bitcoins, and it is likely that it will not stay that way and other companies will fall victim to this sneaky ransomware campaign.

But those responsible for IT who think they are protected against this kind of disaster with their signature-based AV solution are seriously mistaken: The first Ryuk sample was sent on August 21, 18 at 2333 UTC to VirusTotal, and a little more than two days later only 30 of 67 scan engines recognize the Ryuk sample! This example once again shows that signature-based legacy AV solutions are outdated and can still be easily outwitted.

To demonstrate the effectiveness of SparkCognition DeepArmor as a powerful Next Generation AV solution based on Artificial Intelligence (AI) and Deep Learning, the original sample was compressed with two EXE packers (UPX and MPRESS) to obtain a mutated sample. The results are – as expected – frightening, because the recognition rate for both newly created samples is exactly 0 of 67 scan engines!

For DeepArmor Enterprise, however, the mutations are no problem, as both mutated samples are reliably detected and stopped by the DeepArmor AI Engine with a probability of over 99%, which works completely without signatures – can your current Endpoint Protection solution also?

As an official SparkCognition DeepArmor partner, we are happy to help with questions or the evaluation of DeepArmor Enterprise for companies. You can contact us via the contact form or at info AT deeparmor.de. Do not hesitate to contact us, because AI is the future.

Translated with www.DeepL.com/Translator

SparkCognition DeepArmor: AI-basierte Erkennung von maliziösen PowerShell-Scripts

DeepArmor Enterprise ist ein leistungsfähiger Vertreter aus dem Bereich der Next Generation AV-Lösungen. Next Gen-Lösungen verwenden in der Regel künstliche Intelligenz (AI) sowie machine learning oder deep learning, um auch neue und unbekannte Bedrohungen wirkungsvoll erkennen und stoppen zu können. In der aktuellen Version 1.44 ist DeepArmor die erste Lösung, die maliziöse PowerShell-Scripts ausschließlich mit Hilfe der AI Engine erkennt. Die sog. “in-memory protection” sorgt dafür, dass selbst stark obfuskierte Scripte erkannt und geblockt werden. In unserem Demovideo sehen Sie, wie DeepArmor Enterprise sowohl unbehandelte als auch modifizierte PowerShell-Scripts problemlos erkennt und die Ausführung wirkungsvoll verhindert, während im Vergleich dazu eine signaturbasierte AV-Lösung die obfuskierten Versionen nicht erkennt und demnach auch nicht blocken würde.

Warum ist das ganze so interessant? Zum einen sind bösartige PowerShell-basierte Scripts mittlerweile stark verbreitet und kommen sowohl bei aktuellen Malspam-Kampagnen zum Einsatz (meist in Form von weaponized documents, also präparierte Office-Dokumente) als auch bei gezielten Angriffen gegen Unternehmen (APT = Advanced Persistant Threat). Die Bedrohung durch maliziöse PowerShell-Scripts wird laut einem Bericht von Symantec noch weiter wachsen. Um es anhand von Zahlen zu verdeutlich: Die Verwendung von maliziösen PowerShell-Scripts ist im Zeitraum der zweiten Jahreshälfte 2017 bis zum Ende des ersten Halbjahrs 2018 um 661(!) Prozent gestiegen.

Angreifer passen ihre TTPs (Tools, Tactics and Procedures) regelmäßig an. Dass insbesondere in Unternehmen das Whitelisting bzw. Blacklisting von Scripts zu einem hohen administrativen Aufwand mit entsprechenden Personalaufwand und Kosten führen kann und deshalb häufig vermieden wird, wissen professionelle Angreifer natürlich auch. Hinzu kommt, dass PowerShell ein Betriebssystembestandteil ist und bösartige Scripts deshalb auf jedem Endgerät ausgeführt werden können, auf dem PowerShell installiert ist. Konventionelle Lösungen versuchen mit Hilfe von Behavior Monitoring (Verhaltensanalyse von Anwendungen), Sandboxing oder HIPS die Ausführung von maliziösen Scripts zu verhindern. Hierbei kommt es allerdings oft zu false positives und damit verbunden auch zu einem hohen administrativen Aufwand. SparkCognition DeepArmor hingegen verwendet ausschließlich seine AI Engine und wurde mit einem umfangreichen Dataset trainiert, um bösartige von legitimen PowerShell-Scripts unterscheiden zu können.

Machen Sie sich selbst ein Bild von der Leistungsfähigkeit von SparkCognition DeepArmor, denn AI ist die Zukunft.

Kontaktieren Sie uns, wenn Sie mehr über SparkCognition DeepArmor Enterprise erfahren wollen. Wir sind offizieller DeepArmor-Partner und helfen gerne weiter.

SparkCognition DeepArmor vs. 1000 (mutated) malware samples

Viele Hersteller von AV-Software erwecken den Eindruck, als würden ihre Lösungen sämtliche Malware erkennen und stoppen können, die auf einem Endgerät auftauchen. Ich bin geneigt, das bei Next Generation AV-Lösungen von Cylance, Endgame, Cybereason usw. auch zu glauben, weil ich aus eigener Erfahrung weiß, wie gut machine learning und AI bei der Malwareerkennung funktioniert, aber bei signaturbasierter Legacy AV-Software, die noch mit Heuristik und Behavior Analysis arbeitet, tue ich mir da ehrlich gesagt schwer. Ich möchte deshalb anhand eines Tests mit 1000 Malware-Samples die Leistungsfähigkeit von SparkCognition DeepArmor demonstrieren. Dazu gelten folgende Rahmenbedingungen:

Bei den 1000 Samples handelt es sich um .exe-Dateien und alle Arten von Malware, wie Ransomware, Cryptominer, Trojaner, Adware usw.
Im ersten Durchgang werden die Samples mit DeepArmor sowie dem Emsisoft Emergency Kit gescannt, das zwei leistungsfähige Scan Engines (Bitdefender/Emsisoft) im Bauch hat. Selbstverständlich wurden alle Signaturen vor dem Test aktualisiert.
Nach dem ersten Durchgang werden alle 1000 Samples mit mpress modifiziert, um polymorphe Samples zu simulieren
Im zweiten Durchgang werden alle nun mutierten Samples erneut mit DeepArmor und EEK gescannt. Ich möchte an dieser Stelle nicht zuviel vorweg nehmen, aber der Unterschied ist deutlich erkennbar.

Scan mit SparkCognition DeepArmor (unmodified samples)

Von 999 Samples wurden 998 erkannt, was einer detection rate von 99,89% entspricht. Die Samples wurden von der DeepArmor AI Engine erkannt, der Confidence Level lag in allen Fällen zwischen 95% und 100%.

Scan mit Emsisoft EEK (unmodified samples)

Von 999 Samples wurden 929 erkannt, was einer detection rate von 92,99% entspricht. Grundsätzlich ist das ein gutes Ergebnis für einen signaturbasierten Scanner, es bedeutet aber gleichzeitig auch, dass Malware nicht erkannt wurde und möglicherweise auch durch Verhaltensanalyse, Sandboxing oder Heuristik nicht gestoppt worden wäre.

Polymorphic/Mutated Samples

Der spannende Teil beginnt hier. Mit Hilfe des .exe-Packers mpress wurden alle Samples so modifiziert, dass die Erkennung durch signaturbasierte AV-Scanner massiv erschwert wird.

Scan mit SparkCognition DeepArmor (mutated samples)

Ob die 1007 findings nur ein Darstellungsfehler sind oder ob DeepArmor tatsächlich mutierte Samples nun mehrfach erkennt, ist momentan noch unklar. Fakt ist aber, dass es keine Einbrüche hinsichtlich der Erkennungsrate gibt und DeepArmor hier tatsächlich nur mit machine learning und künstlicher Intelligenz (AI) auch die mutierten Bedrohungen souverän erkannt und eliminiert hat.

Im Vergleich dazu nun die Scanergebnisse mit EEK:

Von 999 mutierten Samples wurden 674 erkannt, was einer detection rate von 67,47% bei einem signaturbasierten Scan entspricht.

Fazit

In diesem Test wollte ich die Unterschiede zwischen einer modernen, auf machine learning und AI basierenden Next Generation Endpoint Protection-Lösung wie SparkCognition DeepArmor und traditioneller AV-Software verdeutlichen. Auch Next Generation-Lösungen bieten keinen hundertprozentigen Schutz, sie sind aber meines Erachtens konventionellen Lösungen bereits jetzt schon deutlich überlegen, wenn es um die Erkennung von unbekannten Bedrohungen oder 0-day threats geht. Endpoint Protection ist nur ein Bestandteil des Layered Security-Konzepts, aber der wird mit SparkCognition DeepArmor definitiv sehr gut abgedeckt. Wenn Sie mehr über DeepArmor erfahren wollen: Kontaktieren Sie uns unter info AT deeparmor.de oder über das Kontaktformular. Wir sind offizieller deutscher SparkCognition-Partner und beraten Sie gerne.

SparkCognition DeepArmor vs. new and dangerous wiper malware

Please use the excellent translation service Deepl for an English translation and copy & paste the text into the input field.

Ich habe heute einen sog. Wiper entdeckt, dessen Aufgabe darin besteht, sinnlos Dateien und wichtige Bereiche von Festplatten wie den MBR (Master Boot Record) zu überschreiben bzw. zu löschen und damit möglichst viel Schaden anzurichten. Bemerkenswert an diesem Sample sind für mich vor allem zwei Dinge:

1. Bekannte Namen wie KAV, Panda, EMSISOFT, Avira, Bitdefender usw. waren laut den auf Malwaretips durchgeführten Tests (nur für registrierte User sichtbar!) mit Hilfe von Verhaltenserkennung (behavior analysis) und/oder anderen dynamischen Erkennungsmethoden teilweise nicht in der Lage, diese gefährliche Malware zu erkennen und zu stoppen

2. Den vollen Schutz bieten viele konventionelle AV-Programme nur, solange ein Endgerät online ist. Sobald ein Endgerät keine Online-Verbindung mehr hat, ist der Malware-Schutz deutlich geschwächt

Die Erkennungsraten bei VirusTotal machen deutlich, dass die Erkennung von neuer Malware alleine durch Signaturen meines Erachtens in einer Sackgasse angelangt ist. DeepAmor verwendet machine learning und AI (Artificial Intelligence), um auch polymorphe Malware sowie 0-day threats wirkungsvoll erkennen und stoppen zu können.

Wie der Wiper zuschlägt, kann man in diesem Video ab 03:20 verfolgen. Als Beispiel kommt Panda Dome zum Einsatz:

SparkCognition DeepArmor stoppt diese Bedrohung sowohl im Offline- als auch im Online-Betrieb wirkungsvoll:

MSITC FFRI Yarai vs. Ransomware samples

www.msitc.eu

www.securedsector.com

FFRI Yarai Ransomware test

You can find more details on FFRI web site. I would like to abbreviate it at this point:
•    Yarai has five core protection engines (ZDP engine against 0-day vulnerabilities in applications, static analysis, sandbox, HIPS and machine learning) and hybrid security approach provides in-depth endpoint defense
•    Yarai doesn´t use signatures like legacy AV applications do
•    Yarai works completely offline and doesn´t need an internet connection

Read more about Yarai here: https://www.ffri.jp/en/products/yarai.htm

Blog post in German about Yarai: https://www.securedsector.com/ffri-yarai-next-generation-endpoint-protection-mit-fnf-engines-und-verhaltenserkennung/

Goal of this test:
– To prove yarai’s performance capability
– To prove the efficiency of yarai in offline operation

Notes:
–    Yarai works behavior-oriented. For the test that means that malware is not always detected by static analysis engine but by one of the other engines (sandbox, HIPS or machine learning) at runtime
–    While most legacy AV applications rely on their cloud intelligence and fail in many cases regarding detection of 0-day malware or new ransomware samples when they work in offline mode, Yarai is designed to work offline and doesn´t therefore need internet access
–    Windows Defender is turned off, although it can be activated to run along with Yarai to achieve a maximum protection level

Test methodology:
1. All samples have been downloaded from testmyav.com (50 samples) and from any.run (single ransomware samples)

2. Virtual network adapter was disabled to make sure that Yarai has no internet connection and works fully in offline mode

3. Samples have been extracted from archives to check whether they are being detected by static analysis engine during on-access scan. As mentioned before, static analysis can detect many malware variations but not all. To test whether the other engines were able to detect and block all threats the samples have been executed either manually or via command line

Next-Generation AV und machine learning: Marketing-Blabla vs. Realität

Seitdem Cylance als einer der Pioniere im Next-Gen AV-Bereich mit Begriffen wie AI (Artificial Intelligence/Künstliche Intelligenz), machine learning und mathematischen Modellen im Jahr 2014 auf dem Radar auftauchte, haben Mitbewerber aus dem klassischen AV-Software-Umfeld nichts unversucht gelassen, aktuellere Technologien als die von ihnen verwendeten wie Verhaltensanalyse, Heuristik, cloudbasiertes Scannen usw. zunächst als wenig erfolgreich darzustellen. Darauf, wer sich wann wie und in welcher Form geäußert hat oder warum Hersteller A nach eigenen Angaben bedeutend besser ist als der Rest, möchte ich an dieser Stelle nicht näher eingehen. In diesem Beitrag möchte ich vielmehr erläutern, weshalb man fabelhaft klingenden Beschreibungen aus der Feder der Marketingabteilungen immer mit einer gesunden Portion Skepsis begegnen sollte und weshalb es offensichtlich unterschiedliche Formen von machine learning oder deep learning gibt, die sich hinsichtlich ihrer Effizienz doch deutlich voneinander unterscheiden.

Aus meiner Sicht ist es unabdingbar, ein Produkt selbst auf Herz und Nieren zu testen. Ich spreche hierbei nicht von AV-Software für Heimanwender, sondern von Business-Versionen für Unternehmen jeglicher Größe. Da ich mit Produkten wie DeepArmor von SparkCognition vertraut bin und aufgrund regelmäßig durchgeführter eigener Tests die Effektivität von DeepArmor kenne und beurteilen kann, habe ich im Dezember 2017 Tests mit mehreren Business-Lösungen von bekannten Herstellern durchgeführt. Grundlage dafür waren jeweils Testversionen der jeweiligen Produkte sowie Samples von testmyav.com, hybrid-analysis.com sowie aktuelle Malware und Ransomware, die ich über einen malware crawler einsammle.

Meine Testmethodik werde ich ein anderes Mal ausführlicher erläutern, momentan sollte folgende kurze Übersicht ausreichend sein:

Alle Samples wurden unter Windows 10 in einer virtuellen Maschine gegen die jeweilige Scan Engine getestet
In allen Fällen wurde die mitgelieferte und empfohlene default policy des jeweiligen Herstellers verwendet
Malware, die nicht bereits vom On-Access Scanner ausgesondert wurde, habe ich erneut manuell gescannt
Bekannte Ransomware-Samples von testmyav.com habe ich mit einem EXE-Packer behandelt, um zu prüfen, wie gut Mutationen von Ransomware erkannt werden

Ohne lange um den heißen Brei herumreden zu wollen, waren die Ergebnisse sehr durchwachsen. Besonders irritiert hat mich ein Produkt eines amerikanischen Herstellers hinsichtlich der beworbenen Erkennungsmöglichkeiten und den tatsächlich erkannten Samples. Ich muss zugeben, dass sich die Produktbeschreibung wirklich gut anhört: Small footprint des Agents, geringe Systemauslastung, machine learning zur Erkennung von völlig neuer und unbekannter Malware usw. Wenn ein Hersteller mit machine learning oder deep learning wirbt, dann erwarte ich, dass auch relativ simpel manipulierte Malware oder Ransomware problemlos erkannt werden, denn das gibt die Technik tatsächlich her, wenn sie richtig implentiert ist. Erschreckend war aber speziell in diesem einen Fall, dass manipulierte Malware-Samples weder erkannt noch in der Ausführung gestoppt wurden. Mehr noch: der vom Hersteller versprochene Remediation-Mechanismus für verschlüsselte Dateien, die durch nicht erkannte Ransomware entstanden sind, hat bei mir schlicht und ergreifend nicht funktioniert. Einen Fehler in der Konfiguration der Software schließe ich aus, weil ich die vom Hersteller empfohlene default policy verwendet habe. Noch krasser wird das ganze, wenn man sich die Reviews für das Produkt bei Gartner peer review (Registrierung erforderlich) anschaut und die Bewertungen durchliest, denn die basieren meiner Meinung nicht auf selbst durchgeführten Tests. Wer glaubt, dass ein gutes Endpoint Protection-Produkt schon alleine deshalb super ist, weil es drei Tage alte Malware-Samples erkennt, der sollte sich ernsthaft die Frage stellen, ob er auf das richtige Pferd gesetzt hat.

Last but not least möchte ich in diesem Kontext nicht unerwähnt lassen, dass dieses augenscheinlich hervorragende Produkt auf anderen Webseiten ganz anders abgeschnitten hat und bewertet wurde, und zwar im Bereich der negativen Leistung.

Warum schreibe ich das nun alles? Ganz einfach: Verlassen Sie sich niemals auf vollmundiges Marketing-Blabla von Herstellern von AV-Software, sondern testen Sie Produkte im Endpoint Security-Umfeld intensiv und selbst auf Herz und Nieren, bevor sie im Unternehmen eingeführt werden. Gerne berate und unterstütze ich Sie diesbezüglich auch mit meinem Know How.

Sector8

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