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GLIMPS parmi les Lauréats du Grand Défi Cyber

GLIMPS — Mon, 29 Nov 2021 13:04:00 +0000

GLIMPS parmi les Lauréats du Grand Défi Cyber.

Le Grand Cyber Challenge fait partie du plan d’un milliard d’euros visant à renforcer la cybersécurité du pays d’ici 2025. L’objectif du gouvernement est clair : rendre nos systèmes durablement résilients aux cyber-attaques.

Chez GLIMPS, nous partageons cet objectif ! Depuis de nombreuses années, nous constatons un déséquilibre entre les moyens déployés pour générer une attaque et les moyens mis en place pour se défendre. Ce déséquilibre s’accroît au profit des cybercriminels en raison de la généralisation des usages numériques, de la convergence des réseaux et de l’arrivée de nouvelles technologies connectées dans tous les domaines. Le nombre de vulnérabilités exploitables et de vecteurs d’attaque est en constante augmentation. Les attaques par ransomware en France ont plus que triplé en 2020, l’ANSSI a recueilli 192 signalements en 2020 contre 54 l’année précédente.

C’est dans ce contexte particulièrement préoccupant que nous avons souhaité agir rapidement avec les autres acteurs du Grand Cyber Challenge et les différents organismes étatiques afin de proposer des solutions innovantes et automatisées au bénéfice des entreprises. Notre ambition est plus que jamais d’actualité : » Ensemble, faire que la défense soit plus forte que l’attaque « .

Depuis le début de nos activités il y a 18 mois, nous avons placé l’intelligence artificielle au cœur de notre technologie de conceptualisation. Conscients des opportunités offertes par les nouvelles techniques d’IA, notamment l’apprentissage automatique, nous avons investi dans la recherche et le développement. Cela nous a permis d’accélérer nos travaux dans ce domaine et de réaliser des progrès significatifs tant dans l’analyse automatisée des logiciels (en amont des attaques) que dans la détection d’attaques même inconnues (en aval). Cette approche innovante basée sur le principe du » concept code « , nous permet d’augmenter les capacités de détection et de réaction en temps réel sur tout système informatique : IT, OT, IOT, smartphone, tablette, etc.

Au-delà des enjeux technologiques, l’automatisation de la cybersécurité apportera un nouveau souffle aux entreprises qui font face à une pénurie de talents qui se répète d’année en année et qui peinent à fidéliser leur personnel. Conscients des enjeux et de ce manque à combler, nous avons intégré cette problématique dans la conception de nos outils, afin de rendre les produits avancés accessibles aux utilisateurs moins expérimentés.

Nous sommes très fiers d’être lauréat du Grand Défi Cyber, pour une jeune entreprise comme la nôtre c’est une reconnaissance de notre technologie et de notre savoir-faire en matière d’innovation de rupture. Cela nous donne l’opportunité de représenter l’excellence française dans ce domaine au niveau européen et international. Les subventions permettront de soutenir la R&D de l’entreprise et d’accélérer le développement de nouveaux produits.

Publication C&esar : Automatisation de l’analyse de binaires

GLIMPS — Mon, 29 Nov 2021 10:48:03 +0000

Automatisation de l'analyse de binaires : de la collecte source ouverte à la Threat Intelligence

Par Frédéric Grelot, Sébastien Larinier et Marie Salmon

Abstract

De nombreuses sources ouvertes de binaires, et particulièrement de malware ont émergé dans le paysage ces dernières années. Et leur qualité n’a rien à envier aux sources commerciales comme le soulignait Thibaut Binetruy (HMiser, CERT Société Generale, 2020), « Integrating operational threat intel in your defense mechanisms doesn’t mean buying Threat Intel. You can start by using the [mass] of open source indicators available for free. ». Certaines sont mises à disposition par des sources officielles (Abuse.ch, alimenté entre autre par le CERT national Suisse), d’autres de manières plus obscures, voire anonymement (VirusShare, Vx-underground, etc.).

Le panorama que nous en avons dressé souligne la grande disparité qualitative et quantitative de ces sources. Il nous a fallu prendre en compte cette diversité dans le cadre de nos travaux de recherche, en concevant une plateforme dédiée nous permettant d’alimenter nos produits d’analyses de binaires, et ainsi rendre possible l’analyse quotidienne des corrélations inter- et intra-familles de malwares à grande échelle.

Ces travaux permettent une application sur des cas concrets tels que Babuk, Ryuk et Conti. Nous avons ainsi pu mettre en évidence les liens sur ces familles grâce à l’identification immédiate de corrélations, complétée par une analyse manuelle, qui a ainsi permis de confirmer précisément la généalogie des échantillon.

Si vous souhaitez en savoir plus,
téléchargez l'intégralité de la publication :

Aide au reverse-engineering avec GLIMPS-Audit

GLIMPS — Mon, 10 Aug 2020 21:15:30 +0000

Aide au reverse-engineering avec GLIMPS-Audit

Quoi de plus fastidieux, lorsqu’on débute la rétroconception d’un binaire, que ce soit pour une recherche de vulnérabilités ou une analyse de malware par exemple, de devoir commencer par retrouver le code connu ?

Dans certains firmwares, où il n’y a pas de symboles de debug et l’OS est propriétaire, on peut passer plusieurs mois simplement pour identifier les fonctions essentielles (memcpy, print to uart…).

GLIMPS-Audit permet de passer cette étape en quelques secondes. Un binaire poussé est immédiatement comparé à des millions de bibliothèques et autres binaires que nous avons rassemblé et pour lesquels nous avons les symboles. En quelques secondes, nous voyons quel code est inclu dans le binaire, et nous pouvons rapatrier la documentation vers notre nouvelle analyse.

Nous vous proposons de débuter la rétroconception d’un exécutable. Vous pouvez le télécharger ici (le binaire fait 35M… et ne contient pas de malware).

Dans notre exemple, nous avons un elf de 14000 fonctions, dont 2 seulement identifiées par IDA : « _init_proc » et « _term_proc ». En temps normal, on se dirait que la journée va être longue…

La capture d’écran ci-dessous montre la situation :

Passons maintenant le binaire dans GLIMPS-Audit. On obtient la liste de bibliothèques proches suivantes :

libgcrypt.so.20.2.4
libsqlite3.so.0.8.6
glxtrace.so
RSQLite.so
libsqlcipher.so.0.8.6
libxml2.so.2.9.4
egltrace.so
libssl.so.1.1
libgnutls.so.30.23.2
libc-2.28.so
libinproctrace.so
libgcrypt.so.20.2.5
libgcrypt.so.20.1.6
libicuuc.so.63.2
libcrypto.so.1.1
libcrypto.so.1.0.0
libstdc++.so.6.0.25
libaria2.so.0.0.0

On en sait déjà un peu plus sur notre binaire ! Ainsi, la libc est présente, de la crypto, du xml, du sqlite, et la libaria2.

On génère donc un idc pour notre binaire. Vous pouvez télécharger le résultat ici. En appliquant le script, 5592 fonctions sont immédiatement renommées parmi nos 14000 fonctions. Bien sûr, il vous reste encore du travail, mais avec des fonctions appelées déjà nommées, comme on peut le voir ci-dessous, ce sera plus facile. Avouez que vous avez gagné quelques semaines !

Protection de la messagerie avec GLIMPS Malware

GLIMPS — Mon, 10 Aug 2020 18:07:18 +0000

Protection de la messagerie avec GLIMPS Malware.

Depuis quelques semaines, suite à la crise du covid-19 et à la généralisation du télétravail, on a pu noter une très forte recrudescence des attaques par phishing, comme on peut le voir par exemple sur le site du gouvernement cybermalveillance ou cet article du monde.

Concernant le Coronavirus, nous ne pouvons pas faire grand chose à part rester sagement chez soi derrière nos écrans de pc. Les attaques informatiques par contre, c’est notre métier :-).

GLIMPS avait jusque-là laissé de côté le phishing : ces attaques sont la plupart du temps peu complexes, et il existe déjà de nombreuses solutions pour s’en prémunir.
Mais nous sommes bien obligés de constater dans l’actualité que le phishing fait actuellement beaucoup de dégâts, et que leur détection peut/doit donc être améliorée.

Adaptation de GLIMPS-Malware au phishing

Nous avons profité du week-end de Pâques pour monter une plateforme qui adapte GLIMPS-Malware pour la détection d’attaques par phishing.
L’idée est d’adapter et intégrer GLIMPS-Malware dans un environement comme celui-ci :

Commençons par les présentations : CSE-Assemblyline est une plateforme de détection et d’analyse de malwares développée par le Centre pour la cybersécurité canadien et mis en opensource fin 2017.
Ses grandes forces sont :

Un orchestrateur très performant qui permet d’ajuster la charge et de la distribuer sur plusieurs serveurs de manière transparente,
De nombreux plugins présents par défaut : antivirus, modules yaras, extracteurs…
La possibilité d’ajouter ses propres plugins facilement, tout en les intégrant avec les plugins existants, ce dont nous allons parler ici.

C’est un outil réellement performant, c’est la raison pour laquelle chez GLIMPS, nous l’utilisons beaucoup ! La plateforme est intégrée dans GLIMPS-Malware, mais une autre instance nous a également permis d’analyser et catégoriser des millions de malwares pour construire nos datasets. Nous en avons également dérivé une version pour construire en masse nos bases de concepts-codes de bibliothèques pour le produit GLIMPS-Audit.

La version 4 (actuellement en Beta) apporte par ailleurs de nombreux changements indispensables. Notamment, chaque plugin s’exécute désormais dans un docker, et l’ancienne base de données Riak qui nous posait quelques soucis a été remplacée par Elasticsearch, beaucoup plus facile à utiliser.

Nous avons donc encore une fois décidé d’utiliser AssemblyLine comme base d’une plateforme anti-phishing.

Le principe : un connecteur dans le serveur mail soumet chaque mail reçu à AssemblyLine. Le mail est analysé, et sont notamment extraites :

les pièces jointes,
les URIs.

AssemblyLine fonctionne comme un jeu de poupées russes : tout est récursif. Les pièces jointes sont ainsi elles-mêmes analysées : elles sont transmises à GLIMPS-Malware, mais également aux modules standards d’Assemblyline (antivirus, frankenstrings, etc). Ainsi, si quelqu’un transmet dans un mail une pièce jointe sous forme d’un zip contenant des mails contenant eux mêmes des URIs malveillantes… Ces URIs seront détectées et analysées. De même si une pièce jointe est un Excel contenant des liens…

Il manquait 2 plugins à la Beta d’AssemblyLinev4 pour monter une telle plateforme :

Un nouveau plugin de parsing de mails pour ALv4. Godfried Meesters (lien Github) en a proposé un sur le forum d’AssemblyLine juste avant que je fasse le mien, j’ai pu le réutiliser avec des modifications mineures (insertion des URIs dans des tags)
Un plugin qui vérifie l’ensemble des URIs détectées par rapport à une blacklist mise à jour très régulièrement.

Et voilà ! Sur les exemples testés, cela fonctionne parfaitement ! La plateforme détecte des mails contenant des liens de phishing, que ce soit dans le corps du mail ou dans des pièces jointes Excel par exemple. Tous les exécutables sont également analysés pour évaluer le caractère malveillant potentiel.

Dans notre exemple, chaque fichier est ainsi passé au crible des modules ci-dessous :

Nom	Type de fichiers	Description
emlParser	document/email\|code/html\|text	analyse les mails, extrait les URIs et les pièces jointes et formate la sortie pour une belle visualisation
Extract	*	Extrait les fichiers d'un grand nombre de types conteneurs (zip...)
Yara	*	Applique les règles yara...
GLIMPS-Malware	executable	GLIMPS-Malware génère du concept-code à partir d'un exécutable et le compare à une base de malwares classifiés pour identifier et caractériser les malwares.
Url-checker	tags	analyse toutes les URIs identifiées lors de l'analyse pour détecter des liens de type phishing
Unpacker	executable	Extrait les exécutables packés. GLIMPS a développé une version plus complète dans GLIMPS-Malware
ClamAV	*	Antivirus ClamAV
PDFId	document/pdf	Extrait les métadonnées des PDFs
PeePdf	(document/email\|code/html\|text)	Extrait et tente de désobfuscer le code JavaScript présent dans les PDFs
Characterize	*	Calcule l'entropy du fichier par partition.
PEFile	executable/windows
Beaver	*	compare les hashs à la base CCIRC
ViperMonkey	(document/email\|code/html\|text)	Analyse les macros VBA

Bien sûr, GLIMPS-Malware peut également être utilisé de façon bien plus étendue au sein de votre entreprise, notamment :

connecté au proxy web pour analyser les fichiers téléchargés,
comme guichet centralisé d’analyse de fichiers,
comme outil à destination du SOC de l’entreprise pour effectuer les levées de doute.

Le schéma ci-dessous reprend ces possibilités pour votre entreprise :

En conclusion, le code du plugin url-checker sera disponible d’ici fin Avril sur le Github GLIMPS.

N’hésitez pas à nous faire part de votre intérêt pour cette solution !

Détection et caractérisation de Malware avec GLIMPS Malware

GLIMPS — Mon, 10 Aug 2020 18:01:13 +0000

Détection et caractérisation de Malware avec GLIMPS Malware.

Comme pour le cas d’usage Threat-Intel, nous avons repris notre code source mirai, avec cette fois quelques modifications :

Afin d’être plus discret, nous avons enlevé les chaînes de caractères les plus flagrantes,
Nous n’avons pas utilisé le script de compilation fourni sur Github, à base de gcc. A la place, nous avons réécrit notre propre script utilisant clang.

En tout, l’opération n’a pas pris plus de 30 minutes.

Nous avons soumis à VirusTotal le binaire ainsi obtenu. Aucun antivirus n’a détecté ce nouveau sample de mirai.

Nous avons l’avons ensuite soumis à GLIMPS-Malware. Le fichier a immédiatement été détecté comme un malware, avec une bonne probabilité qu’il soit de la famille mirai.

A l’époque où ce test a été réalisé, nous n’avions jamais mis de binaires compilés en clang dans notre base d’apprentissage (il s’agit d’un effort en cours). Malgré tout, notre technologie de conceptualisation est parvenue à en extraire le sens avec exactitude. On voit d’ailleurs dans les résultats obtenus que le sample le plus proche identifié est pour une architecture ARM, tandis que nous avions poussé un binaire de type amd_64. Notre technologie s’abstrait de l’architecture cible.

Ce que nous avons fait avec mirai, c’est exactement ce que font les grands groupes d’attaquants avant de lancer une nouvelle campagne ou une attaque ciblée : ils ajustent la chaîne de production du malware pour, en réutilisant le maximum de code source parmi leur Propriété Intellectuelle (afin de réduire au maximum le coût de l’attaque), générer un code compilé qui soit suffisamment nouveau pour contourner les antivirus et chaînes de détection actuelles.

Grâce à GLIMPS-Malware, vous serez en mesure de détecter et stopper ces nouvelles attaques. Vous protégez non seulement votre Système d’Information classique, mais également votre Système Industriel vos Systèmes de Production ou les Systèmes Embarqués que vous concevez.

Contactez-nous pour plus de renseignement, une démonstration ou la plannification d’une évaluation.

Threat-Intel avec la technologie GLIMPS

GLIMPS — Mon, 10 Aug 2020 17:52:11 +0000

Threat-Intel avec la technologie GLIMPS.

Vous avez sans doute déjà entendu parler de Mirai : il s’agit d’un botnet très connu et répandu, dont les sources sont disponibles publiquement sur GitHub. Il en existe des versions pour de nombreuses architectures, et de multiples variantes.

Cela en fait donc un très bon cas d’espèce pour GLIMPS : nous pouvons le recompiler nous-mêmes pour différentes architectures, compilateurs et options de compilation, afin de mesurer la performance de notre technologie.

Ci-dessous, vous pouvez voir le résultat obtenu lors de l’analyse d’un fichier. Il s’agissait d’une instance de Mirai pour amd64, compilée avec gcc.

En observant les résultats, on peut voir que cet échantillon de Mirai était déjà présent dans la base (sha256 identique remonté en premier). Notre échantillon a bien 100% de corrélation avec lui-même, c’est plutôt rassurant !

Mais il est également corrélé avec d’autres échantillons de mirai, qui bien que différents (les hash du code sont différents du fichier analysé) remontent tout de même avec 100% de corrélation. En effet, la technologie GLIMPS permet de s’affranchir des artefacts induits par le processus de compilation. Du point de vue du concept-code, on voit que les 2 échantillons sont identiques. Notre binaire aurait ainsi été détecté comme un malware de type mirai même si le premier échantillon n’avait pas été présent dans la base.

C’est l’un des intérêts de GLIMPS-Malware : inutile de posséder les signatures de chaque variante d’un malware pour les détecter : quelques versions suffiront largement pour détecter l’ensemble des variantes, y compris celles qui n’ont pas encore été créées ou détectées. Vous pouvoir d’ailleurs voir notre Use Case Détection et caractérisation d’un malware inconnu à ce sujet.

Et le Threat-Intel dans tout cela ?

Premièrement, notre échantillon de Mirai a bien été détecté comme un exemplaire de la famille mirai… Mais ce qui est également très intéressant dans ce résultat, c’est qu’on voit également une autre famille apparaître : le taux de corrélation est bien entendu plus faible (15%), mais GLIMPS-Malware nous indique que Mirai est également proche d’exemplaires de la famille Bashlite.

En creusant un peu, on trouve des informations dans la littérature nous confirmant que Bashlite était l’ancêtre de Mirai. Il est donc logique que les 2 aient du code en commun, ce qui GLIMPS-Malware a détecté ! Nous avons voulu en avoir le coeur net… le temps de sortir notre logiciel de rétroconception préféré… GLIMPS-Audit bien sûr !!!

Analyse rapide par reverse-engineering… avec GLIMPS-Audit !

Notre échantillon Mirai ne possède aucun symbole de debug. Par contre, pour bashlite, l’attaquant avait oublié d’enlever les symboles de debug. Première étape, utiliser GLIMPS-Audit ! Nous allons ainsi pouvoir rapatrier la documentation de bashlite dans notre sample mirai.

En comparant nos 2 binaires, on trouve 25 associations dites « de confiance » :

Si on observe dans Ida une fonction au hasard, on voit que, même si dans le détail le code assembleur n’est pas identique, il s’agit bien du même code,et que les deux proviennent sans doute du même source d’origine (dans le cas précis de cette fonction que nous avons sélectionné parce qu’elle est particulièrement grande, ce qui permet à l’oeil humain de rapidement voir les similarités, les graphes sont même extrêmement proches !). Ici, une technique à base de hash aurait nécessairement échoué : dans une fonction de cette taille avec des versions de compilateurs différentes, il est quasiment impossible que toutes les instructions soient strictement identiques.

Dans le cas précis de Mirai dont une version des sources est disponible sur Github on peut même aller beaucoup plus loin : quel que soit le sample que l’on souhaite analyser, il est facile de rapatrier tous les symboles depuis la version publique en la compilant avec les symboles de debug.

Nous pourrions laisser cet exercice au lecteur… Mais ne vous inquiétez pas, GLIMPS-Malware le fait automatiquement pour vous !

Conclusion

Nous avons vu comment GLIMPS-Malware et GLIMPS-Audit pouvaient être utilisés efficacement en complémentarité dans une démarche de Threat-Intel.

Contactez-nous pour plus de renseignements, organiser une démonstration ou une évaluation !

GLIMPS-Malware

GLIMPS — Mon, 10 Aug 2020 17:45:53 +0000

La détection et caractérisation de nouvelles menaces, même sur vos systèmes industriels

Notre outil d’analyse de Malware s’appuie sur une technologie de détection de code, indépendante des options de compilation, de la chaîne de compilation utilisée et même de l’architecture (x86, ARM, PPC, MIPS…) ! Grâce à cela, nous sommes capables de détecter des menaces inconnues sur des systèmes non standards (IoT, caméras, automates…) car elles ont du code commun avec des souches connues sur un environnement plus classique.

Notre technologie étant également capable de détecter le code d’un binaire sous de multiples formes, elle peut détecter une menace qui cible spécifiquement votre entreprise même si elle a été modifiée pour échapper aux technologies de détection par signature.

La corrélation par concept code

En conceptualisant le code compilé, nous pouvons remonter à un niveau d’abstraction similaire à celui du code source, en s’abstrayant des modifications induites par la compilation, l’architecture cible, etc… Nous pouvons ainsi retrouver la présence de Propriété Intellectuelle d’un groupe d’attaquant dans un fichier, ce qui nous permet de détecter et caractériser immédiatement la menace.

Dans la figure suivante, un groupe d’attaquant, « APT 42 », possède un code « privé ». Une fois utilisé dans plusieurs malwares et plusieurs campagnes, il est très difficile de remonter à ce code commun. Grâce à notre technologie, nous transformons les différents malwares exploités par ce groupe en « Concept Code », et leurs caractéristiques propres étant indépendantes des chaînes de compilation et des architectures utilisées, nous sommes capables d’identifier la présence de code commun entre ces deux branches et d’affirmer que l’attaquant possède nécessairement un code source commun utilisé pour les produire : les deux sous-familles proviennent alors nécessairement de la même entité ! Bien sûr, auparavant, nous avons supprimé tout concept-code associé à du code public (runtimes, codes open-source…) que l’on peut retrouver dans de nombreux malwares.

Couplé à un orchestrateur performant

GLIMPS-Malware, ce n’est pas qu’une brique technologique ! Afin de pouvoir supporter les flux auxquels vous pouvez être confrontés, nous l’avons intégré dans un orchestrateur performant, grâce auquel nous avons déjà pu analyser des millions de fichiers. La capacité de la plateforme d’analyse est ainsi complètement ajustable à vos besoins, que vous souhaitiez analyser 10 binaires par jour ou les millions de fichiers de votre passerelle Internet. Par ailleurs, cela vous permet également de profiter de nombreux plugins supplémentaires : antivirus, plugins d’extraction et analyse de documents… Grâce à cela, vous disposez immédiatement d’un outil complet fournissant un rapport détaillé et performant de l’analyse d’un fichier et doté d’une capacité d’alerte automatique intégrable à votre solution SIEM.

Un gain de temps à chaque étape

Le tableau ci-dessous résume la valeur ajoutée de GLIMPS-Malware aux différentes étapes de détection et analyse d’un malware.

De nombreux Use Cases

GLIMPS-Malware trouve ainsi ses applications :

Comme solution de sécurité sur vos proxy mails ou web afin de détecter et bloquer des menaces.
Comme outil d’aide aux analystes de SOC afin d’identifier et caractériser finement les menaces, même sur des sytèmes embarqués des systèmes industriels ou de production,
Comme outil de Threat Intel pour aider à caractériser les malwares, comprendre les relations entre les groupes d’attaquants,
Comme serveur centralisé d’analyse de fichiers à l’usage de l’ensemble des employés de votre entreprise,

Contactez-nous dès maintenant pour intégrer GLIMPS-Malware dans votre solution de sécurité !

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GLIMPS parmi les Lauréats du Grand Défi Cyber

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Aide au reverse-engineering avec GLIMPS-Audit

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Protection de la messagerie avec GLIMPS Malware

Protection de la messagerie avec GLIMPS Malware.

Adaptation de GLIMPS-Malware au phishing

Détection et caractérisation de Malware avec GLIMPS Malware

Détection et caractérisation de Malware avec GLIMPS Malware.

Threat-Intel avec la technologie GLIMPS

Threat-Intel avec la technologie GLIMPS.

Et le Threat-Intel dans tout cela ?

Analyse rapide par reverse-engineering… avec GLIMPS-Audit !

Conclusion

GLIMPS-Malware

La détection et caractérisation de nouvelles menaces, même sur vos systèmes industriels

La corrélation par concept code

Couplé à un orchestrateur performant

Un gain de temps à chaque étape

De nombreux Use Cases

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Et le Threat-Intel dans tout cela ?

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La corrélation par concept code

Couplé à un orchestrateur performant

Un gain de temps à chaque étape

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