AI से सरकारी नेटवर्क पर APT जासूसी कैसे पकड़े

19/12/2025 को सामने आई एक रिपोर्ट ने एक नई चीन-संरेखित APT (Advanced Persistent Threat) गतिविधि की तरफ इशारा किया—नाम दिया गया LongNosedGoblin। कहानी का सबसे डरावना हिस्सा “मैलवेयर” नहीं है; डर इस बात का है कि हमलावरों ने Windows Active Directory की Group Policy जैसी पूरी तरह वैध एडमिन सुविधा को ही मैलवेयर “डिलीवरी सिस्टम” की तरह इस्तेमाल किया।

सरकारी नेटवर्क, सार्वजनिक उपक्रम, और बड़े एंटरप्राइज में Group Policy रोज़मर्रा का औज़ार है—पासवर्ड नियम लागू करने से लेकर सॉफ़्टवेयर डिप्लॉय करने तक। जब यही सिस्टम उल्टा होकर हमलावर के हाथ में चला जाता है, तो संकेत साफ़ है: डोमेन कंट्रोलर (Domain Controller) और डोमेन एडमिन क्रेडेंशियल्स तक पहुँच हो चुकी है। यही वो बिंदु है जहाँ पारंपरिक अलर्टिंग अक्सर देर से आती है—और जहाँ AI-आधारित साइबर सुरक्षा वास्तविक फायदा देती है।

इस पोस्ट में मैं इसी घटना को “केस स्टडी” की तरह लेकर बताऊँगा/बताऊँगी कि LongNosedGoblin जैसी APT रणनीतियाँ कैसे काम करती हैं, Group Policy के दुरुपयोग का मतलब क्या है, और AI threat intelligence + AI anomaly detection के साथ आप इस तरह की जासूसी को जल्दी पकड़ने के लिए क्या-क्या सेट कर सकते हैं—खासकर सरकारी/संवेदनशील संस्थानों के संदर्भ में।

LongNosedGoblin से असली सीख: “एडमिन टूल” ही अटैक चेन बन गया

सीधा मतलब: इस APT ने ऐसे कंट्रोल-पॉइंट चुने जो हर बड़े नेटवर्क में मौजूद होते हैं—और जिन पर भरोसा किया जाता है।

रिपोर्ट के मुताबिक हमलावरों ने कस्टम C#/.NET टूलिंग का उपयोग किया और खास तौर पर Group Policy को:

• Malware dropper (नेटवर्क में मैलवेयर “पहुंचाने” का तरीका)
• Lateral movement (एक सिस्टम से दूसरे सिस्टम में फैलने का रास्ता)

के रूप में इस्तेमाल किया।

Group Policy का दुरुपयोग इतना गंभीर क्यों है?

Group Policy का वैध उद्देश्य है: Windows क्लाइंट/सर्वर पर नियम लागू करना और AD संसाधनों का नियंत्रण। लेकिन अगर कोई हमलावर GPO से मैलवेयर पुश कर रहा है, तो यह केवल “एक मशीन संक्रमित” वाली बात नहीं रहती। यह आमतौर पर संकेत देता है:

1. Domain Admin जैसी उच्च-स्तरीय पहचान (identity) compromise
2. Centralized trust का उल्लंघन: जो चीज़ पूरे नेटवर्क को नियंत्रित करती है वही अब attacker-controlled है
3. Detection कठिन: क्योंकि GPO बदलाव कई बार “लिगिट” एडमिन बदलाव जैसा दिख सकता है

यही वजह है कि ऐसे हमलों में “किसी एक EDR अलर्ट” से ज्यादा काम आता है व्यवहार (behavior) आधारित निगरानी—और यही AI का मैदान है।

इस APT की टूलचेन: ब्राउज़र हिस्ट्री से लेकर वीडियो रिकॉर्डिंग तक

सीधा मतलब: LongNosedGoblin ने एक “मॉड्यूलर” जासूसी सूट बनाया—पहले छानबीन, फिर चयनित टारगेट पर गहरा नियंत्रण।

रिपोर्ट में जिन टूल्स का उल्लेख है, उनका पैटर्न साफ़ है:

• NosyHistorian: ब्राउज़र हिस्ट्री/गतिविधि “सूंघने” के लिए—पहले यह तय करना कि टारगेट उपयोगी है या नहीं
• NosyDoor: बैकडोर—कमांड लेने और आगे की कार्रवाई करने के लिए
• OneDrive जैसे क्लाउड सर्विस को C2 (command-and-control) की तरह उपयोग
• आगे चलकर:
  • NosyStealer (ब्राउज़र डेटा exfiltration)
  • NosyDownloader (इन-मेमोरी payload run)
  • NosyLogger (keylogger)
  • Reverse SOCKS5 proxy (नेटवर्क टनलिंग/पिवट)
  • Argument runner के जरिए FFmpeg जैसा वीडियो रिकॉर्डर चलाकर audio/video capture

“कम पीड़ित” का मतलब “कम जोखिम” नहीं होता

रिपोर्ट में पीड़ितों की संख्या दर्जन से कम बताई गई है, और sophistication “moderate”। मैं इस पर एक स्पष्ट स्टांस लेना चाहूँगा/चाहूँगी:

सरकारी नेटवर्क में APT का “कम स्केल” अक्सर “उच्च गुणवत्ता” का संकेत है—कम शोर, अधिक सटीक जासूसी।

यहाँ लक्ष्य डेटा, नीति, कूटनीति, रक्षा-संबंधी दस्तावेज़, या रणनीतिक ईमेल हो सकते हैं—जहाँ एक सफल compromise का मूल्य बहुत बड़ा होता है।

AI इस तरह के जासूसी हमलों को जल्दी कैसे पकड़ता है?

सीधा मतलब: AI “सिग्नेचर” से आगे जाकर पैटर्न, असामान्यता और पहचान-व्यवहार के आधार पर चेतावनी देता है।

LongNosedGoblin जैसे हमलों में तीन जगह AI सबसे ज्यादा असर दिखाता है:

1) AD/GPO anomaly detection: “कौन-सा बदलाव सामान्य नहीं है?”

अगर आपके पास AD और GPO बदलावों का अच्छा टेलीमेट्री बेसलाइन है, AI/ML मॉडल यह पकड़ सकता है कि:

• कौन-सा एडमिन अकाउंट सामान्यतः किस समय बदलाव करता है
• कौन-से OU (Organizational Units) पर आम तौर पर बदलाव होते हैं
• कौन-से GPO सेटिंग्स में अचानक नए स्टार्टअप स्क्रिप्ट/शेड्यूल्ड टास्क/सॉफ़्टवेयर डिप्लॉयमेंट जुड़ गया

उच्च-जोखिम संकेत (AI के लिए शानदार फीचर):

• गैर-मानक समय पर GPO edit
• नया GPO link/unlink बड़े OU पर
• एक साथ कई मशीनों पर startup script push
• GPO में executable/powershell payload जैसी सामग्री

2) Identity analytics: “डोमेन एडमिन जैसा व्यवहार अचानक क्यों?”

Group Policy abuse का root अक्सर identity compromise है। AI-driven UEBA (User & Entity Behavior Analytics) से आप यह पकड़ सकते हैं:

• डोमेन एडमिन लॉगिन का असामान्य स्रोत (नई मशीन/नई लोकेशन/नई subnet)
• admin credential का “lateral use” (एक ही क्रेडेंशियल कई endpoints पर तेजी से)
• privileged group membership में बदलाव

व्यावहारिक नियम:

• Domain Admin अकाउंट्स को “टियर-0” मानकर अलग बेसलाइन रखिए।
• AI मॉडल को “टियर-0 events” (DC logons, GPO edits, replication changes) पर ज्यादा sensitivity दीजिए।

3) Network + cloud C2 detection: “OneDrive पर इतना ट्रैफ़िक क्यों?”

NosyDoor ने OneDrive जैसे क्लाउड को C2 की तरह उपयोग किया। यह ट्रिक इसलिए चलती है क्योंकि क्लाउड डोमेन्स ब्लॉक करना कठिन होता है। AI यहाँ मदद करता है:

• सामान्य OneDrive उपयोग बनाम beaconing pattern (एक ही अंतराल पर छोटे-छोटे requests)
• endpoints से unusual upload bursts
• ऐसे host/process जो सामान्यतः OneDrive से बात नहीं करते, अचानक करने लगें

क्लाउड C2 का मुकाबला “ब्लॉक-लिस्ट” से नहीं, behavior + process context से होता है।

सरकार/एंटरप्राइज के लिए AI-आधारित डिटेक्शन प्लेबुक (कार्यशील चेकलिस्ट)

सीधा मतलब: अगर आप 30 दिनों में सुरक्षा स्तर बढ़ाना चाहते हैं, तो पहले AD, endpoints और cloud telemetry को AI-ready बनाइए।

चरण 1: टेलीमेट्री सही करें (पहले डेटा, फिर AI)

AI कोई जादू की छड़ी नहीं। मैंने देखा है कि सबसे बड़ी रुकावट “डेटा गैप” होता है। कम से कम यह सुनिश्चित करें:

• Domain Controller security logs, AD changes, GPO audit logs
• EDR telemetry: process tree, command line, file writes, memory injection signals
• DNS + proxy logs + TLS metadata (जहाँ संभव)
• Cloud access logs (OneDrive/SharePoint/Entra ID)

चरण 2: “GPO change” को High-Severity pipeline दें

कई संगठन GPO changes को change-management की तरह ट्रीट करते हैं, security की तरह नहीं। इस केस के बाद यह गलती नहीं चलनी चाहिए।

AI/Analytics rules सुझाव:

1. GPO edit by non-standard admin → तुरंत triage
2. GPO applies to Tier-0/Tier-1 assets (DCs, admin workstations, sensitive servers) → auto-escalation
3. GPO adds script/task/exe deployment → sandbox/scan + approve workflow

चरण 3: “NosyHistorian → NosyDoor” जैसी स्टेजिंग पकड़ें

APT अक्सर पहले “रिकॉन” करता है, फिर deep compromise। इसका मतलब:

• यदि browser data scraping, credential access, unusual history reads दिखें, उसे “low” मत छोड़िए।

AI से आप “multi-signal correlation” कर सकते हैं:

• endpoint पर browser-data access + shortly after cloud outbound beacons + privileged logon anomaly

चरण 4: Incident response को automate करें—लेकिन समझदारी से

AI-driven SOAR ऑटोमेशन का लक्ष्य “सब कुछ auto-block” नहीं, बल्कि समय बचाना है। कुछ सुरक्षित ऑटो-एक्शन:

• suspicious GPO change पर read-only snapshot + diff report auto-generate
• impacted endpoints की auto-isolation (केवल जब 2-3 independent signals मिलें)
• suspected credentials पर forced reset + token revocation runbook

लोग जो पूछते हैं (और जिनका जवाब सीधे चाहिए)

क्या छोटे/मध्यम संगठन भी इस तरह के APT के निशाने पर होते हैं?

हाँ—खासकर वे vendor/partner जिनके पास सरकारी/क्रिटिकल इन्फ्रास्ट्रक्चर की पहुँच होती है। सप्लाई-चेन एंगल अक्सर कम सुरक्षित दरवाज़ा होता है।

अगर Group Policy compromise हो जाए तो पहली प्राथमिकता क्या?

Domain Controller containment और privileged credentials reset। साथ में GPOs की integrity verification और replication scope जांचना।

क्या AI false positives बढ़ाएगा?

गलत तरीके से लागू करेंगे तो हाँ। सही तरीका: टियरिंग (Tier-0 focus), बेसलाइनिंग, और multi-signal correlation। AI का फायदा तभी है जब आप उसे “context” दें।

इस केस स्टडी से मेरा स्पष्ट निष्कर्ष: AI अब “वैकल्पिक” नहीं है

LongNosedGoblin जैसी APT गतिविधि एक बात साफ कर देती है—हमलावर trusted admin planes को हथियार बना रहे हैं। जब हमला वैध टूल्स (Group Policy) और वैध क्लाउड (OneDrive) के रास्ते आता है, तब सिर्फ signatures और static rules पर्याप्त नहीं रहते। AI-driven threat intelligence और behavior analytics यहाँ वास्तविक सुरक्षा बनाते हैं: जल्दी detection, बेहतर triage, और तेज़ incident response।

हमारी “साइबर सुरक्षा में AI” सीरीज़ का यह हिस्सा उसी बड़े संदेश को आगे बढ़ाता है: AI सुरक्षा टीम की जगह नहीं लेता, लेकिन सुरक्षा टीम को समय वापस देता है—और APT के सामने समय ही सबसे कीमती संसाधन है।

अगर आप चाहें, मैं आपके वातावरण के हिसाब से एक AI-आधारित AD/GPO monitoring blueprint (डेटा स्रोत, detection rules, triage flow, और SOAR playbooks) तैयार करने में मदद कर सकता/सकती हूँ। आपका संगठन आज किस पर ज्यादा निर्भर है—AD Group Policy, cloud collaboration, या remote admin? वहीं से शुरुआत करनी चाहिए।