Yoan AGOSTINI

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Using Gemma4 with Ollama - Testing File Hash Analysis and Recommendations with AI, (Wed, Aug 12th)

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Analyse et automatisation de la menace par IA : Le cas Gemma 4

Cette étude explore l’utilisation du modèle de langage local Gemma 4 pour analyser les indicateurs de compromission (IoC) collectés par un capteur Cowrie (DShield). L’objectif est d’automatiser l’évaluation des fichiers téléchargés par des attaquants en croisant les données avec des plateformes d’analyse externe (VirusTotal, CyberGordon).

Points clés

  • Comportement malveillant : Le volume massif de téléchargements récurrents via le capteur Cowrie indique une persistance active, des tentatives d’exfiltration de données et une communication avec des serveurs de commande et contrôle (C2).
  • Limites des outils : L’analyse automatique peut échouer si les outils de Threat Intelligence retournent des erreurs de script (ex: “Activer JavaScript”). Une normalisation des flux de données est nécessaire pour une exploitation efficace par l’IA.
  • Priorisation des sources : VirusTotal demeure la source primaire recommandée pour l’identification immédiate, tandis que CyberGordon apporte un contexte historique complémentaire.

Vulnérabilités (Signatures comportementales)

Bien que les CVE spécifiques ne soient pas listées, les trois hashs principaux identifiés révèlent des vecteurs d’attaque critiques :

  1. 197c7440... : Botnet / Loader (chargement de payloads).
  2. 31d41818... : Backdoor / Keylogger (exfiltration de données/identifiants).
  3. 94f2e4d8... : Credential Stealer / Dropper (installation de composants malveillants).

Recommandations pour la sécurisation

  • Contenir et Isoler : Considérer tout hôte interagissant avec le capteur comme compromis ; isoler et effectuer une imagerie forensique.
  • Amélioration du monitoring : Configurer Cowrie pour surveiller non seulement le téléchargement des fichiers, mais également les tentatives d’exécution.
  • Filtrage réseau : Renforcer le filtrage en sortie (egress filtering) et segmenter les réseaux pour limiter les mouvements latéraux.
  • Chasse aux menaces (Threat Hunting) : Utiliser les hashs identifiés pour scanner l’ensemble du parc informatique via des solutions EDR afin de détecter une propagation au-delà du capteur.
  • Optimisation des flux : Automatiser les requêtes vers les plateformes de renseignement pour garantir une capture complète des résultats et éviter les erreurs de traitement web.

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