LONDON (IT BOLTWISE) – Sicherheitsforscher beschreiben, wie das iranisch ausgerichtete Cavern-C2 seine Kommunikation stärker in legitimen Datenverkehr einwebt. Ein neues Modul nutzt DNS-A-Record-Antworten, um pro Transaktion zwischen direktem HTTPS und einem Google-Apps-Script-Relay zu wechseln. Parallel missbraucht ein weiteres Update Microsoft-365-Kalenderereignisse über die Microsoft-Graph-API als bidirektionale Dead-Drop-Mechanik. Für Betreiber bedeutet das: klassische Perimeter-Checks greifen immer seltener, wenn Befehle und Datenverkehr über stark vertrauenswürdige Plattformen laufen.

Cavern-C2 erweitert DNS- und Google-Apps-Script-Relay für schwer erkennbare Angriffe
Cavern-C2 erweitert DNS- und Google-Apps-Script-Relay für schwer erkennbare Angriffe (Foto: IT BOLTWISE)
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Das Cavern-(Cav3rn)-Command-and-Control-(C2)-Framework entwickelt sich weiter in Richtung „unauffällig“ statt „laut“: In den jüngsten Analysen wird beschrieben, dass die Kommunikation zunehmend über Dienste läuft, die in Unternehmen ohnehin häufig genutzt werden. Damit verschiebt sich die Erkennungsaufgabe von klar identifizierbaren Malware-Treibern hin zu schwerer zu fassenden Mustern wie DNS-Entscheidungen, verschachtelten Proxys und dem Missbrauch normaler Produktiv-APIs. Besonders relevant ist dabei, dass Cavern nicht nur einen Kanal nutzt, sondern pro Transaktion entscheidet, welcher Kommunikationsweg gewählt wird.

Konkret liefert ein neu entdecktes Kommunikationsmodul laut den Angaben des Forschers ein Verfahren, das auf DNS-A-Record-Antworten basiert: Die Antwort wird genutzt, um für jede einzelne Transaktion zwischen Direct-HTTPS und einem Google-Apps-Script-Relay umzuschalten. Technisch bedeutet das, dass derselbe DNS-Mechanismus nicht nur den Zieltyp auswählt, sondern nach dem beschriebenen Prinzip auch ein Deployment- oder Relay-ID-Handling übernehmen kann. Dadurch kann der Angreifer den „Google-Kanal“ rotieren, ohne dass die Implant-Logik zwingend komplett geändert werden muss. Aus Sicht der Verteidigung ist diese Kopplung von Namensauflösung und Kommunikationsstrategie entscheidend, weil DNS-Traffic zwar oft überwacht wird, aber häufig nicht so granular mit Applikationspfaden korreliert wird.

Im nächsten Schritt wird das Framework zudem als modular und erweiterbar beschrieben, inklusive lokaler Komponenten wie eines inter-component brokers („rnp.dll“), der DLL-Module lokal findet, lädt und Nachrichten zwischen ihnen routet. Gerade diese Architektur erleichtert spätere Updates, ohne dass das gesamte Tool neu verteilt werden muss. Zusätzlich werden mehrere Funktionsbausteine genannt, die Cavern nach der Kompromittierung missionsspezifisch einsetzbar machen: Dateioperationen, Aufzählung von SQL-Datenbanken, Reconnaissance in Active Directory, LDAP-Bruteforce, Netzwerkrekonfiguration sowie SOCKS5-Proxying und WebSocket-Tunneling. Ergänzend taucht eine weitere nachgelagerte Entwicklung auf: Ein Modul namens HOLLOWGRAPH soll Microsoft-365-Kalender als covert C2-Kanal missbrauchen, indem es die Microsoft-Graph-API nutzt, um Aufgaben als Kalenderereignisse einzuspeisen und verschlüsselte Nutzdaten über angehängte Dateien wieder herauszuschleusen.

Für HOLLOWGRAPH wird außerdem ein manipulativer Detailgrad genannt, der bei der Detektion helfen oder sie erschweren kann. Laut der Beschreibung wird das Datum der Ereignisse weit in die Zukunft gesetzt, im Beispiel „13 May 2050“, um die Aufmerksamkeit des Mailbox-Besitzers zu vermeiden, während die Implant-Nutzdaten darin als verschlüsselte Dateianhänge transportiert werden. Parallel wird DNS-Tunneling eingesetzt, um Anmeldeinformationen zu erneuern: Dabei werden offenbar Microsoft-Entra-ID-(Azure-AD)-Credentials aktualisiert, die für die Graph-API-Anbindung benötigt werden, und die aktualisierten Werte sollen in einer Textdatei auf dem Datenträger abgelegt werden. Zusammen mit dem Hinweis, dass eine.NET-NativeAOT-kompilierte DLL am 7. Juni 2026 im Wilden beobachtet wurde, ergibt sich ein klarer Trend: Cavern verschiebt den Schwerpunkt der Operationslogik auf routinemäßige System- und Plattform-Schnittstellen, die in normalen Monitoring-Setups weniger streng blockiert werden.

Dass Cavern dabei nicht statisch bleibt, zeigen die Angaben zu Zeitraum und Designwechsel: Eine modular erweiterbare Plugin-Strategie soll demnach Ende April 2026 eingeführt worden sein. In dem Zusammenhang wird Cavern auch mit OilRig (APT34) in Verbindung gebracht, allerdings nur mit geringer Zuverlässigkeit und ohne direkte Code- oder Infrastrukturwiederverwendung. Als Indikatoren werden unter anderem die Nutzung Microsoft-gehosteter Services für C2 genannt, eine sekundäre Recovery-Mechanik zum Beschaffen ersetzender OAuth-Refresh-Tokens (im Vergleich zu beobachteten Oil-Booster-Verhalten) sowie die Verwendung kompromittierter Infrastrukturen aus Zielregionen, wie sie bei anderen Familien beschrieben wurden. Das Muster dahinter ist für Organisationen praktisch: Selbst wenn einzelne IOC-Listen veralten, bleibt die Systemidee gleich – Angreifer bauen ihr Kommunikationsgerüst so, dass es über „gute“ Dienste und dynamische Umschaltungen schwerer zu klassifizieren ist.

Die Cavern-Entwicklung fällt zudem in eine Phase, in der weitere iranisch ausgerichtete Aktivitäten unter Anpassungsdruck stehen. So wird in einem separaten Bericht APT42 beschrieben, das TAMECAT in Spear-Phishing-Angriffen einsetzt, die nach Angaben bis in April und Mai 2026 über LNK-Dateien liefen, die sich als PDF tarnten. Die Angriffslogik endet mit einem modularen Überwachungs- und Sammel-Framework, das unter anderem Aufzählungen und Discovery durchführt, willkürliche Befehle ausführt, Browser-Credentials und Cookies sammelt, Outlook-.ost-Postfächer ausliest, Screenshots erstellt und dazu Fallback-C2 sowie Exfiltrationsmechanismen nutzt. Auffällig ist außerdem der Hinweis, generative KI als Beschleuniger für operative Aufgaben einzusetzen – von spezialisiertem Tooling über die Recherche von Exploitationstechniken bis zur Übersetzung von Texten und dem Auffinden offizieller E-Mail-Adressen. In Summe zeigt das Zusammenspiel aus modularen C2-Bausteinen, API-basiertem Dead-Drop und KI-gestützter Vorbereitung, warum klassische Erkennung nur auf Netzwerkblöcke und einzelne Domänen immer häufiger an Grenzen stößt.


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