LONDON (IT BOLTWISE) – Google Threat Intelligence führt eine neue Benennung für Hacker-Gruppen ein und verabschiedet dabei das bisherige APT-Schema. Statt APT1, APT41 oder laufenden Nummern sollen künftige Codenamen aus einem einprägsamen Erstnamen und einem zweiten Wort bestehen, dessen Anfangsbuchstabe das Herkunftsland signalisiert. Laut Google sollen damit interne und externe Forschende Bedrohungen schneller zuordnen, Muster besser vergleichen und Vorfälle zügiger untersuchen. Gleichzeitig bleibt die Abstimmung zwischen Organisationen schwierig, weil jede Gruppe auf unterschiedlichen Daten und Telemetrie aufbaut.
Die Benennung von Hacker-Gruppen klingt wie ein Nebenthema, ist in der Praxis aber ein zentraler Teil der operativen Bedrohungsanalyse. Seit mehr als einem Jahrzehnt werden in der Cybersecurity-Branche unterschiedliche Namen für Akteure verwendet – von solchen, die in die breite Öffentlichkeit gedrungen sind, bis hin zu Gruppen, die vor allem in Fachberichten auftauchen. Genau diese Uneinheitlichkeit beschreibt Google als Problem: Jede Organisation verfolge eine eigene Sicht auf „wer“ „was“ macht, wodurch selbst Insider mit der Zeit den Überblick verlieren. Der aktuelle Schritt von Google Threat Intelligence Group wirkt deshalb weniger wie ein reines Namens-Redesign, sondern wie ein Versuch, die Semantik in der Threat-Intel-Pipeline zu standardisieren – also die gleiche Sprache für Analysedaten, Incident-Reports und die Zuordnung zu konkreten Aktivitäten bereitzustellen.
Im Kern verabschiedet Google das bisherige APT-Schema (Advanced Persistent Threat), das unter anderem im Umfeld von Mandiant populär wurde und dort als Grundlage für Nummern und Varianten diente. Stattdessen setzt der neue Ansatz auf zwei Wortbestandteile: Ein Hacker-Cluster erhält einen merkfähigen, zufälligen Vornamen. Das zweite Wort signalisiert über seinen Anfangsbuchstaben das Herkunftsland – mit konkreten Beispielen wie „Castle“ für China, „Ion“ für Iran, „Neptune“ für Nordkorea und „Relic“ für Russland. Diese Struktur hat eine praktische Wirkung: Wer einen Namen sieht, kann zumindest auf einen Blick die regionale Einordnung über das Muster im zweiten Begriff ableiten, ohne jedes Mal auf eine separate Mapping-Tabelle zurückgreifen zu müssen. Besonders in Umgebungen, in denen viele Teams parallel arbeiten, etwa Security Operations Centers, Threat-Research-Teams und Incident-Response-Forensik, reduziert das die Wahrscheinlichkeit von Verwechslungen und Missverständnissen.
Google begründet die Umstellung mit einer wachsenden Anzahl an beobachteten Aktivitätsclustern. Laut John Hultquist, Chief Analyst bei Google Threat Intelligence Group, verfolgt Google mittlerweile mehr als 5.000 „activity clusters“ in mehreren Ländern. Damit steigt nicht nur die Anzahl der zu benennenden Entitäten, sondern auch die Notwendigkeit, dass diese Entitäten über Zeit hinweg konsistent bleiben. Shane Huntley, Chief Technology Officer der Google Threat Intelligence Group, stellt dabei den Nutzen gegenüber einem rein akademischen Ansatz heraus: „It had become hard to keep track of everyone.“ Gleichzeitig nennt er als Ziel eine Art Baseline-Verständnis darüber, wer wen angreift und wie. Er erklärt außerdem: „If you actually get hacked by them or you’re dealing with some incident, knowing how that actor behaves, what they do, what they’ve done in the past, all of these details become critically important to help the response and also work out your coverage against these threats as well.“ Die Aussage macht deutlich, dass Benennung hier als Abkürzung für tiefergehende Verhaltensmodelle dient – also als Schlüssel, um aus Beobachtungen verlässliche Response-Abläufe abzuleiten.
Auch für die taktische Einordnung gibt es aus Sicht von Google Gründe, warum konsistente Cluster-Namen helfen. Huntley differenziert dabei zwischen staatlich unterstützten Akteuren und kriminellen Gruppen: Tracking staatlich sponsorierter Hacker sei zwar anspruchsvoll, aber oft leichter als das Verfolgen von Cyberkriminellen und „Hired“-Strukturen. Staatliche Akteure hätten tendenziell konsistentere Zielprofile und Aktivitäten, während Cyberkriminelle wechselnde Mitglieder hätten, sich teils aufspalten und dadurch „amorpher“ auftreten. Zudem verweisen die Erläuterungen darauf, dass Gruppen, die als Dienstleister auftreten oder Spyware verkaufen, zahlreiche Kunden in verschiedenen Regionen bedienen und dadurch stärker fragmentiert sind. Für Verteidiger ergibt sich daraus ein konkreter Ansatzpunkt: Wenn man beispielsweise das typische Verhalten einer als „Lazarus Group“ bekannten nordkoreanischen Akteursgruppe kennt, lassen sich Prioritäten für Detection Engineering, Incident-Triage und die Erwartungen an die nächsten Schritte im Angriff besser steuern.
Wie bei jeder neuen Benennung stellt sich zudem die naheliegende Frage, warum nicht alle Organisationen dieselben Codenamen verwenden. Google beantwortet das indirekt mit dem Hinweis auf unterschiedliche Datenstände: Selbst wenn Informationen geteilt werden, sei die Sicht nicht „vollständig“. Huntley formuliert: „No one has perfect visibility.“ Und weiter: „We are building our model and our best understanding, but we will never know everything about what’s going on.“ Der Punkt ist technisch und organisatorisch gleichermaßen: Telemetriequellen, Sensorabdeckung, Loggranularität und die Methoden zur Clusterbildung unterscheiden sich. Dadurch entsteht zwangsläufig eine leichte Divergenz in der Zuordnung von Mustern zu Akteuren. Für Betreiber von Sicherheitsprogrammen bedeutet das, dass interne Prozesse zur Benennungs- und Zuordnungsharmonisierung nicht nur eine Frage der Dokumentation sind, sondern auch der Datenlinie (Data Lineage) in den eigenen Tools.
Für Unternehmen, die bereits mit älteren APT-Bezeichnungen gearbeitet haben, ist die Umstellung daher vor allem ein Migrations- und Governance-Thema. Wer Detection-Regeln, Threat-Intel-Tags oder Ticketing-Regeln auf bestimmte Namen referenziert, muss die Mapping-Logik zwischen dem bisherigen APT-Umfeld und dem neuen Google-System sauber nachziehen. Denkbar ist etwa, dass sowohl alte als auch neue Bezeichnungen in einer Übergangsphase parallel gepflegt werden, damit historische Incidents interpretierbar bleiben. Gleichzeitig reduziert ein konsistentes Benennungsmodell den kognitiven Aufwand im Betrieb und macht es wahrscheinlicher, dass Teams die gleiche Actor-Cluster-Logik anwenden. Damit bleibt der Nutzen nicht auf den Research-Bereich beschränkt, sondern wirkt auf SOC-Prozesse, Eskalationswege und die Art, wie „Abdeckung“ gegen bekannte Bedrohungsprofile geplant und gemessen wird.
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