Malware-Analyse

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Yara

Installieren

sudo apt-get install -y yara

Regeln vorbereiten

Verwenden Sie dieses Skript, um alle Yara-Malware-Regeln von GitHub herunterzuladen und zusammenzuführen: https://gist.github.com/andreafortuna/29c6ea48adf3d45a979a78763cdc7ce9
Erstellen Sie das rules-Verzeichnis und führen Sie es aus. Dies erstellt eine Datei namens malware_rules.yar, die alle Yara-Regeln für Malware enthält.

wget https://gist.githubusercontent.com/andreafortuna/29c6ea48adf3d45a979a78763cdc7ce9/raw/4ec711d37f1b428b63bed1f786b26a0654aa2f31/malware_yara_rules.py
mkdir rules
python malware_yara_rules.py

Scannen

yara -w malware_rules.yar image  #Scan 1 file
yara -w malware_rules.yar folder #Scan the whole folder

YaraGen: Überprüfen Sie auf Malware und erstellen Sie Regeln

Sie können das Tool YaraGen verwenden, um Yara-Regeln aus einer Binärdatei zu generieren. Schauen Sie sich diese Tutorials an: Teil 1, Teil 2, Teil 3

python3 yarGen.py --update
python3.exe yarGen.py --excludegood -m  ../../mals/

ClamAV

Install

sudo apt-get install -y clamav

Scannen

sudo freshclam      #Update rules
clamscan filepath   #Scan 1 file
clamscan folderpath #Scan the whole folder

Capa

Capa erkennt potenziell bösartige Fähigkeiten in ausführbaren Dateien: PE, ELF, .NET. Es wird Dinge wie Att&ck-Taktiken oder verdächtige Fähigkeiten wie:

• Überprüfung auf OutputDebugString-Fehler
• als Dienst ausführen
• Prozess erstellen

Holen Sie es sich im Github-Repo.

IOCs

IOC bedeutet Indicator Of Compromise. Ein IOC ist eine Reihe von Bedingungen, die potenziell unerwünschte Software oder bestätigte Malware identifizieren. Blue Teams verwenden diese Art von Definition, um nach dieser Art von bösartigen Dateien in ihren Systemen und Netzwerken zu suchen.
Diese Definitionen zu teilen ist sehr nützlich, da, wenn Malware auf einem Computer identifiziert wird und ein IOC für diese Malware erstellt wird, andere Blue Teams es verwenden können, um die Malware schneller zu identifizieren.

Ein Tool zum Erstellen oder Ändern von IOCs ist IOC Editor.
Sie können Tools wie Redline verwenden, um nach definierten IOCs auf einem Gerät zu suchen.

Loki

Loki ist ein Scanner für einfache Indicators of Compromise.
Die Erkennung basiert auf vier Erkennungsmethoden:

1. File Name IOC
Regex match on full file path/name

2. Yara Rule Check
Yara signature matches on file data and process memory

3. Hash Check
Compares known malicious hashes (MD5, SHA1, SHA256) with scanned files

4. C2 Back Connect Check
Compares process connection endpoints with C2 IOCs (new since version v.10)

Linux Malware Detect

Linux Malware Detect (LMD) ist ein Malware-Scanner für Linux, der unter der GNU GPLv2-Lizenz veröffentlicht wurde und auf die Bedrohungen in gemeinsam genutzten Hosting-Umgebungen ausgerichtet ist. Er verwendet Bedrohungsdaten von Netzwerkgrenz-Intrusionserkennungssystemen, um Malware zu extrahieren, die aktiv in Angriffen verwendet wird, und generiert Signaturen zur Erkennung. Darüber hinaus stammen Bedrohungsdaten auch aus Benutzereinsendungen mit der LMD-Checkout-Funktion und Ressourcen der Malware-Community.

rkhunter

Tools wie rkhunter können verwendet werden, um das Dateisystem auf mögliche Rootkits und Malware zu überprüfen.

sudo ./rkhunter --check -r / -l /tmp/rkhunter.log [--report-warnings-only] [--skip-keypress]

FLOSS

FLOSS ist ein Tool, das versucht, obfuskierte Strings in ausführbaren Dateien mit verschiedenen Techniken zu finden.

PEpper

PEpper überprüft einige grundlegende Dinge in der ausführbaren Datei (binäre Daten, Entropie, URLs und IPs, einige Yara-Regeln).

PEstudio

PEstudio ist ein Tool, das Informationen über Windows-Ausführungsdateien wie Importe, Exporte, Header bereitstellt, aber auch Virus Total überprüft und potenzielle Att&ck-Techniken findet.

Detect It Easy(DiE)

DiE ist ein Tool, um zu erkennen, ob eine Datei verschlüsselt ist und auch Packers zu finden.

NeoPI

NeoPI ist ein Python-Skript, das eine Vielzahl von statistischen Methoden verwendet, um obfuskierte und verschlüsselte Inhalte in Text-/Skriptdateien zu erkennen. Der beabsichtigte Zweck von NeoPI ist es, bei der Erkennung von verstecktem Webshell-Code zu helfen.

php-malware-finder

PHP-malware-finder gibt sein Bestes, um obfuskierte/verdächtige Codes sowie Dateien zu erkennen, die häufig in Malware/Webshells verwendete PHP-Funktionen nutzen.

Apple Binary Signatures

Beim Überprüfen einer Malware-Probe sollten Sie immer die Signatur der Binärdatei überprüfen, da der Entwickler, der sie signiert hat, möglicherweise bereits mit Malware verbunden ist.

#Get signer
codesign -vv -d /bin/ls 2>&1 | grep -E "Authority|TeamIdentifier"

#Check if the app’s contents have been modified
codesign --verify --verbose /Applications/Safari.app

#Check if the signature is valid
spctl --assess --verbose /Applications/Safari.app

Detection Techniques

File Stacking

Wenn Sie wissen, dass ein Ordner mit den Dateien eines Webservers am bestimmten Datum zuletzt aktualisiert wurde. Überprüfen Sie das Datum, an dem alle Dateien im Webserver erstellt und geändert wurden, und wenn ein Datum verdächtig ist, überprüfen Sie diese Datei.

Baselines

Wenn die Dateien eines Ordners nicht geändert worden sein sollten, können Sie den Hash der ursprünglichen Dateien des Ordners berechnen und diese mit den aktuellen vergleichen. Alles, was geändert wurde, wird verdächtig sein.

Statistical Analysis

Wenn die Informationen in Protokollen gespeichert sind, können Sie Statistiken überprüfen, wie oft jede Datei eines Webservers aufgerufen wurde, da eine Web-Shell eine der häufigsten sein könnte.

Deobfuscating Dynamic Control-Flow (JMP/CALL RAX Dispatchers)

Moderne Malware-Familien missbrauchen stark die Obfuskation von Control-Flow-Graphen (CFG): Anstelle eines direkten Sprungs/Calls berechnen sie das Ziel zur Laufzeit und führen ein jmp rax oder call rax aus. Ein kleiner Dispatcher (typischerweise neun Anweisungen) legt das endgültige Ziel je nach CPU ZF/CF-Flags fest, wodurch die statische CFG-Wiederherstellung vollständig unterbrochen wird.

Die Technik – demonstriert durch den SLOW#TEMPEST-Loader – kann mit einem dreistufigen Workflow besiegt werden, der nur auf IDAPython und den Unicorn CPU-Emulator angewiesen ist.

1. Locate every indirect jump / call

import idautils, idc

for ea in idautils.FunctionItems(idc.here()):
mnem = idc.print_insn_mnem(ea)
if mnem in ("jmp", "call") and idc.print_operand(ea, 0) == "rax":
print(f"[+] Dispatcher found @ {ea:X}")

2. Extrahieren Sie den Dispatcher-Bytecode

import idc

def get_dispatcher_start(jmp_ea, count=9):
s = jmp_ea
for _ in range(count):
s = idc.prev_head(s, 0)
return s

start = get_dispatcher_start(jmp_ea)
size  = jmp_ea + idc.get_item_size(jmp_ea) - start
code  = idc.get_bytes(start, size)
open(f"{start:X}.bin", "wb").write(code)

3. Emulieren Sie es zweimal mit Unicorn

from unicorn import *
from unicorn.x86_const import *
import struct

def run(code, zf=0, cf=0):
BASE = 0x1000
mu = Uc(UC_ARCH_X86, UC_MODE_64)
mu.mem_map(BASE, 0x1000)
mu.mem_write(BASE, code)
mu.reg_write(UC_X86_REG_RFLAGS, (zf << 6) | cf)
mu.reg_write(UC_X86_REG_RAX, 0)
mu.emu_start(BASE, BASE+len(code))
return mu.reg_read(UC_X86_REG_RAX)

Führen Sie run(code,0,0) und run(code,1,1) aus, um die Ziele des false und true Zweigs zu erhalten.

4. Patchen Sie einen direkten Sprung / Aufruf zurück

import struct, ida_bytes

def patch_direct(ea, target, is_call=False):
op   = 0xE8 if is_call else 0xE9           # CALL rel32 or JMP rel32
disp = target - (ea + 5) & 0xFFFFFFFF
ida_bytes.patch_bytes(ea, bytes([op]) + struct.pack('<I', disp))

Nach dem Patchen IDA zwingen, die Funktion erneut zu analysieren, damit das vollständige CFG und die Hex-Rays-Ausgabe wiederhergestellt werden:

import ida_auto, idaapi
idaapi.reanalyze_function(idc.get_func_attr(ea, idc.FUNCATTR_START))

5. Indirekte API-Aufrufe kennzeichnen

Sobald das tatsächliche Ziel jedes call rax bekannt ist, können Sie IDA mitteilen, was es ist, damit die Parametertypen und Variablennamen automatisch wiederhergestellt werden:

idc.set_callee_name(call_ea, resolved_addr, 0)  # IDA 8.3+

Praktische Vorteile

• Stellt das echte CFG wieder her → Die Dekompilierung geht von 10 Zeilen auf Tausende.
• Ermöglicht String-Cross-Referenzen & xrefs, wodurch die Verhaltensrekonstruktion trivial wird.
• Skripte sind wiederverwendbar: Einfach in jeden Loader einfügen, der durch denselben Trick geschützt ist.

Referenzen

• Unit42 – Evolving Tactics of SLOW#TEMPEST: A Deep Dive Into Advanced Malware Techniques