수동 난독화 해제 기법

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수동 난독화 해제 기법

소프트웨어 보안의 영역에서, 난독화된 코드를 이해 가능하게 만드는 과정인 **난독화 해제(de-obfuscation)**는 매우 중요합니다. 이 가이드는 정적 분석 기법과 난독화 패턴 인식에 중점을 둔 다양한 난독화 해제 전략을 다룹니다. 또한 실습용 연습 문제를 소개하고, 더 고급 주제를 탐구하고자 하는 사람들을 위한 추가 자료를 제안합니다.

정적 난독화 해제 전략

난독화의 성격에 따라 여러 전략을 적용할 수 있습니다:

• DEX bytecode (Java): 효과적인 접근법 중 하나는 애플리케이션의 난독화 해제 메서드를 식별한 다음, 해당 메서드를 Java 파일로 복제하는 것입니다. 이 파일을 실행하여 대상 요소의 난독화를 역으로 수행합니다.
• Java and Native Code: 또 다른 방법은 난독화 해제 알고리즘을 Python 같은 스크립트 언어로 변환하는 것입니다. 이 전략은 알고리즘을 완전히 이해하는 것이 목표가 아니라 효과적으로 실행하는 것임을 강조합니다.

난독화 식별하기

난독화된 코드를 인식하는 것이 난독화 해제의 첫 단계입니다. 주요 징후는 다음과 같습니다:

• Java 및 Android에서 문자열이 없거나 섞여 있는 경우 — 문자열 난독화를 의심할 수 있습니다.
• assets 디렉토리의 바이너리 파일 존재 또는 DexClassLoader 호출 — 코드 언패킹과 동적 로딩을 시사합니다.
• 네이티브 라이브러리와 식별 불가한 JNI 함수의 동시 사용 — 네이티브 메서드 난독화를 의미할 수 있습니다.

난독화 해제에서의 동적 분석

제어된 환경에서 코드를 실행함으로써 동적 분석은 난독화된 코드가 실시간으로 어떻게 동작하는지 관찰할 수 있게 해줍니다. 이 방법은 코드의 진짜 의도를 숨기기 위해 설계된 복잡한 난독화 패턴의 내부 작동을 밝혀내는 데 특히 효과적입니다.

동적 분석의 적용 사례

• 런타임 복호화: 많은 난독화 기법은 문자열이나 코드 조각을 암호화해 두고 런타임에만 복호화합니다. 동적 분석을 통해 복호화 시점의 요소들을 캡처하여 그 진짜 형태를 드러낼 수 있습니다.
• 난독화 기법 식별: 애플리케이션 동작을 모니터링하면 code virtualization, packers, dynamic code generation과 같은 특정 난독화 기법을 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 숨겨진 기능 발견: 난독화된 코드는 정적 분석만으로는 드러나지 않는 숨겨진 기능을 포함할 수 있습니다. 동적 분석은 조건부로 실행되는 경로를 포함하여 모든 코드 경로를 관찰하여 이러한 숨겨진 기능을 밝혀냅니다.

Automated De-obfuscation with LLMs (Androidmeda)

이전 섹션들이 완전 수동 전략에 초점을 맞추고 있는 반면, 2025년에 등장한 새로운 유형의 대형 언어 모델(LLM) 기반 도구는 대부분의 번거로운 이름 재정의 및 제어 흐름 복원 작업을 자동화할 수 있게 되었습니다. 대표적인 프로젝트 중 하나는 Androidmeda – jadx로 생성된 것과 같은 디컴파일된 Java 소스를 받아 코드의 가독성을 크게 향상시키고 주석과 보안 주석을 추가한 버전을 반환하는 Python 유틸리티입니다.

주요 기능

• ProGuard / DexGuard / DashO / Allatori / …가 생성한 의미 없는 식별자를 semantic 이름으로 변경합니다.
• control-flow flattening을 감지하고 재구성하여 불투명한 switch-case 상태 머신을 정상적인 loops / if-else 구조로 대체합니다.
• 가능한 경우 일반적인 string encryption 패턴을 복호화합니다.
• 복잡한 블록의 목적을 설명하는 inline comments를 삽입합니다.
• 경량 정적 보안 스캔을 수행하고 결과를 vuln_report.json에 심각도 수준(informational → critical)으로 기록합니다.

설치

git clone https://github.com/In3tinct/Androidmeda
cd Androidmeda
pip3 install -r requirements.txt

입력 준비

1. jadx (또는 다른 디컴파일러)를 사용해 대상 APK를 디컴파일하고 .java 파일이 들어있는 source 디렉토리만 유지하세요:

jadx -d input_dir/ target.apk

2. (선택) input_dir/를 분석하려는 애플리케이션 패키지들만 포함하도록 정리하세요 – 이렇게 하면 처리 속도가 크게 빨라지고 LLM 비용이 절감됩니다.

사용 예시

원격 제공자 (Gemini-1.5-flash):

export OPENAI_API_KEY=<your_key>
python3 androidmeda.py \
--llm_provider google \
--llm_model gemini-1.5-flash \
--source_dir input_dir/ \
--output_dir out/ \
--save_code true

오프라인 (로컬 ollama 백엔드, llama3.2 사용):

python3 androidmeda.py \
--llm_provider ollama \
--llm_model llama3.2 \
--source_dir input_dir/ \
--output_dir out/ \
--save_code true

Output

• out/vuln_report.json – file, line, issue, severity를 포함한 JSON 배열.
• 미러된 패키지 트리와 난독화 해제된 .java 파일들 (단, --save_code true일 경우에만).

Tips & troubleshooting

• Skipped class ⇒ 보통 파싱할 수 없는 메서드 때문에 발생합니다; 패키지를 분리해서 테스트하거나 파서 정규식(parser regex)을 업데이트하세요.
• Slow run-time / high token usage ⇒ 전체 디컴파일 대신 --source_dir를 특정 앱 패키지를 가리키도록 설정하세요.
• 취약점 보고서는 항상 수동으로 검토하세요 – LLM hallucinations는 false positives / negatives를 초래할 수 있습니다.

Practical value – Crocodilus malware 사례 연구

2025년 Crocodilus banking trojan의 심하게 난독화된 샘플을 Androidmeda에 통과시킨 결과 분석 시간이 시간에서 분으로 단축되었습니다: 도구는 호출 그래프 의미론을 복구하고, accessibility APIs에 대한 호출과 하드코딩된 C2 URLs을 드러냈으며, 분석가 대시보드로 가져갈 수 있는 간결한 보고서를 생성했습니다.

DaliVM을 사용한 Dalvik 문자열 복호화 타깃팅

DaliVM은 Android를 실행하지 않고 정적으로 런타임 전용 값(특히 복호화된 문자열)을 복구하는 것을 목표로 하는 Python Dalvik 바이트코드 에뮬레이터입니다. Dalvik opcodes를 에뮬레이션하고 Android/Java APIs를 모킹하여 APK 내부의 특정 메서드를 실행합니다.

워크플로우

1. 대상 메서드 선택 — Dalvik 시그니처로 지정 (Lpkg/Class;->method(Args)Ret). 예: Lutil/Crypto;->decrypt(Ljava/lang/String;)Ljava/lang/String;, LMyClass;->compute(II)I.
2. 호출 지점 열거 — multi-DEX (classes*.dex) 전반에서 호출 지점을 찾고, 필요 시 역방향 데이터 흐름 추적, 전방 조회, 부분 실행을 통해 인자 복원.
3. Dalvik VM 내부에서 메서드 에뮬레이션 실행(120+ opcodes 지원, const/array/control/field/invoke 포함, <clinit>로 클래스 초기화 처리)하고 반환 값 수집(예: 복호화된 문자열).
4. 런타임 의존성 우회 — 공통 Android APIs(Context, PackageManager, Signature, reflection, system services)에 대한 내장 mocks와 Java stdlib(String/StringBuilder/Integer/Math/Arrays/List/Iterator)용 훅을 사용합니다.
5. 실행이 중단되면, PC/레지스터 변화를 확인하고 opcode 핸들러를 확장하기 위해 opcode-level tracing을 활성화하세요.

CLI 사용법

# Emulate a decryptor and dump all returns
python emulate.py app.apk "Lcom/example/Decryptor;->decrypt"

# Verbose, debug trace, and limit outputs
python emulate.py app.apk "Lcom/example/Decryptor;->decrypt" -v --debug --limit 10

Outputs는 호출당 수집된 return values입니다. 이는 malware triage나 고도로 obfuscated된 앱에서 bulk string/config extraction에 유용합니다.

참고자료 및 추가 읽을거리

• DaliVM: Python Dalvik emulator for static string decryption
• https://maddiestone.github.io/AndroidAppRE/obfuscation.html
• BlackHat USA 2018: “Unpacking the Packed Unpacker: Reverse Engineering an Android Anti-Analysis Library” [video]
• 이 토크는 Android 애플리케이션에서 사용되는, 내가 본 것 중 가장 복잡한 anti-analysis native libraries 중 하나를 reverse engineering하는 내용을 다룹니다. 주로 native code에서의 obfuscation techniques를 다룹니다.
• REcon 2019: “The Path to the Payload: Android Edition” [video]
• 이 토크는 Android botnet이 자신의 동작을 숨기기 위해 Java code에서만 사용한 일련의 obfuscation techniques를 설명합니다.
• Deobfuscating Android Apps with Androidmeda (블로그 게시물) – mobile-hacker.com
• Androidmeda source code – https://github.com/In3tinct/Androidmeda

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