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一個例子的差異惡意軟件分析區(qū)塊鏈

曲速未來安全區(qū) 2018-09-07 22:09
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導(dǎo)讀

分析惡意軟件的方法有很多種。在這篇文章中,我們舉例說明了一種典型的分析方法:將未知樣本與已知樣本進(jìn)行比較,以確定未知樣本是否為惡意樣本。

分析惡意軟件的方法有很多種。在這篇文章中,我們舉例說明了一種典型的分析方法:將未知樣本與已知樣本進(jìn)行比較,以確定未知樣本是否為惡意樣本。

據(jù)悉,在一次約會中,遇到了一個觸發(fā)反病毒的PDF文檔。引起了興趣的是,該文件具有與被認(rèn)為良性的另一文件相同的標(biāo)題和幾乎相同的大小。那防毒軟件找到了被攻占的文件嗎?下面將揭曉。

通常,在執(zhí)行PDF文檔分析時,首先是PDFiD:最起碼知道了可以在文檔中找到什么。下面在這里采取同樣的開端,但并不打算詳細(xì)研究PDFiD制作的報告。

首先,下面是比較已知和未知樣本的報告:

使用diffdump.py比較兩個報告可以知道這些報告是相同的(文件名除外,它包含在報告中)。然后可以更進(jìn)一步,使用選項-a為PDF中找到的所有名稱生成報告,而不是僅顯示可能表示惡意行為的名稱。

但有相同的結(jié)果:報告是相同的。從詞匯PDF語言的角度來看,這些文檔是相同的。但知道它們并不是,它們有一個不同的加密哈希,觸發(fā)了反病毒,而另一個沒有。

是時候在pdf-parser的幫助下深入研究這些文檔的語法和語義。pdf-parser有一個鮮為人知的選項(-a)來計算PDF文檔中找到的元素和對象的統(tǒng)計信息:

比較了2個樣本的統(tǒng)計數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)它們是相同的:

這是重要的信息:說明樣本和原始文檔具有相同數(shù)量和類型的元素和對象,強烈表明它們是相關(guān)的。

為了嘗試更多地了解這些差異,就讓pdf-parser為這兩個文檔生成完整的報告:

除了報告開頭的一些字符之外,報告幾乎完全相同。這是關(guān)于這些文件差異的第一個重要線索。而且當(dāng)比較這些文件開頭的注釋時,更令人注意到它們是相同的,除了行尾字符:\n表示樣本,\r\n表示原始字符:

在Windows上,行尾定義為2個字符:回車 換行符(0x0D 0x0A或\r\n)。在Linux上,它是一個單一字符:換行符。

也許因為示例是在Linux機器上以某種方式處理的原始文檔的版本,從而導(dǎo)致行尾字符的更改。定義和測試假設(shè)的時間:文檔是相同的,除了行尾字符。

使用流編輯器sed用\n替換原始文檔中的所有\(zhòng)r\n實例,然后將樣本與已轉(zhuǎn)換的原始文件進(jìn)行比較:

文件完全相同!

結(jié)論

區(qū)塊鏈安全咨詢公司 曲速未來 表示通過此分析得出:明顯顯示兩個文檔是相同的,除了行尾字符。相信這些原來的并不是惡意的,因為可以很簡單地將原始版本轉(zhuǎn)換為具有eol轉(zhuǎn)換的樣本,所以能得出結(jié)論,樣本不能是惡意的。通常,差異分析不會那么明確,但它仍然是逆向工程師的重要方法。

文檔 相同 樣本 字符 報告
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