python_mmdt:從0到1–實現簡單惡意程式碼分類器(二)

概述

上篇文章python_mmdt:一種基於敏感哈希生成特徵向量的python庫(一)我們介紹了一種叫mmdt_hash（敏感哈希）生成方法，並對其中的概念做了基本介紹。本篇，我們重點談談mmdt_hash的分類應用場景。

需求場景

設想這麼一個需求：有一批文件需要判定是否屬於惡意文件，並且需要給出惡意文件所屬的家族類型。這個需求該怎麼高效處理呢？處理過程又該怎麼固化成我們自己的經驗呢？當以後面臨同樣的需求時，能否復用之前的結果呢？

我能想到的做法有以下三種：

  • 做法一：本地下載殺毒軟體，使用殺毒軟體對這批文件進行掃描，查看檢測結果。
  • 做法二：將這些文件上傳到諸如Virustotal之類的檢測平台，查看檢測結果。
  • 做法三：隨機抽取樣本分析，判定為惡意的，則提取yara規則，利用yara規則對剩餘文件進行掃描，未掃出的文件繼續人工分析，繼續提yara規則，如此反覆，直到處理完成。

針對以上三種做法，分別討論其優點和缺點：

  • 做法一：
    • 優點：處理方式簡單快捷，誤報率極低，處理效率高
    • 缺點：單一殺軟漏報率可能較高；在Linux/MacOS上安裝、使用殺軟不方便；處理過程很難固化為經驗；有可能導致文件泄漏（聯網使用殺軟雲查可能導致文件被廠商收集）
  • 做法二：
    • 優點：適用Windows/Linux/MacOS平台；檢測誤報率、漏報率都極低，結果豐富；處理效率高
    • 缺點：有聯網要求；有一定的程式碼開發工作；文件百分百泄漏
  • 做法三：
    • 優點：處理過程天然可固化為經驗；適用任意平台；適用隔離網路；經驗可積累，可復用；保證文件安全性
    • 缺點：工作量極大，處理效率極低；

這裡的需求場景也許太過訂製化，但還是有一定的代表性的。針對以上的需求場景，python_mmdt工具的分類演算法，可以很好的覆蓋上述場景。

使用python_mmdt的做法，具有以下優點

  • 處理方式簡單、快捷、處理效率高
  • 可打包為可執行文件，附帶特徵向量，跨平台適用Windows/Linux/MacOS
  • 無聯網要求，文件保密性高
  • 處理過程可固化為經驗，經驗固化方式簡單，處理結果復用方便
  • mmdt_hash大小固定，存儲佔用空間小

當然，有三個缺點不能不提：

  • 準確率可能較低（依賴於判定分值的設定）
  • 漏報率可能較高（依賴於判定分值的設定）
  • 部分文件的mmdt_hash值沒有意義，不能用作分類規則。

因此，可以在不同的場景使用不同的判定分值，判定分值越高，準確率越高；判定分值越低，漏報率越低。

程式碼項目地址

  • python_mmdt
  • 版本：0.1.3
  • 特性：實現簡單分類器，項目附帶基礎敏感哈希特徵庫，可實現惡意樣本匹配

基本介紹

使用pip安裝python_mmdt之後，會向系統中添加如下命令：

  • mmdt-hash：計算指定文件的mmdt_hash值
  • mmdt-std：計算mmdt_hash的標準差，用于衡量mmdt_hash的好壞
  • mmdt-compare：比較兩個文件的相似度
  • mmdt-gen：利用已知樣本集，生成基於mmdt_hash的特徵向量集合
  • mmdt-filter：對生成的的特徵向量集合，進行過濾，移除相同的特徵向量
  • mmdt-filter-simple：對生成的特徵向量集，進行簡單過濾（去重），適用與簡單分類器
  • mmdt-classify：對未知樣本集進行分類處理，輸出分類結果

基本命令使用

1. 計算文件的mmdt_hash

計算單個文件mmdt_hash值

  • 輸入參數1：文件路徑
  • 螢幕輸出：mmdt_hash的值
  • 文件輸出：無
# ➜ mmdt-hash APT28_1
#   5D58573C:B39A90BCDCB4D491BEC74B207AE5FE39
$ mmdt-hash $file

簡單分類的mmdt_hash結構如：index_hash:value_hash，:冒號前的是敏感哈希索引，:冒號後的是敏感哈希真值。敏感哈希索引用於快速定位相似哈希，敏感哈希真值用於計算兩個mmdt_hash之間的相似度。

2. 計算mmdt_hash的標準差

計算單個mmdt_hash值的標準差

  • 輸入參數1：單個mmdt_hash值
  • 螢幕輸出：mmdt_hash值的標準差
  • 文件輸出：無
# ➜ mmdt-std 5D58573C:B39A90BCDCB4D491BEC74B207AE5FE39
#   standard deviation: 45.333946
$ mmdt-std $mmdt_hash_str

mmdt_hash值的標準差，用于衡量生成的mmdt_hash的好壞。從大量統計結果看，當標註差低於10.0左右時，計算生成的mmdt_hash
的有效性太差，不能有效表示原始文件。

3. 計算兩個文件的相似度

計算兩個文件的相似度，輸入2個文件路徑，輸出

  • 輸入參數1：文件1路徑
  • 輸入參數2：文件2路徑
  • 螢幕輸出：兩個文件的相似度
  • 文件輸出：無
# ➜ mmdt-compare APT28_1 APT28_2
#   0.9929302916167373
$ mmdt-compare $file1 $file2

計算兩個輸入文件的相似度，相似度本質採用歐幾里得距離衡量。計算兩個mmdt_hash的歐幾里得距離，並歸一化，計算得到相似度。

4. 生成特徵向量集合

生成基於mmdt_hash的特徵向量集合

  • 輸入參數1：已知樣本集的路徑
  • 輸入參數2：已知樣本集的標籤文件路徑
  • 螢幕輸出：生成特徵向量過程資訊
  • 文件輸出：當前文件夾生成兩個文件，mmdt_feature.label和mmdt_feature.data
# ➜ mmdt-gen APT28 apt28.tags
#   ...
#   process: APT28_3, 22
#   process: APT28_4, 23
#   end gen mmdt set.
# ➜ ll mmdt_feature.*
#   -rw-r--r--  1 ddvv  staff   703B  1 16 10:34 mmdt_feature.data
#   -rw-r--r--  1 ddvv  staff   133B  1 16 10:34 mmdt_feature.label
$ mmdt-gen $file_path $file_tag

遍歷指定文件目錄，計算該目錄下所有文件的mmdt_hash，並從標籤文件中讀取對應標籤，生成標籤索引，記錄到特徵向量集合中。輸入的標籤文件採用文件名,標籤的csv格式存儲。

5. 特徵向量過濾

對生成的特徵向量集合進行過濾處理

  • 輸入參數1：特徵向量集合文件
  • 輸入參數2：過濾條件的標準差下限
  • 螢幕輸出：過濾特徵向量過程資訊
  • 文件輸出：覆蓋輸入的特徵向量集合文件路徑
# ➜ mmdt-filter mmdt_feature.data 10.0
#   start filter mmdt set.
#   old len: 23
#   new len: 21
#   end filter mmdt set.
# ➜ ll mmdt_feature.*
#   -rw-r--r--  1 ddvv  staff   689B  1 16 10:39 mmdt_feature.data
#   -rw-r--r--  1 ddvv  staff   133B  1 16 10:34 mmdt_feature.label
$ mmdt-filter $mmdt_feature_file_name $dlt

特徵向量集合的一般過濾方法，計算特徵向量集合中mmdt_hash值的標準差，移除標準差小於10.0的mmdt_hash。如前所說，標準差小於10.0的mmdt_hash有效性很低，無法使用。

6. 簡單分類器特徵向量過濾

對生成的基於mmdt_hash特徵向量集合進行適配簡單分類器(去重)過濾處理

  • 輸入參數1：特徵向量集合文件
  • 螢幕輸出：過濾特徵向量過程資訊
  • 文件輸出：覆蓋當前路徑的mmdt_feature.data文件
# ➜ mmdt-filter-simple mmdt_feature.data
#   start filter mmdt set.
#   old len: 21
#   new len: 21
#   end filter mmdt set.
# ➜ ll mmdt_feature.*
#   -rw-r--r--  1 ddvv  staff   689B  1 16 10:39 mmdt_feature.data
#   -rw-r--r--  1 ddvv  staff   133B  1 16 10:34 mmdt_feature.label
$ mmdt-filter-simple $mmdt_feature_file_name

簡單分類演算法的特定過濾方式，移除完全相同的特徵向量，並覆蓋原始特徵向量集合。

7. 分類器的使用

對指定文件或文件夾進行分類識別

  • 輸入參數1：目標文件路徑或文件夾路徑
  • 輸入參數2：相似度下限，可選，默認0.95
  • 輸入參數3：分類器類型，可選，默認1，簡單分類器
  • 螢幕輸出：分類過程結果輸出
  • 文件輸出：無

重要，需要將生成的mmdt_feature.label和mmdt_feature.data文件拷貝到python_mmdt的安裝路徑，命令如下：

  • 拷貝特徵向量集文件：mmdt-copy mmdt_feature.data
  • 拷貝特徵向量集對應標籤文件：mmdt-copy mmdt_feature.label

特別注意：

  • mmdt_feature.label和mmdt_feature.data文件名不可更改
  • 當缺失mmdt_feature.data文件時，分類器默認是用python_mmdt的特徵向量集
  • 當缺失mmdt_feature.label文件時，分類器仍可以工作，但是判定結果僅輸出是否識別文件，而不會輸出對應的判定標籤
# ➜ mmdt-classify . 0.8 1
#   ...
#   ./APT28_5,1.000000,group_apt28,39.660364
#   ./APT28_2,0.992930,group_apt28,44.917703
#   ./APT28_23,1.000000,group_apt28,39.682770
#   ...
# 注意：缺失mmdt_feature.label文件時，只會輸出是否匹配，而不會輸出對應標籤
# ➜ mmdt-classify . 0.8 1
#   ...
#   ./APT28_5,1.000000,matched_0,39.660364
#   ./APT28_2,0.992930,matched_0,44.917703
#   ./APT28_23,1.000000,matched_0,39.682770
#   ...
$ mmdt-classify $file_or_path $sim_value $classify_type

python_mmdt的核心功能，實現未知樣本的快速識別。mmdt-classify . 0.8 1表示對當前目錄下的文件進行分類，分類判定分值設定為0.8，分類演算法採用1（簡單分類演算法）。

結束

本篇主要介紹了python_mmdt的一種簡單分類應用。在實際使用簡單分類器時，python_mmdt會將特徵向量集合轉成簡單分類特徵庫，通過查找相等的索引哈希，計算對應mmdt_hash的相似度，滿足判定分值，則返回判定結果。利用python_mmdt，可以實現自動特徵的提取、積累、復用，通過不斷的積累，期待實現「見過即可查」的目標。

如果惡意程式碼分析人員，可以共建一個mmdt_hash特徵向量庫，一定可以大大方便惡意程式碼分析這件事。設想一下，每個特徵向量20個位元組，1億條特徵向量的集合大小也就2G左右，1億條特徵向量可以檢出的惡意程式碼數量可能達到上百億，上千億，提供的保護覆蓋面就廣闊的多了。更重要的，共享的mmdt_hash值也不會導致原始文件資訊的泄漏，但卻能提供非常有價值的資訊。

另外，目前python_mmdt直接對壓縮包類型的文件計算敏感哈希，其mmdt_hash值常常不可用，後續會嘗試對壓縮包進行解壓縮，計算實際文件。當前使用哈希索引匹配的的方式，雖然效率高，但是漏報率也高。後續會嘗試使用KNN演算法對特徵向量集合進行計算，提高基檢出率。

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