Malware'i avastamine: põhjalik sukeldumine staatilise analüüsi tehnikatesse

Malware ehk pahavara kujutab endast olulist ohtu üksikisikutele, organisatsioonidele ja valitsustele kogu maailmas. Alates lunarahanõudmisest, mis lukustab kriitilised andmed, kuni nuhkvarani, mis varastab tundlikku teavet, võib malware'i mõju olla laastav. Tõhus malware'i avastamine on digitaalsete varade kaitsmiseks ja turvalise võrgu keskkonna säilitamiseks ülioluline. Üks peamisi lähenemisviise malware'i avastamisele on staatiline analüüs, tehnika, mis uurib programmi koodi või struktuuri ilma seda käivitamata. See artikkel süveneb staatilise analüüsi keerukustesse, uurides selle erinevaid tehnikaid, tööriistu, eeliseid ja piiranguid.

Staatilise analüüsi mõistmine

Staatiline analüüs viitab malware'i avastamise kontekstis programmi koodi või struktuuri uurimisele ilma seda käivitamata. See lähenemine võimaldab analüütikutel tuvastada potentsiaalselt pahatahtlikke omadusi ja käitumist enne, kui malware võib kahju tekitada. See on ennetav kaitsemehhanism, mis võib anda varajasi hoiatusi kahtlase tarkvara kohta.

Erinevalt dünaamilisest analüüsist, mis hõlmab programmi käivitamist kontrollitud keskkonnas (nt liivakastis), et jälgida selle käitumist, keskendub staatiline analüüs programmi sisemistele atribuutidele. See hõlmab aspekte nagu kood ise (lähtekood või lahti võetud juhised), metaandmed (päised, faili suurus, ajatemplid) ja struktuurielemendid (kontrollivoo graafikud, andmesõltuvused). Neid funktsioone analüüsides saavad analüütikud teadmisi programmi eesmärgi, funktsionaalsuse ja potentsiaalse pahatahtliku kavatsuse kohta.

Staatilise analüüsi tehnikad on eriti väärtuslikud, kuna neid saab rakendada mis tahes tarkvarale, olenemata selle platvormist või operatsioonisüsteemist. Need on ka sageli kiiremad kui dünaamiline analüüs, kuna need ei vaja käitusaja keskkonna seadistamise ja hooldamise kulusid. Lisaks võib staatiline analüüs anda üksikasjalikku teavet programmi sisemise toimimise kohta, mis võib olla hindamatu pöördprojekteerimise ja intsidentidele reageerimise jõupingutustes.

Põhilised staatilise analüüsi tehnikad

Malware'i avastamiseks kasutatakse staatilises analüüsis mitmeid tehnikaid. Iga tehnika pakub ainulaadseid teadmisi programmi omaduste kohta ning mitme tehnika kombineerimine annab sageli kõige põhjalikumaid tulemusi.

1. Koodi lahtivõtmine ja dekompileerimine

Koodi lahtivõtmine on masinkoodi (madala taseme juhised, mida arvuti protsessor täidab) tõlkimise protsess assamblee koodiks. Assamblee kood on inimesele loetav masinkoodi esitus, mis muudab programmi põhioperatsioonide mõistmise lihtsamaks. Lahtivõtmine on sageli staatilise analüüsi esimene samm, kuna see annab selge ülevaate programmi juhistest.

Koodi dekompileerimine läheb sammu edasi, püüdes tõlkida assamblee koodi või masinkoodi kõrgema taseme keelde, nagu C või C++. Kuigi dekompileerimine on keerulisem kui lahtivõtmine ja ei taasta alati täiuslikult algset lähtekoodi, võib see pakkuda arusaadavamat programmi loogika esitust, eriti analüütikutele, kes pole assamblee keele eksperdid. Tööriistu nagu IDA Pro ja Ghidra kasutatakse tavaliselt lahtivõtmiseks ja dekompileerimiseks.

Näide: Kahtlase programmi lahtivõetud koodilõigu analüüsimine võib paljastada kõnesid süsteemi API-dele, mis on tuntud pahatahtliku tegevuse jaoks, näiteks `CreateProcess` (teiste programmide käivitamiseks) või `RegCreateKeyEx` (Windowsi registri muutmiseks). See tõstaks punaseid lippe ja õigustaks edasist uurimist.

2. Stringide analüüs

Stringide analüüs hõlmab programmi koodi sisse manustatud stringide (tekstiline andme) uurimist. Malware'i autorid sisaldavad sageli stringe, mis annavad vihjeid programmi funktsionaalsuse kohta, nagu võrgu aadressid (URL-id, IP-aadressid), failiteed, registrivõtmed, veateated ja krüpteerimisvõtmed. Neid stringe tuvastades saavad analüütikud sageli olulisi teadmisi malware'i käitumisest.

Stringide analüüsi saab teostada lihtsate tekstiredaktorite või spetsialiseeritud tööriistadega. Analüütikud otsivad sageli stringides konkreetseid märksõnu või mustreid, et tuvastada potentsiaalseid kompromiteerimise indikaatoreid (IOC). Näiteks otsing sõnadele "parool" või "krüpteerimine" võib paljastada tundlikku teavet või kahtlast tegevust.

Näide: Lunarahanõudmise proovi stringide analüüs võib paljastada kõvakoodiga URL-id, mida kasutatakse suhtlemiseks käsu- ja kontrollserveriga (C&C) või failiteed, mida kasutatakse kasutajaandmete krüpteerimiseks. Seda teavet saab kasutada võrguliikluse blokeerimiseks C&C-serverisse või lunarahanõudmise poolt mõjutatud failide tuvastamiseks.

3. Kontrollivoo graafiku (CFG) analüüs

Kontrollivoo graafiku (CFG) analüüs on tehnika, mis esitab visuaalselt programmi täitmisrajad. CFG on suunatud graaf, kus iga sõlm tähistab koodi põhiplokki (juhiste jada, mida täidetakse järjestikku) ja iga serv tähistab võimalikku üleminekut ühest põhiplokist teise. CFG-d analüüsides saab aidata tuvastada kahtlasi koodimustreid, nagu silmused, tingimuslikud harud ja funktsioonikutsed, mis võivad viidata pahatahtlikule käitumisele.

Analüütikud saavad kasutada CFG-sid programmi üldise struktuuri mõistmiseks ja koodiosade tuvastamiseks, mis on tõenäoliselt pahatahtlikud. Näiteks keerukad või ebatavalised kontrollivoo mustrid võivad viidata hägustustehnikate või pahatahtliku loogika olemasolule. Tööriistad nagu IDA Pro ja Binary Ninja võivad genereerida CFG-sid.

Näide: Malware'i proovi CFG võib paljastada tugevalt pesastatud tingimuslausete või silmuste olemasolu, mis on loodud programmi analüüsimise keerulisemaks muutmiseks. Lisaks võib CFG tõsta esile erinevate koodiosade vahelisi interaktsioone, näidates, kus konkreetne pahatahtlik tegevus toimub. See teave annab teadmisi selle kohta, kuidas kood käitusaja jooksul toimib.

4. API-kutsete analüüs

API-kutsete analüüs keskendub programmi tehtud rakendusliidese (API) kutsete tuvastamisele ja analüüsimisele. API-d on funktsioonide ja protseduuride kogumid, mis võimaldavad programmil suhelda operatsioonisüsteemi ja teiste tarkvarakomponentidega. Uurides programmi tehtud API-kutseid, saavad analüütikud teadmisi selle kavandatud funktsionaalsuse ja potentsiaalse pahatahtliku käitumise kohta.

Malware kasutab sageli konkreetseid API-sid pahatahtliku tegevuse teostamiseks, nagu failide manipuleerimine, võrgu side, süsteemi muutmine ja protsesside loomine. Neid API-kutseid tuvastades ja analüüsides saavad analüütikud määrata, kas programmil on kahtlane käitumine. Tööriistu saab kasutada API-kutsete ekstraktimiseks ja kategoriseerimiseks edasiseks analüüsiks. Näiteks programmid kasutavad sageli API-sid nagu `CreateFile`, `ReadFile`, `WriteFile` ja `DeleteFile` failide manipuleerimiseks ja võrgu API-sid nagu `connect`, `send` ja `recv` võrgu side jaoks.

Näide: Programm, mis teeb sageli kõnesid funktsioonidele `InternetConnect`, `HttpOpenRequest` ja `HttpSendRequest`, võib üritada suhelda kaugs serveriga, mis võib viidata pahatahtlikule tegevusele, nagu andmete väljavool või käsu- ja kontrollside. Nende API-kutsetele edastatud parameetrite uurimine (nt URL-id ja saadetavad andmed) võib anda veelgi üksikasjalikumat teavet.

5. Pakkija ja hägustamise tuvastamine

Pakkija ja hägustamise tehnikaid kasutavad malware'i autorid sageli oma koodi analüüsimise keerulisemaks muutmiseks ja avastamise vältimiseks. Pakkijad tihendavad või krüpteerivad programmi koodi, samas kui hägustustehnikad muudavad koodi, et muuta seda raskemini mõistetavaks, muutmata selle käitumist. Staatilise analüüsi tööriistu ja tehnikaid saab kasutada pakkijate ja hägustamise olemasolu tuvastamiseks.

Pakkijad tihendavad tavaliselt käivitatava koodi, muutes selle väiksemaks ja raskemini analüüsitavaks. Hägustustehnikate hulka võivad kuuluda: koodi segamine, kontrollivoo lamedaks tegemine, surnud koodi sisestamine ja stringide krüpteerimine. Staatilise analüüsi tööriistad saavad neid tehnikaid tuvastada, analüüsides programmi koodistruktuuri, stringide kasutamist ja API-kutseid. Ebatavaliste koodimustrite, krüpteeritud stringide või suure hulga API-kutsete olemasolu lühikese koodijupi sees võib viidata pakkija või hägustuse kasutamisele.

Näide: Programm, mis sisaldab väikest kogust koodi, mis pakib lahti ja seejärel käivitab suure hulga tihendatud või krüpteeritud koodi, oleks klassikaline pakitud käivitatava faili näide. Stringide analüüs võib paljastada krüpteeritud stringe, mis hiljem käivitamise ajal dekrüpteeritakse.

6. Heuristiline analüüs

Heuristiline analüüs hõlmab reeglite või allkirjade kasutamist, mis põhinevad teadaoleval pahatahtlikul käitumisel, et tuvastada potentsiaalselt pahatahtlik kood. Need reeglid või allkirjad võivad põhineda erinevatel omadustel, nagu API-kutsete järjestused, stringimustrid ja koodistruktuurid. Heuristilist analüüsi kasutatakse sageli koos teiste staatilise analüüsi tehnikatega, et parandada avastamise määrasid.

Heuristilisi reegleid saavad välja töötada turvauurijad käsitsi või automaatselt masinõppe algoritmid. Seejärel rakendatakse neid reegleid programmi koodile, et tuvastada potentsiaalsed ohud. Heuristilist analüüsi kasutatakse sageli uute või tundmatute malware'i variantide tuvastamiseks, kuna see suudab tuvastada kahtlast käitumist isegi siis, kui malware'i pole varem nähtud. Tööriistu nagu YARA (Yet Another Rule Engine) kasutatakse tavaliselt heuristiliste reeglite loomiseks ja rakendamiseks. Näiteks YARA reegel võib otsida konkreetset API-kutsete jada, mis on seotud failide krüpteerimise või registri muudatustega, või see võib tuvastada konkreetseid stringe, mis on seotud teatud malware'i perekonnaga.

Näide: Heuristiline reegel võib märgistada programmi, mis kasutab sageli API-sid `VirtualAlloc`, `WriteProcessMemory` ja `CreateRemoteThread`, kuna seda järjestust kasutavad malware'id sageli koodi teistesse protsessidesse süstimiseks. Sama meetodit võiks rakendada stringidele, mis sisaldavad konkreetseid faililaiendeid (nt .exe, .dll), et tuvastada potentsiaalset malware'i.

Tööriistad staatiliseks analüüsiks

Staatilist analüüsi abistamiseks on saadaval mitmeid tööriistu. Need tööriistad võivad automatiseerida analüüsi erinevaid aspekte, muutes selle tõhusamaks ja tulemuslikumaks.

• Lahtivõtjad/Dekompiilerid: Tööriistad nagu IDA Pro, Ghidra ja Binary Ninja on koodi lahtivõtmiseks ja dekompileerimiseks hädavajalikud. Need võimaldavad analüütikutel vaadata programmi juhiseid ja mõista selle madala taseme toiminguid.
• Silurid: Kuigi neid kasutatakse peamiselt dünaamiliseks analüüsiks, saab silureid nagu x64dbg kasutada staatilises kontekstis programmi koodi ja andmete uurimiseks, kuigi need ei paku kõiki dünaamilise analüüsi eeliseid.
• Stringide analüüsi tööriistad: Tööriistu nagu strings (standardne Unix/Linuxi utiliit) ja spetsialiseeritud skripte saab kasutada stringide ekstraktimiseks ja analüüsimiseks programmi koodis.
• Hexiredaktorid: Hexiredaktorid, nagu HxD või 010 Editor, pakuvad programmi binaarandmete madala taseme vaadet, võimaldades analüütikutel koodi ja andmeid üksikasjalikult uurida.
• YARA: YARA on võimas tööriist heuristiliste reeglite loomiseks ja rakendamiseks, et tuvastada malware'i koodimustrite, stringide ja muude omaduste põhjal.
• PEview: PEview on tööriist Portable Executable (PE) failide struktuuri uurimiseks, mis on standardne käivitatava faili formaat Windowsile.

Staatilise analüüsi eelised

Staatiline analüüs pakub mitmeid eeliseid dünaamilise analüüsi ees:

• Varajane avastamine: Staatiline analüüs võib tuvastada potentsiaalseid ohte enne malware'i käivitamist, vältides võimalike kahjustuste tekkimist.
• Käivitamist pole vaja: Kuna staatiline analüüs ei hõlma programmi käivitamist, on see ohutu ega sea analüütikut ega tema süsteeme ohtu.
• Põhjalik teave: Staatiline analüüs võib anda üksikasjalikku teavet programmi sisemise toimimise kohta, mis on hindamatu pöördprojekteerimise ja intsidentidele reageerimise jaoks.
• Mastaapsus: Staatilist analüüsi saab automatiseerida ja rakendada suurele hulgale failidele, muutes selle sobivaks suurte andmemahtude analüüsimiseks.

Staatilise analüüsi piirangud

Vaatamata eelistele on staatilisel analüüsil ka piiranguid:

• Koodi hägustamine: Malware'i autorid kasutavad sageli hägustustehnikaid, et muuta oma koodi analüüsimine keerulisemaks, mis võib takistada staatilise analüüsi jõupingutusi.
• Analüüsi vastased tehnikad: Malware võib sisaldada analüüsivastaseid tehnikaid, mis on mõeldud staatilise analüüsi tööriistade tuvastamiseks ja nurjamiseks.
• Kontekstist sõltuvus: Mõnda malware'i käitumist määrab kontekst ja seda saab mõista ainult programmi käitamiskeskkonnas jälgides.
• Valepositiivsed tulemused: Staatiline analüüs võib mõnikord anda valepositiivseid tulemusi, kus healoomuline programm on ekslikult tuvastatud pahatahtlikuna.
• Aeganõudev: Staatiline analüüs võib olla aeganõudev, eriti keerukate programmide puhul või kui tegemist on tugevalt hägustatud koodiga.

Parimad tavad tõhusaks staatiliseks analüüsiks

Staatilise analüüsi tõhususe maksimeerimiseks kaaluge järgmisi parimaid tavasid:

• Kasutage tehnikate kombinatsiooni: Kombineerige mitut staatilise analüüsi tehnikat, et saada põhjalik arusaam programmi käitumisest.
• Automatiseerige analüüs: Kasutage automatiseeritud tööriistu ja skripte analüüsi protsessi sujuvamaks muutmiseks ja suure hulga failide analüüsimiseks.
• Olge kursis: Hoidke oma tööriistad ja teadmised kursis uusimate malware'i trendide ja analüüsitehnikatega.
• Dokumenteerige oma leide: Dokumenteerige oma leiud põhjalikult, sealhulgas kasutatud tehnikad, saadud tulemused ja tehtud järeldused.
• Kasutage liivakaste: Kui programmi käitumine pole täiesti selge, kasutage selle käitumise jälgimiseks käitusaja jooksul dünaamilist analüüsi liivakasti keskkonnas, mis täiendab staatilise analüüsi tulemusi.
• Analüüsige mitme tööriistaga: Kasutage tulemuste ristvalideerimiseks ja täpsuse tagamiseks mitut tööriista.

Staatilise analüüsi tulevik

Staatiline analüüs on arenev valdkond ning pidevalt arendatakse uusi tehnikaid ja tehnoloogiaid. Masinõppe ja tehisintellekti (AI) integreerimine on üks paljulubav valdkond. AI-ga töötavad tööriistad võivad automatiseerida paljusid staatilise analüüsi aspekte, nagu koodimustrite tuvastamine, malware'i perekondade klassifitseerimine ja tulevaste ohtude ennustamine. Edasised edusammud keskenduvad suuresti hägustatud malware'i avastamise parandamisele ning analüüsi kiiruse ja tõhususe suurendamisele.

Järeldus

Staatiline analüüs on igakülgse malware'i avastamise strateegia oluline komponent. Staatilise analüüsi tehnikate, tööriistade, eeliste ja piirangute mõistmisega saavad küberturvalisuse spetsialistid ja entusiastid tõhusalt tuvastada ja leevendada pahavara tekitatud ohte. Kuna malware areneb pidevalt, on staatilise analüüsi tehnikate valdamine kriitilise tähtsusega digitaalsete varade kaitsmisel ja turvalise võrgu keskkonna tagamisel kogu maailmas. Esitatud teave annab kindla aluse staatilise analüüsi tehnikate mõistmiseks ja kasutamiseks võitluses malware'i vastu. Pidev õppimine ja kohanemine on selles pidevalt muutuvas maastikus üliolulised.