python_mmdt:从0到1--实现简单恶意代码分类器(二)

动态规划此一篇就够了 万字总结!

概述

上篇文章python_mmdt:一种基于敏感哈希生成特征向量的python库(一)我们介绍了一种叫mmdt_hash(敏感哈希)生成方法,并对其中的概念做了基本介绍。本篇,我们重点谈谈mmdt_hash的分类应用场景。

需求场景

设想这么一个需求:有一批文件需要判定是否属于恶意文件,并且需要给出恶意文件所属的家族类型。这个需求该怎么高效处理呢?处理过程又该怎么固化成我们自己的经验呢?当以后面临同样的需求时,能否复用之前的结果呢?

我能想到的做法有以下三种:

  • 做法一:本地下载杀毒软件,使用杀毒软件对这批文件进行扫描,查看检测结果。
  • 做法二:将这些文件上传到诸如Virustotal之类的检测平台,查看检测结果。
  • 做法三:随机抽取样本分析,判定为恶意的,则提取yara规则,利用yara规则对剩余文件进行扫描,未扫出的文件继续人工分析,继续提yara规则,如此反复,直到处理完成。

针对以上三种做法,分别讨论其优点和缺点:

  • 做法一:
    • 优点:处理方式简单快捷,误报率极低,处理效率高
    • 缺点:单一杀软漏报率可能较高;在Linux/MacOS上安装、使用杀软不方便;处理过程很难固化为经验;有可能导致文件泄漏(联网使用杀软云查可能导致文件被厂商收集)
  • 做法二:
    • 优点:适用Windows/Linux/MacOS平台;检测误报率、漏报率都极低,结果丰富;处理效率高
    • 缺点:有联网要求;有一定的代码开发工作;文件百分百泄漏
  • 做法三:
    • 优点:处理过程天然可固化为经验;适用任意平台;适用隔离网络;经验可积累,可复用;保证文件安全性
    • 缺点:工作量极大,处理效率极低;

这里的需求场景也许太过定制化,但还是有一定的代表性的。针对以上的需求场景,python_mmdt工具的分类算法,可以很好的覆盖上述场景。

使用python_mmdt的做法,具有以下优点

  • 处理方式简单、快捷、处理效率高
  • 可打包为可执行文件,附带特征向量,跨平台适用Windows/Linux/MacOS
  • 无联网要求,文件保密性高
  • 处理过程可固化为经验,经验固化方式简单,处理结果复用方便
  • mmdt_hash大小固定,存储占用空间小

当然,有三个缺点不能不提:

  • 准确率可能较低(依赖于判定分值的设定)
  • 漏报率可能较高(依赖于判定分值的设定)
  • 部分文件的mmdt_hash值没有意义,不能用作分类规则。

因此,可以在不同的场景使用不同的判定分值,判定分值越高,准确率越高;判定分值越低,漏报率越低。

代码项目地址

  • python_mmdt
  • 版本:0.1.3
  • 特性:实现简单分类器,项目附带基础敏感哈希特征库,可实现恶意样本匹配

基本介绍

使用pip安装python_mmdt之后,会向系统中添加如下命令:

  • mmdt-hash:计算指定文件的mmdt_hash
  • mmdt-std:计算mmdt_hash的标准差,用于衡量mmdt_hash的好坏
  • mmdt-compare:比较两个文件的相似度
  • mmdt-gen:利用已知样本集,生成基于mmdt_hash的特征向量集合
  • mmdt-filter:对生成的的特征向量集合,进行过滤,移除相同的特征向量
  • mmdt-filter-simple:对生成的特征向量集,进行简单过滤(去重),适用与简单分类器
  • mmdt-classify:对未知样本集进行分类处理,输出分类结果

基本命令使用

1. 计算文件的mmdt_hash

计算单个文件mmdt_hash

  • 输入参数1:文件路径
  • 屏幕输出:mmdt_hash的值
  • 文件输出:无
#  mmdt-hash APT28_1
#   5D58573C:B39A90BCDCB4D491BEC74B207AE5FE39
$ mmdt-hash $file

简单分类的mmdt_hash结构如:index_hash:value_hash:冒号前的是敏感哈希索引,:冒号后的是敏感哈希真值。敏感哈希索引用于快速定位相似哈希,敏感哈希真值用于计算两个mmdt_hash之间的相似度。

2. 计算mmdt_hash的标准差

计算单个mmdt_hash值的标准差

  • 输入参数1:单个mmdt_hash
  • 屏幕输出:mmdt_hash值的标准差
  • 文件输出:无
#  mmdt-std 5D58573C:B39A90BCDCB4D491BEC74B207AE5FE39
#   standard deviation: 45.333946
$ mmdt-std $mmdt_hash_str

mmdt_hash值的标准差,用于衡量生成的mmdt_hash的好坏。从大量统计结果看,当标注差低于10.0左右时,计算生成的mmdt_hash
的有效性太差,不能有效表示原始文件。

3. 计算两个文件的相似度

计算两个文件的相似度,输入2个文件路径,输出

CNN可视化技术总结(一)--特征图可视化

  • 输入参数1:文件1路径
  • 输入参数2:文件2路径
  • 屏幕输出:两个文件的相似度
  • 文件输出:无
#  mmdt-compare APT28_1 APT28_2
#   0.9929302916167373
$ mmdt-compare $file1 $file2

计算两个输入文件的相似度,相似度本质采用欧几里得距离衡量。计算两个mmdt_hash的欧几里得距离,并归一化,计算得到相似度。

4. 生成特征向量集合

生成基于mmdt_hash的特征向量集合

  • 输入参数1:已知样本集的路径
  • 输入参数2:已知样本集的标签文件路径
  • 屏幕输出:生成特征向量过程信息
  • 文件输出:当前文件夹生成两个文件,mmdt_feature.labelmmdt_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

遍历指定文件目录,计算该目录下所有文件的mmdt_hash,并从标签文件中读取对应标签,生成标签索引,记录到特征向量集合中。输入的标签文件采用文件名,标签的csv格式存储。

5. 特征向量过滤

对生成的特征向量集合进行过滤处理

  • 输入参数1:特征向量集合文件
  • 输入参数2:过滤条件的标准差下限
  • 屏幕输出:过滤特征向量过程信息
  • 文件输出:覆盖输入的特征向量集合文件路径
#  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

特征向量集合的一般过滤方法,计算特征向量集合中mmdt_hash值的标准差,移除标准差小于10.0的mmdt_hash。如前所说,标准差小于10.0的mmdt_hash有效性很低,无法使用。

6. 简单分类器特征向量过滤

对生成的基于mmdt_hash特征向量集合进行适配简单分类器(去重)过滤处理

  • 输入参数1:特征向量集合文件
  • 屏幕输出:过滤特征向量过程信息
  • 文件输出:覆盖当前路径的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

简单分类算法的特定过滤方式,移除完全相同的特征向量,并覆盖原始特征向量集合。

7. 分类器的使用

对指定文件或文件夹进行分类识别

  • 输入参数1:目标文件路径或文件夹路径
  • 输入参数2:相似度下限,可选,默认0.95
  • 输入参数3:分类器类型,可选,默认1,简单分类器
  • 屏幕输出:分类过程结果输出
  • 文件输出:无

重要,需要将生成的mmdt_feature.labelmmdt_feature.data文件拷贝到python_mmdt的安装路径,命令如下:

  • 拷贝特征向量集文件:mmdt-copy mmdt_feature.data
  • 拷贝特征向量集对应标签文件:mmdt-copy mmdt_feature.label

特别注意:

  • mmdt_feature.labelmmdt_feature.data文件名不可更改
  • 当缺失mmdt_feature.data文件时,分类器默认是用python_mmdt的特征向量集
  • 当缺失mmdt_feature.label文件时,分类器仍可以工作,但是判定结果仅输出是否识别文件,而不会输出对应的判定标签
#  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文件时,只会输出是否匹配,而不会输出对应标签
#  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,实现未知样本的快速识别。mmdt-classify . 0.8 1表示对当前目录下的文件进行分类,分类判定分值设定为0.8,分类算法采用1(简单分类算法)。

结束

本篇主要介绍了python_mmdt的一种简单分类应用。在实际使用简单分类器时,python_mmdt会将特征向量集合转成简单分类特征库,通过查找相等的索引哈希,计算对应mmdt_hash的相似度,满足判定分值,则返回判定结果。利用python_mmdt,可以实现自动特征的提取、积累、复用,通过不断的积累,期待实现“见过即可查”的目标。

如果恶意代码分析人员,可以共建一个mmdt_hash特征向量库,一定可以大大方便恶意代码分析这件事。设想一下,每个特征向量20个字节,1亿条特征向量的集合大小也就2G左右,1亿条特征向量可以检出的恶意代码数量可能达到上百亿,上千亿,提供的保护覆盖面就广阔的多了。更重要的,共享的mmdt_hash值也不会导致原始文件信息的泄漏,但却能提供非常有价值的信息。

另外,目前python_mmdt直接对压缩包类型的文件计算敏感哈希,其mmdt_hash值常常不可用,后续会尝试对压缩包进行解压缩,计算实际文件。当前使用哈希索引匹配的的方式,虽然效率高,但是漏报率也高。后续会尝试使用KNN算法对特征向量集合进行计算,提高基检出率。

参数校验坎坷之路

相关推荐

发表评论

路人甲

网友评论(0)