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Analyse de malware
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Fiches CheatSheets d'informatique légale
https://www.jaiminton.com/cheatsheet/DFIR/#
Services en ligne
Outils antivirus et de détection hors ligne
Yara
Installation
sudo apt-get install -y yara
Préparez les règles
Utilisez ce script pour télécharger et fusionner toutes les règles yara malware depuis github: https://gist.github.com/andreafortuna/29c6ea48adf3d45a979a78763cdc7ce9
Créez le répertoire rules puis exécutez le script. Cela créera un fichier appelé malware_rules.yar qui contient toutes les règles yara pour malware.
wget https://gist.githubusercontent.com/andreafortuna/29c6ea48adf3d45a979a78763cdc7ce9/raw/4ec711d37f1b428b63bed1f786b26a0654aa2f31/malware_yara_rules.py
mkdir rules
python malware_yara_rules.py
Analyse
yara -w malware_rules.yar image #Scan 1 file
yara -w malware_rules.yar folder #Scan the whole folder
YaraGen: Détecter le malware et créer des règles
Vous pouvez utiliser l'outil YaraGen pour générer des yara rules à partir d'un binaire. Consultez ces tutoriels : Part 1, Part 2, Part 3
python3 yarGen.py --update
python3.exe yarGen.py --excludegood -m ../../mals/
ClamAV
Installer
sudo apt-get install -y clamav
Analyse
sudo freshclam #Update rules
clamscan filepath #Scan 1 file
clamscan folderpath #Scan the whole folder
Capa
Capa détecte des capacités potentiellement malveillantes dans les exécutables : PE, ELF, .NET. Il trouvera donc des éléments tels que les tactiques Att&ck, ou des capacités suspectes telles que :
- vérifier la présence d'une erreur OutputDebugString
- s'exécuter en tant que service
- créer un processus
Récupérez-le dans le Github repo.
IOCs
IOC signifie Indicateur de compromission. Un IOC est un ensemble de conditions qui identifient un logiciel potentiellement indésirable ou un malware confirmé. Les Blue Teams utilisent ce type de définition pour rechercher ce type de fichiers malveillants dans leurs systèmes et réseaux.
Partager ces définitions est très utile : lorsqu'un malware est identifié sur un ordinateur et qu'un IOC pour ce malware est créé, d'autres Blue Teams peuvent l'utiliser pour identifier le malware plus rapidement.
Un outil pour créer ou modifier des IOC est IOC Editor.
Vous pouvez utiliser des outils tels que Redline pour rechercher des IOC définis sur un appareil.
Loki
Loki est un scanner pour les Simple Indicators of Compromise.
La détection est basée sur quatre méthodes de détection :
1. File Name IOC
Regex match on full file path/name
2. Yara Rule Check
Yara signature matches on file data and process memory
3. Hash Check
Compares known malicious hashes (MD5, SHA1, SHA256) with scanned files
4. C2 Back Connect Check
Compares process connection endpoints with C2 IOCs (new since version v.10)
Linux Malware Detect
Linux Malware Detect (LMD) est un scanner de malware pour Linux, publié sous licence GNU GPLv2, conçu pour les menaces rencontrées dans les environnements d'hébergement mutualisé. Il utilise des données de menace provenant de systèmes de détection d'intrusion en périphérie réseau pour extraire les malware activement utilisés dans des attaques et génère des signatures pour leur détection. De plus, des données de menace sont également dérivées des soumissions d'utilisateurs via la fonctionnalité de checkout de LMD et des ressources communautaires sur les malware.
rkhunter
Des outils comme rkhunter peuvent être utilisés pour vérifier le système de fichiers à la recherche de possibles rootkits et malware.
sudo ./rkhunter --check -r / -l /tmp/rkhunter.log [--report-warnings-only] [--skip-keypress]
FLOSS
FLOSS est un outil qui tente de trouver des chaînes obfusquées à l'intérieur des exécutables en utilisant différentes techniques.
PEpper
PEpper vérifie quelques éléments basiques dans l'exécutable (données binaires, entropie, URLs et IPs, quelques règles yara).
PEstudio
PEstudio est un outil qui permet d'obtenir des informations sur des exécutables Windows tels que imports, exports, headers, mais vérifie aussi virus total et identifie des techniques potentielles d'Att&ck.
Detect It Easy(DiE)
DiE est un outil pour détecter si un fichier est chiffré et aussi pour trouver des packers.
NeoPI
NeoPI est un script Python qui utilise diverses méthodes statistiques pour détecter du contenu obfusqué et chiffré dans des fichiers texte/script. Le but de NeoPI est d'aider à la détection de code web shell caché.
php-malware-finder
PHP-malware-finder fait de son mieux pour détecter du code obfusqué/suspect ainsi que des fichiers utilisant des fonctions PHP souvent utilisées dans des malwares/webshells.
Apple Binary Signatures
Lorsque vous examinez un malware sample, vous devriez toujours vérifier la signature du binaire car le developer qui l'a signé peut déjà être lié au malware.
#Get signer
codesign -vv -d /bin/ls 2>&1 | grep -E "Authority|TeamIdentifier"
#Check if the app’s contents have been modified
codesign --verify --verbose /Applications/Safari.app
#Check if the signature is valid
spctl --assess --verbose /Applications/Safari.app
Techniques de détection
Empilement de fichiers
Si vous savez qu'un dossier contenant les fichiers d'un serveur web a été mis à jour pour la dernière fois à une certaine date, vérifiez la date de création et de modification de tous les fichiers du serveur web et si une date est suspecte, examinez ce fichier.
Lignes de base
Si les fichiers d'un dossier n'auraient pas dû être modifiés, vous pouvez calculer le hash des fichiers originaux du dossier et les comparer avec ceux actuels. Tout élément modifié sera suspect.
Analyse statistique
Lorsque l'information est enregistrée dans des logs, vous pouvez vérifier des statistiques, par exemple combien de fois chaque fichier d'un serveur web a été accédé — un web shell peut être parmi les plus accédés.
Android in-app native telemetry (no root)
Sur Android, vous pouvez instrumenter du code natif à l'intérieur du processus de l'application cible en préchargeant une petite librairie de logging avant l'initialisation des autres libs JNI. Cela donne une visibilité précoce sur le comportement natif sans hooks système ni root. Une approche populaire est SoTap : placez libsotap.so pour l'ABI appropriée dans l'APK et injectez un appel System.loadLibrary("sotap") tôt (par ex. initialiseur statique ou Application.onCreate), puis collectez les logs à partir des chemins internes/externes ou en fallback via Logcat.
Voir la page Android native reversing pour les détails de configuration et les chemins des logs :
{{#ref}} ../../mobile-pentesting/android-app-pentesting/reversing-native-libraries.md {{#endref}}
Déobfuscation du contrôle de flux dynamique (JMP/CALL RAX Dispatchers)
Les familles de malware modernes abusent fortement de l'obfuscation du Control-Flow Graph (CFG) : au lieu d'un jump/call direct, elles calculent la destination à l'exécution et exécutent un jmp rax ou call rax. Un petit dispatcher (typiquement neuf instructions) définit la cible finale en fonction des drapeaux CPU ZF/CF, rompant complètement la récupération statique du CFG.
La technique — mise en évidence par le loader SLOW#TEMPEST — peut être contrecarrée par un workflow en trois étapes qui ne s'appuie que sur IDAPython et l'émulateur CPU Unicorn.
1. Localiser chaque jump / call indirect
import idautils, idc
for ea in idautils.FunctionItems(idc.here()):
mnem = idc.print_insn_mnem(ea)
if mnem in ("jmp", "call") and idc.print_operand(ea, 0) == "rax":
print(f"[+] Dispatcher found @ {ea:X}")
2. Extraire le dispatcher byte-code
import idc
def get_dispatcher_start(jmp_ea, count=9):
s = jmp_ea
for _ in range(count):
s = idc.prev_head(s, 0)
return s
start = get_dispatcher_start(jmp_ea)
size = jmp_ea + idc.get_item_size(jmp_ea) - start
code = idc.get_bytes(start, size)
open(f"{start:X}.bin", "wb").write(code)
3. Émulez-le deux fois avec Unicorn
from unicorn import *
from unicorn.x86_const import *
import struct
def run(code, zf=0, cf=0):
BASE = 0x1000
mu = Uc(UC_ARCH_X86, UC_MODE_64)
mu.mem_map(BASE, 0x1000)
mu.mem_write(BASE, code)
mu.reg_write(UC_X86_REG_RFLAGS, (zf << 6) | cf)
mu.reg_write(UC_X86_REG_RAX, 0)
mu.emu_start(BASE, BASE+len(code))
return mu.reg_read(UC_X86_REG_RAX)
Exécutez run(code,0,0) et run(code,1,1) pour obtenir les cibles de branche false et true.
4. Patch back a direct jump / call
import struct, ida_bytes
def patch_direct(ea, target, is_call=False):
op = 0xE8 if is_call else 0xE9 # CALL rel32 or JMP rel32
disp = target - (ea + 5) & 0xFFFFFFFF
ida_bytes.patch_bytes(ea, bytes([op]) + struct.pack('<I', disp))
Après le patch, forcez IDA à ré-analyser la fonction afin que le CFG complet et la sortie Hex-Rays soient restaurés :
import ida_auto, idaapi
idaapi.reanalyze_function(idc.get_func_attr(ea, idc.FUNCATTR_START))
5. Étiqueter les appels API indirects
Une fois que la destination réelle de chaque call rax est connue, vous pouvez indiquer à IDA de quoi il s'agit afin que les types de paramètres et les noms de variables soient récupérés automatiquement :
idc.set_callee_name(call_ea, resolved_addr, 0) # IDA 8.3+
Avantages pratiques
- Restaure le vrai CFG → la decompilation passe de 10 lignes à des milliers.
- Permet string-cross-reference & xrefs, rendant la reconstruction du comportement triviale.
- Les Scripts sont réutilisables : déposez-les dans n'importe quel loader protégé par le même trick.
Références
- Unit42 – Evolving Tactics of SLOW#TEMPEST: A Deep Dive Into Advanced Malware Techniques
- SoTap: Lightweight in-app JNI (.so) behavior logger – github.com/RezaArbabBot/SoTap
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