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PostHeaderIcon Análisis de malware con Malheur y DAMM




Malheur es una herramienta para el análisis automático de comportamiento de malware. Se basa en el concepto de análisis dinámico: se obtienen los binarios y se ejecutan en un sandbox, donde su comportamiento es monitorizado en tiempo de ejecución y presentado en informes para su análisis. Differential Analysis of Malware in Memory (DAMM) es una herramienta integrada basada en Volatility Framework.






Malheur

Análisis del comportamiento del malware

Malheur se basa en el concepto de análisis dinámico: los binarios de malware son recogidos desde internet  y se ejecutan en un entorno de sandbox, donde se controla su comportamiento durante el tiempo de ejecución. La ejecución de cada uno de los resultados binarios de malware se registra en un informe de comportamiento

Malheur se puede aplicar a la conducta registrada por varios formatos, siempre y cuando los sucesos supervisados sean separados por símbolos delimitadores, por ejemplo como en los informes generados por los populares malware sandboxes CWSandbox, Anubis, Norman Sandbox y Joebox.



Extracción de prototipos. A partir de un determinado conjunto de informes, Malheur identifica un subconjunto de prototipos representativos para el grupo de datos completos. Los prototipos proporcionan una visión general del comportamiento registrado.

La agrupación de comportamiento. Malheur identifica automáticamente los grupos (clusters) de informes que contienen un comportamiento similar. La agrupación permite descubrir nuevas clases de malware y proporciona las bases para la elaboración de mecanismos de detección y defensas específicas.

Clasificación del comportamiento. Sobre la base de un conjunto de informes previamente agrupados, Malheur es capaz de asignar un comportamiento desconocido para grupos conocidos de malware. La clasificación permite la identificación de nuevas variantes de malware.

El análisis incremental. Malheur se puede aplicar de forma incremental para el análisis de grandes conjuntos de datos. Mediante el procesamiento de informes en trozos, los requisitos de tiempo de ejecución y la memoria se reducen significativamente.

La entrada de malheur es un dataset que contiene los informes de comportamiento del malware. El conjunto de datos se proporciona ya sea como un directorio o un archivo comprimido que contiene los informes.Malheur soporta los siguientes formatos de archivos comprimidos: tar.gz, zip, pax y cpio.

Un informe es un documento de texto que describe la actividad registrada de un programa de malware, donde los eventos individuales están separados por caracteres delimitadores, como el espacio en blanco o transporte de regreso. Se espera que los eventos en un informe estén en orden secuencial. Si el comportamiento se representa usando malware instruction set (MIST) otras opciones podrán ser seleccionadas.

El resultado de un análisis se escribe en un archivo, un archivo de texto que contiene las columnas correspondientes con determinados resultados del análisis. De forma predeterminada se establecen en un archive que se llama malheur.out.

La configuración y el estado interno de malheur están almacenados en el directorio maldir. Si no existe este directorio, se crea y la configuración de todo el sistema se copia. Malheur apoya diferentes acciones para el análisis de un conjunto de datos según expertos de ethical hacking. Para todas las acciones de los informes se asignan primero a un espacio de vectores de altas dimensiones, de tal manera que cada informe se representa como un vector característico.


Differential Analysis of Malware in Memory (DAMM)  


Differential Analysis of Malware in Memory (DAMM) es una herramienta integrada basada en Volatility Framework. Su objetivo principal es como un banco de pruebas para algunas de las técnicas más recientes en el análisis de la memoria, incluyendo mejoras en el rendimiento a través de almacenamiento de SQLite persistente de los resultados de plugin (opcional); la comparación de objetos en memoria a través de múltiples muestras de memoria, por ejemplo procesos que se ejecutan en unas muestras no infectadas en comparación con los de una muestra infectada; reducción de datos a través de filtrado inteligente; y la codificación de un conjunto de conocimientos de dominio de expertos de seguridad informática para indagar indicadores de actividad maliciosa, como procesos ocultos y archivos DLL, o ventanas de procesos integrados que se ejecutan desde el directorio equivocado.

Características

  • 30 Volatility plugins combinados en 20 DAMM plugins(por ejemplo, pslist, psxview y otros elementos se combinan en un plugin ‘processes’)
  • Puede ejecutar varios plugins en una invocación.
  • La opción para almacenar los resultados de plugin en bases de datos SQLite para su conservación o para el análisis de “caché”.
  • Un sistema de filtrado / tipo que permite fácilmente el filtrado de atributos como los PID para ver toda la información relacionada a algún proceso y la coincidencia exacta o parcial para cadenas, etc.
  • La capacidad de mostrar las diferencias entre las dos bases de datos de resultados para los mismos o similares máquinas y manipular cómo opera la diferenciación.
  • La capacidad de advertir sobre ciertos tipos de comportamiento sospechoso
  • Salida para terminal, tsv o grepable
DAMM tiene un sistema de alerta experimental construida en detectar signos de actividad maliciosa incluyendo:

Para ciertos procesos de Windows:
  • Relaciones padre / hijo incorrectos
  • Procesos ocultos
  • Ruta binaria incorrecta
  • Prioridad predeterminada incorrecta
  • Sesión incorrecta
Para todos los procesos loaded DLLs y módulos:
  • Cargar / ejecutar desde el directorio temporal
Para archivos DLL:
  • Extensiones falsas
  • DLL ocultos
  • Encabezados PE en inyecciones
  • SID que dan acceso al dominio
  • Privilegios de depuración



python damm.py -h
usage: damm.py [-h] [-d DIR] [-p PLUGIN [PLUGIN ...]] [-f FILE] [-k KDBG]
               [--db DB] [--profile PROFILE] [--debug] [--info] [--tsv]
               [--grepable] [--filter FILTER] [--filtertype FILTERTYPE]
               [--diff BASELINE] [-u FIELD [FIELD ...]] [--warnings] [-q]

DAMM v1.0 Beta

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -d DIR                Path to additional plugin directory
  -p PLUGIN [PLUGIN ...]
                        Plugin(s) to run. For a list of options use --info
  -f FILE               Memory image file to run plugin on
  -k KDBG               KDBG address for the images (in hex)
  --db DB               SQLite db file, for efficient input/output
  --profile PROFILE     Volatility profile for the images (e.g. WinXPSP2x86)
  --debug               Print debugging statements
  --info                Print available volatility profiles, plugins
  --tsv                 Print screen formatted output.
  --grepable            Print in grepable text format
  --filter FILTER       Filter results on name:value pair, e.g., pid:42
  --filtertype FILTERTYPE
                        Filter match type; either "exact" or "partial",
                        defaults to partial
  --diff BASELINE       Diff the imageFile|db with this db file as a baseline
  -u FIELD [FIELD ...]  Use the specified fields to determine uniqueness of
                        memobjs when diffing
  --warnings            Look for suspicious objects.
  -q                    Query the supplied db (via --db).

Fuentes:
http://www.hackplayers.com/2011/08/malheur-050-analisis-automatico-de.html
http://noticiasseguridad.com/importantes/aprende-hacer-analisis-de-malware-avanzado-con-damm/
http://noticiasseguridad.com/importantes/como-hacer-un-analisis-de-malware-con-malheur/

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