malware-analysis-methodology

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name: malware-analysis-methodology
description: "恶意软件分析方法论。当需要分析可疑二进制文件（PE/ELF/Mach-O）、内存 dump 中的恶意代码、或已知恶意软件家族样本时使用。覆盖静态分析、动态分析、代码逆向、IOC 提取全流程。红队视角：理解检测面以改进免杀"
metadata:
  tags: "malware,analysis,reverse,PE,ELF,static,dynamic,sandbox,IOC,恶意软件,样本分析,逆向"
  category: "malware"
  mitre_attack: "T1059,T1055,T1027,T1497,T1140"
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# 恶意软件分析方法论

> **红队价值**：理解样本如何被分析 → 知道哪些特征会暴露 → 改进免杀和 OPSEC

## ⛔ 深入参考

- PE/ELF 静态分析详细命令与脚本 → [references/static-analysis.md](references/static-analysis.md)
- 动态分析与沙箱对抗 → [references/dynamic-analysis.md](references/dynamic-analysis.md)

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## Phase 0: 样本处理与安全准备

⛔ **NEVER** 在非隔离环境执行样本！

```bash
# 计算哈希
sha256sum sample.bin
md5sum sample.bin

# 基础识别
file sample.bin
strings -n 6 sample.bin | head -50

# 检查是否加壳
upx -t sample.bin         # UPX
die sample.bin            # Detect It Easy
```

决策：
```
样本类型？
├─ PE (Windows) → Phase 1A
├─ ELF (Linux) → Phase 1B
├─ Mach-O (macOS) → Phase 1C
├─ Shellcode/内存 dump → Phase 2（直接动态分析）
└─ 脚本（PS1/VBS/JS/Python）→ 直接静态阅读代码
```

## Phase 1A: PE 静态分析

```bash
# PE 头信息
python3 -c "
import pefile
pe = pefile.PE('sample.exe')
print(f'Compiled: {pe.FILE_HEADER.TimeDateStamp}')
print(f'Sections: {len(pe.sections)}')
for s in pe.sections:
    print(f'  {s.Name.decode().strip(chr(0)):8} Entropy:{s.get_entropy():.2f} VSize:{s.Misc_VirtualSize}')
print(f'Imports: {len(pe.DIRECTORY_ENTRY_IMPORT)}')
for entry in pe.DIRECTORY_ENTRY_IMPORT:
    print(f'  {entry.dll.decode()}')
"
```

**关键 Import 特征映射：**
| Import API | 功能推断 |
|-----------|---------|
| VirtualAlloc + WriteProcessMemory | 进程注入 |
| CreateRemoteThread | 远程线程注入 |
| WinHttpOpen / InternetOpenA | 网络通信/C2 |
| CryptEncrypt / BCryptEncrypt | 加密（可能是勒索软件） |
| RegSetValueEx + RunKey | 持久化 |
| NtQueryInformationProcess | 反调试 |
| IsDebuggerPresent | 反调试 |
| GetTickCount / QueryPerformanceCounter | 沙箱检测 |

## Phase 1B: ELF 静态分析

```bash
readelf -h sample          # ELF 头
readelf -S sample          # 节表
readelf -d sample          # 动态链接
nm sample 2>/dev/null      # 符号表（未 strip 时）

# 高熵节 = 可能加密/压缩
python3 -c "
from elftools.elf.elffile import ELFFile
import math
from collections import Counter
with open('sample','rb') as f:
    elf = ELFFile(f)
    for s in elf.iter_sections():
        data = s.data()
        if len(data) > 100:
            entropy = -sum((c/len(data))*math.log2(c/len(data)) for c in Counter(data).values())
            if entropy > 7.0:
                print(f'[!] 高熵: {s.name} entropy={entropy:.2f}')
"
```

## Phase 2: 动态分析决策

```
目标：观察样本运行时行为
├─ 有沙箱环境 → 直接投递（AnyRun/Cuckoo/CAPE）
├─ 本地 VM → strace/procmon + 网络抓包
└─ 仅有样本无法执行 → 纯静态（Ghidra/IDA）
```

**Windows 动态分析：**
```
1. Procmon 过滤进程名 → 文件/注册表/网络操作
2. Wireshark/fakenet → C2 通信
3. API Monitor → 关键 API 调用序列
```

**Linux 动态分析：**
```bash
strace -f -e trace=network,process,file -o trace.log ./sample
ltrace -f -o ltrace.log ./sample
# 另一终端监控
ss -tlnp    # 监听端口
ss -tnp     # 外连
```

## Phase 3: IOC 提取清单

⛔ 必须提取以下所有类型 IOC：

- [ ] 文件哈希（MD5 + SHA256）
- [ ] 网络指标（IP/域名/URL/URI 路径）
- [ ] 文件系统指标（创建/修改的文件路径）
- [ ] 注册表指标（Windows）
- [ ] 进程指标（进程名、命令行、父子关系）
- [ ] 持久化机制（启动项/计划任务/服务/cron）
- [ ] MITRE ATT&CK TTP 映射

## Phase 4: 红队反思（OPSEC 审查）

分析完成后，从红队视角反思：

```
该样本暴露了哪些特征？
├─ 静态特征 → 特定字符串/Import/节名/编译时间
├─ 行为特征 → 进程注入方式/持久化手法/C2 模式
├─ 网络特征 → User-Agent/URI 模式/心跳间隔
└─ 内存特征 → 未加密字符串/固定 XOR key/特征字节序列
```

→ 用于改进自身工具的免杀设计

## 工具速查

| 用途 | 工具 |
|------|------|
| PE 分析 | pefile, pestudio, CFF Explorer |
| ELF 分析 | readelf, pyelftools, radare2 |
| 反编译 | Ghidra, IDA Pro, Binary Ninja |
| 字符串提取 | FLOSS (FireEye), strings |
| 沙箱 | AnyRun, CAPE, Cuckoo |
| 网络 | Wireshark, FakeNet-NG |
| YARA | yara-python, yarGen |