SEMA-ToolChain：利用符号执行进行恶意软件分析的工具链

SEMA-ToolChain：利用符号执行进行恶意软件分析的工具链

SEMA-ToolChain ToolChain using Symbolic Execution for Malware Analysis. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SEMA-ToolChain

SEMA-ToolChain 是一款利用符号执行（Symbolic Execution）对恶意软件进行分析的强大工具链。它通过分析二进制文件的执行路径和调用图，帮助研究人员识别恶意软件的行为模式，从而实现对恶意软件的自动化分类。

项目介绍

SEMA-ToolChain 的核心是利用符号执行来提取程序的行为特征，进而构建静态调用依赖图（SCDG）。这种图可以用于后续的恶意软件家族识别和分类。SEMA-ToolChain 包含多个模块，包括符号执行框架、图挖掘算法、分类器以及一个用于交互的 Web 应用程序。

项目技术分析

SEMA-ToolChain 使用 Python 编写，并依赖多个关键库和框架。以下是项目的技术组成：

• Angr：一个用于符号执行的框架，用于执行二进制文件并提取执行路径。
• Graph Mining：用于挖掘不同执行路径之间的共同模式，进而构建恶意软件的签名。
• SVM（支持向量机）：使用 INRIA 图核或 Weisfeiler-Lehman 图核的 SVM 分类器，用于恶意软件的分类。
• Web 应用：提供用户界面，用于管理实验和查看分析结果。

SEMA-ToolChain 的架构分为以下几个步骤：

1. 收集不同恶意软件家族的标记二进制文件作为输入。
2. 使用 Angr 进行符号执行，提取执行路径。
3. 利用图论启发式算法将执行路径聚合成 SCDG。
4. 使用图挖掘技术提取 SCDG 之间的共同模式，构建签名。
5. 对新样本进行分类时，构建其 SCDG 并与已知家族的 SCDG 进行比较。

项目技术应用场景

SEMA-ToolChain 适用于多种恶意软件分析场景：

• 恶意软件家族识别：通过分析执行路径和调用图，SEMA-ToolChain 可以识别出恶意软件属于哪个家族。
• 自动化分类：利用预先构建的签名库，SEMA-ToolChain 能够快速对新样本进行分类。
• 特征提取：为恶意软件研究提供详细的特征数据，帮助研究人员深入了解恶意软件的行为模式。

项目特点

SEMA-ToolChain 具有以下显著特点：

• 强大的符号执行框架：利用 Angr 进行深度符号执行，提取详细的执行路径信息。
• 灵活的图挖掘算法：通过图挖掘技术发现不同恶意软件之间的相似性。
• 多分类器支持：提供 SVM 等多种分类器，适应不同的分类需求。
• 用户友好的 Web 界面：通过 Web 应用程序简化用户操作，提高分析效率。

SEMA-ToolChain 通过其独特的符号执行和图挖掘技术，为恶意软件分析领域提供了一个高效、可靠的分析工具，值得安全研究人员和开发者的关注和使用。

SEMA-ToolChain ToolChain using Symbolic Execution for Malware Analysis. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SEMA-ToolChain