两个开源恶意代码的查杀引擎 clamav yara

本文介绍了ClamAV和YARA两种恶意软件检测工具的特点与应用场景,包括如何通过特征码进行恶意软件分类,以及如何识别文件类型和使用哈希算法。同时探讨了Windows PE文件的基本概念及其在恶意软件检测中的作用。

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1. 使用ClamAV分类

    ClamAV是开源杀毒引擎,它的应用范围包括突发事件响应、取证、常规恶意软件保护以及恶意软件发现,也可以将ClamAV作为现有的台式机、文件服务器、邮件服务器以及其他需要杀毒扫描软件场景中杀毒扫描软件的补充工具和替代工具。

    ClamAV中有许多内置的扫描功能可用于处理存档文件、打包可执行文件、HTML、邮件以及其他类型的数据,改功能支持直接编写特征码以及扫描大范围的内容,且无需针对每种文件类型写专用的解析程序。另外,ClamAV程序包中还包含libclamav库以及命令行可执行文件接口。

可以在http://www.clalmav.net/download/sources/获得。

ClamAV主要的检测数据库包括:

 1) 已知的恶意二进制文件的MD5哈希值

 2) PE(Windows 中可执行文件格式)节的MD5哈希值

 3) 十六进制特征码(shellcode)

 4) 存档元数据特征码

 5) 已知的合法文件的白名单数据库

    二进制特征码(shellcode)的相关介绍:

    http://baike.baidu.com/link?url=BK8WRdUX-v3UhicAngMg3o8XBNv_uU-RWSKxnX0VGloH4iElDejn50CWH4mK7qoH

    http://wenku.baidu.com/link?url=-NQ0qmalsY7uFnBielqrBUl27hCMcXIrGKm6NLul0XBuK19KL3feaKf1jDzxa5guNLd7If2YoFqy_lH7UnPQoRUjYk1g9KEpUNm53ZULcFe

2. 使用YARA分类

    YARA(http://code.google.com/p/yara-project)是一个特别灵活的恶意软件识别和分类引擎,可以利用YARA创建规则以检测字符串、入侵序列、正则表达式、字节模式等。可以利用命令行模式下的yara工具扫描文件,也可以利用YARA提供的API函数将yara扫描引擎集成到C或python语言编写的工具中。

    YARA允许的最大跳转偏移量是255字节,因此当ClamAV特征码转成YARA特征是,需要将特征拆分成几个AND语句连接。YARA和PEiD可识别加壳文件,PEiD是Windows系统中用于检测加壳文件的一个图形用户界面工具,特征码以纯文本文件方式存储,可以使用自己的工具扩展和/或解析新的特征码。

    下面场景可以使用YARA特征码:

 1) 使用常见的密码创建规则文件,从而可以捕获试图使用暴力破解用户账户和登陆的恶意软件。

 2) 使用登录字符串、URL字段以及银行以及银行域名等字符串创建规则文件,从而可以捕获以金融机构为目标的恶意软件。

 3) 使用杀毒进程、杀毒服务以及杀毒网站域名等字符串创建规则文件,从而可以捕获试图终止或禁用杀毒产品的恶意软件。

3. 文件类型识别方法

 1) Linux中file命令可确定文件类型,即使文件删除了扩展名,仍可以确定文件是否为可执行文件等。

 2) Python中可以使用python-magic程序包确定文件具体类型。

 3) 也可编写YARA特征码用以检测文件类型。

4. 哈希算法

 1) Linux中可以使用md5sum、sha1sum、sha256sum以及sha512sum等命令生成文件的哈希值。

 2) Python中可以使用内置的hashlib模块或者PyCrypto模块生成哈希值。

 模糊哈希用户确定文件之间的相似度。可使用ssdeep命令。

5. 恶意PE文件

    Windows中的可执行文件必须遵循PE/COFF(Protable Executable/Common Objeck File Format)规范。该规范适用范围包括但不限于控制台程序(console)和图形用户界面(GUI)应用程序(.exe)、动态链接库(.dll)、内核驱动程序(.sys)、Activex控件(.ocx)。

    两篇PE的文章:

        http://msdn.microsoft.com/en-us/magazine/ms809762.aspx

        http://msdn.microsoft.com/en-us/magazine/cc301805.aspx

    可基于PE的头中的值来检查可疑文件的方法。

<think>嗯,用户之前问过如何用Python制作杀毒软件,现在又提到可能不需要特征比对,而是在运行时拦截恶意操作。这说明用户可能对传统基于特征码的杀毒方法不太满意,想探索行为监控的方法。我需要先确认用户的需求是什么,他们可能希望更主动的防御方式,类似于实时监控程序行为而不是静态扫描。 用户可能对现有杀毒软件的工作原理有一定了解,但想用Python实现类似行为分析的功能。需要分析行为监控的可行性,以及Python在这方面的优缺点。比如,Python在系统底层操作上的限制,可能需要依赖其他工具或库。 另外,用户可能关心如何具体实现行为拦截,比如监控文件操作、网络访问、进程创建等。这时候需要给出具体的实现思路,比如使用hook技术或现有库,同时指出潜在的技术难点,比如权限问题、性能影响等。 还要考虑到用户的技术水平,可能对系统底层不太熟悉,所以需要建议一些适合入门的库或框架,比如sysinternals的某些工具,或者Python的psutil、socket等库。同时提醒用户Python在实时监控方面的局限性,可能需要结合其他语言或工具。 最后,总结行为监控的优点和挑战,帮助用户权衡是否采用这种方法,并鼓励他们进行实验和学习。可能需要推荐进一步的学习资源,如动态分析工具或沙箱技术,供用户深入研究。</think>你的思路更偏向于 **主动防御(Active Defense)** 或 **行为监控(Behavior Monitoring)**,这种方法不依赖静态特征库,而是通过动态拦截程序的行为(如文件篡改、网络通信、系统调用等)来判断是否恶意。这种设计确实更先进,但实现难度也更高。以下是具体分析和建议: --- ### **1. 行为监控的核心逻辑** - **监控对象** 需重点关注高风险行为: - **文件操作**:加密文件(类似勒索软件)、覆盖系统文件 - **进程行为**:注入其他进程、提权操作 - **网络活动**:连接恶意 IP、高频发送敏感数据 - **注册表/配置修改**(Windows 特有) - **内存操作**:代码注入、Shellcode 执行 - **拦截机制** - **Hook 技术**:挂钩系统 API(如 Windows 的 `CreateProcess`、`WriteFile`),在关键操作前阻断。 - **沙箱(Sandbox)**:在隔离环境中运行程序,观察其行为。 - **系统日志监控**:解析系统日志(如 Linux 的 `auditd`、Windows 事件日志)检测异常。 --- ### **2. Python 的实现可能性** #### **可行方案** - **简易行为监控器** 用 Python 调用系统工具或库实现基础监控: - **文件监控**:使用 `watchdog` 库监听文件变动,结合规则判断是否恶意(如频繁修改 `.docx` 文件)。 ```python from watchdog.events import FileSystemEventHandler class Handler(FileSystemEventHandler): def on_modified(self, event): if event.src_path.endswith(".docx"): analyze_behavior(event.src_path) # 自定义分析函数 ``` - **网络监控**:用 `scapy` 或 `socket` 库抓包,检测可疑连接: ```python from scapy.all import sniff def packet_callback(packet): if packet.haslayer("IP") and packet["IP"].dst == "1.2.3.4": block_ip(packet["IP"].src) # 封禁来源 IP sniff(prn=packet_callback, store=0) ``` - **进程监控**:通过 `psutil` 库追踪进程行为: ```python import psutil for proc in psutil.process_iter(): if "malicious.exe" in proc.name(): proc.kill() ``` #### **技术难点** - **底层交互限制** Python 难以直接挂钩系统 API(需依赖 C/C++ 扩展或调用外部工具如 `Sysinternals` 的 `Process Monitor`)。 - **性能与实时性** 纯 Python 实现的监控可能延迟较高,难以处理高频操作。 - **绕过风险** 恶意程序可能检测到 Python 监控进程并主动终止它。 --- ### **3. 改进方向** #### **结合系统工具** - **Windows** 调用 PowerShell 或 `Windows Defender` 的 API(如 `AMSI` 接口)增强拦截能力。 - **Linux** 利用 `auditd` 或 `eBPF` 实现内核级监控(需编写 C 模块)。 #### **集成机器学习** 通过行为日志训练模型,识别异常模式: ```python from sklearn.ensemble import IsolationForest # 假设 logs 是包含 CPU、文件操作等指标的数据集 model = IsolationForest() model.fit(logs) anomalies = model.predict(new_logs) # 预测异常行为 ``` #### **沙箱化执行** 结合虚拟化技术(如 `Docker`)运行可疑程序: ```bash # 在 Docker 容器中运行程序并监控 docker run --rm -v /safe/path:/app malware.exe ``` --- ### **4. 实际案例参考** - **开源项目** - **Cuckoo Sandbox**:Python 编写的自动化恶意软件分析系统,支持行为监控。 - **ProcMon**(非 Python):Windows 系统级行为监控工具,可导出日志供 Python 分析。 - **商业产品逻辑** 火绒、卡巴斯基等杀毒软件会混合使用特征码扫描 + 行为分析 + 云查杀。 --- ### **5. 对初学者的建议** 1. **从简单场景入手** 例如:监控 USB 设备插入时自动扫描文件,或阻止特定程序启动。 2. **利用现有中间件** 如 `YARA` 规则匹配进程内存中的恶意代码片段。 3. **测试环境安全** 务必在虚拟机中测试,避免真实系统被感染。 --- ### **总结** - **可以实现**:用 Python 构建轻量级行为监控工具,尤其适合学习原理。 - **难以实用化**:高实时性、防绕过、性能优化需依赖底层语言(如 C)或系统级支持。 - **进阶学习**:推荐研究反病毒引擎(如 ClamAV)、逆向工程(如 IDA Pro)或威胁狩猎框架(如 MITRE ATT&CK)。 如果需要具体的代码示例(如拦截进程创建),可以进一步说明场景!
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