恶意代码分析实战19-01

最新推荐文章于 2023-12-25 17:49:02 发布
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#单元测试 #python

本文介绍了一个具体的shellcode分析过程，包括解码机制、手动导入函数、与远程主机通信细节及文件系统遗留痕迹等内容。

本次实验我们将会分析lab19-01文件。先来看看要求解答的问题
Q1.这段shellcode是如何编码的?
Q2.这段shellcode手动导入了哪个函数?
Q3.这段shellcode和哪个网络主机通信?
Q4.这段shellcode在文件系统上留下了什么迹象?
Q5.这段shellcode做了什么?

将实验程序载入IDA
在这里插入图片描述

可以看到是一些ecx自增操作
一直到了200开始才是正常的代码段
在这里插入图片描述

shellcode的解码器也是从这里开始的
一开始的xor用于清空ecx，之后将18dh赋给cx
jmp来到loc_21f,而在下图可以看到loc_21调用sub_208,在call指令执行后，就会把下一条指令的地址也就是224压到栈顶
如下所示
在这里插入图片描述

可见这里是一个循环
循环体外的202处看到ecx被赋值18dh，循环体中的21B处有dec ecx，这说明ecx是起到计数器的作用
将光标定位到sub_208,按空格键切换模式
在这里插入图片描述

可以看到和我们描述的一样，再切换回来
208处pop指令会将栈顶也就是224这个地址赋给esi
之后push则是将其压栈，mov指令将esi赋给edi
lodsb指令在这里是将esi赋给eax，esi中的地址是224，该地址的值是多少呢？
我们光标定位到224，按d键
在这里插入图片描述

点击yes得到如下结果
在这里插入图片描述

可以看到该地址的值是49h
也就是将49h赋给eax
之后al赋给dl，dl此时的值就是49h，dl减去41h，所得结果左移4位
然后esi自增，变成了225，同样定位到225，按d键，结果如下
在这里插入图片描述

通过215处的lodsb将225地址的值4ah赋给eax，al的值就是4ah
al-41h,再将其结果与dl相加，结果保存在al
21a处的stodb将eax的内容赋给edi所指向的地址的位置，而edi这次是被赋了224这个地址，也就是说上面运算的结果被保存在了224地址处
之后，edi会指向下一个地址，Ecx自减，然后继续循环
在21e处的retn则会来到224处，在224开始解码，这里就是开始解码的地方。
我们知道这是解码的操作，但是上面的分析可以还是比较麻烦的，我们尝试将shellcode从bin文件提取出来（提出来的shellcode在shellcodet.txt）
shellcode.txt如下所示
然后将其填入模板template.txt
得到test.txt
使用vc++6.0编译
首先创建一个test.cpp文件
在这里插入图片描述

然后将test.txt内容粘贴进去
在这里插入图片描述

接着依次编译、链接
点击下图两个按键就可以
在这里插入图片描述

在debug目录下得到test.exe
在这里插入图片描述

使用od分析test.exe
直接ctrl+g来到4016b4的地方，这里是调用main函数的地址
在这里插入图片描述

我们在这里下断点，然后命中，接着f7步入
在这里插入图片描述

这样就来到了main函数中
直接往下走到retn处（在4010bb下断点，再命中即可）
在这里插入图片描述

然后切换到打开的cmd中，按下回车
在这里插入图片描述

再回到ollydbg，f7单步走，来到了shellcode解码的地方

在这里插入图片描述

注意：
这里开始就是我们在IDA中看到的解码的部分，我们在ollydbg在按照od所呈现的信息再简单分析一遍
解码部分从12fb80开始，加载被编码的字节对，减去基值0x41，移位并且将两个值相加，然后将结果存回内存中。12fb89处的push指令用12fb9e处的retn指令将控制转到攻击负载
Q1.这段shellcode是如何编码的?
A1.这个shellcode使用了一种字母编码的方式，攻击负载的一个字节存储在两个编码字节的低4比特位
注意到既然12fb9e处有个retn，我们可以直接在这里下断点
在这里插入图片描述

就可以完成解密的流程，得到解密后的代码

注意看上图，在还没有按f9命中的时候12fba4开始往下的地方都是没有正确识别出指令的
接下来我们下完断点，按f9执行，如下所示
在这里插入图片描述

12fba4开始往下的指令都被成功解码出来了
接下来回到第二个问题：这段shellcode手动导入了哪些函数?
这里我们切换到kali使用sctest来模拟shellcode，命令如下
sctest -Svs 1000000 < Lab19-01.bin > sectest-lab19.txt
结果如下所示
在这里插入图片描述

在这里看到shellcode导入了
LoadL ibraryA
GetSystemDirectoryA
WinExec
URLDownloadToFileA
Q2.这段shellcode手动导入了哪些函数?
A2.shellcode导入了：
LoadL ibraryA
GetSystemDirectoryA
WinExec
URLDownloadToFileA
从上图可以看到shellcode会连接到http://www.practicalmalwareanalysis. com/shellcode/annoy_user. exe
Q3.这段shellcode和哪个网络主机通信?
A3. shellcode 下载如下URL:
http://www.practicalmalwareanalysis.com/shellcode/annoy_user.exe。
在上图我们注意到
使用URLDownloadToFile将annoy_user.exe下载后保存为了system32目录下的1.exe文件，之后会通过winexec来运行
Q4.这段shellcode在文件系统上留下了什么迹象?
A4. shellcode 在文件系统上写了文件%SystemRoot%\System32\I.exe，并运行它。
Q5.这段shellcode做了什么?
A5. shellcode 会从指定的URL下载文件，将下载的文件写到硬盘，并运行它。

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10-02
<think>我们正在为一位计算机专业研一学生设计JVM学习方案，该学生研究方向是边缘计算安全（差分隐私、隐私路径等），有408和软件工程基础，目前正在学习JVM。需要评估是否需要全看JVM视频集，补充缺失内容，并提供学习汇总、刷题和实例验证建议。 分析需求： 1. 判断视频全集必要性：基于研究生背景和边缘计算安全方向，不需要全看基础视频，应侧重与安全、资源受限环境相关的JVM特性。 2. 补充缺失内容：边缘设备特有的JVM问题（内存管理、轻量级GC、安全机制）。 3. 学习汇总：结构化知识框架，突出重点。 4. 刷题建议：结合边缘安全场景的实战题目。 5. 小实例验证：通过代码实验加深理解。 参考信息： [^1]: 强调现代程序需兼顾灵活性和安全性。 [^2]: 提到JVM监控工具（如JConsole、VisualVM）对分析GC性能的重要性。 [^3]: 警示微小的不一致会导致严重问题（类比JVM调优需谨慎）。 解决方案： 一、视频学习策略（不全看） - 跳过：基础内存结构、类加载流程等已掌握内容。 - 重点观看： 1. 堆外内存管理（DirectByteBuffer与网络安全缓冲区） 2. 适用于嵌入式设备的GC算法（ZGC/Shenandoah低延迟特性） 3. 字节码验证与安全沙箱（关联边缘设备防恶意代码） 4. JNI安全实践（预防本地代码漏洞） 二、缺失内容补充（边缘计算关联点） - 内存安全：垃圾回收停顿对实时性影响（边缘设备需<10ms停顿） - 轻量化：GraalVM Native Image构建无JVM运行时 - 可信执行：Intel SGX Enclave与JVM的集成 - 资源监控：Linux cgroups限制JVM内存/CPU 三、学习汇总（核心模块） ``` 1. 内存模型进阶 - 堆外内存：ByteBuffer.allocateDirect VS malloc - 内存屏障：VarHandle保证边缘设备数据一致性 2. 垃圾回收调优 - ZGC着色指针技术（适应边缘设备异构内存） - 最大停顿时间预测：`-XX:MaxGCPauseMillis`实战 3. 安全机制 - 类加载隔离：自定义类加载器实现隐私计算引擎隔离 - 字节码加密：Transformer保护边缘节点代码 4. 原生交互 - JNI临界区：GetPrimitiveArrayCritical优化数据传输 - 安全退出：确保本地代码释放资源 ``` 四、刷题建议 - LeetCode题目：不需要传统算法题，改成JVM场景题： 1. 手写安全内存分配器（防止堆外内存泄漏） 2. 模拟ZGC并发处理（并发标记算法实现） - 大厂面试题改造： - 如何诊断边缘设备Full GC？→ 添加资源限制条件（仅512MB RAM） 五、小实例验证 ```java // 边缘设备GC停顿模拟 public class GCPauseSimulator { static final int _1MB = 1024 * 1024; public static void main(String[] args) { // 创建短生命周期对象模拟传感器数据 new Thread(() -> { while (true) { byte[] sensorData = new byte[2 * _1MB]; // 诱发Young GC Thread.sleep(10); } }).start(); // 监控线程（边缘设备需低延迟） new Thread(() -> { long lastTime = System.nanoTime(); while (true) { long now = System.nanoTime(); if (now - lastTime > 20_000_000) { // 20ms停顿警报 System.err.println("GC pause detected: " + (now - lastTime)/1000000 + "ms"); } lastTime = now; } }).start(); } } ``` 运行参数：`-XX:+UseZGC -Xmx256m -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintGC` 六、监控工具实践（参考引用[^2]） - JConsole：观察堆外内存（Direct Memory）波动 - VisualVM：分析GC日志中停顿时间分布 - 添加安全监控：`-Djava.security.debug=access`跟踪权限检查 相关问题： 1. 如何在512MB内存的边缘设备配置ZGC参数？ 2. 自定义类加载器如何防止差分隐私算法被篡改？ 3. 边缘设备部署时，如何验证JVM运行时完整性？ 4. JNI代码导致的内存泄漏如何诊断？ </think>### 针对边缘计算安全方向的JVM学习优化方案 #### 一、视频学习策略（不必全看） 1. **可跳过的基础内容** - 类加载流程、内存区域划分等基础概念（408已覆盖） - GC基础算法（标记清除/复制算法等） *理由：你已具备扎实的计算机基础，重复学习效率低* 2. **必须重点学习的内容** - 堆外内存管理（`DirectByteBuffer`） ```java // 边缘设备内存敏感场景示例 ByteBuffer directBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024); // 绕过堆内存GC ``` - 低延迟GC原理（**ZGC/Shenandoah**） - 关键参数：`-XX:MaxGCPauseMillis=10`（边缘设备要求<20ms停顿） - 安全沙箱机制 - `SecurityManager`在隐私计算中的应用 - 字节码验证流程（结合差分隐私算法保护） - JNI本地调用安全 - 预防本地代码的内存泄漏攻击 #### 二、缺失关键内容补充（边缘场景特需） | **知识点** | **边缘计算关联性** | **学习资源** | |----------------------|-----------------------------------|----------------------------------| | **GraalVM Native** | 构建无JVM的轻量级安全容器 | [GraalVM官方文档](https://www.graalvm.org/) | | **内存屏障硬件实现** | NUMA架构下边缘节点数据一致性 | 《深入理解计算机系统》第6章 | | **TEE集成** | Intel SGX Enclave隐私计算保护 | [OpenEnclave SDK](https://openenclave.io/) | | **eBPF监控** | 内核级JVM行为审计（安全框架基础） | 《BPF Performance Tools》第11章 | #### 三、学习汇总与优先级建议 ```mermaid graph TD A[JVM核心] --> B[内存模型] A --> C[GC机制] A --> D[执行引擎] B --> B1(堆外内存管理) B --> B2(内存屏障) C --> C1(ZGC/Shenandoah) C --> C2(GC调优实战) D --> D1(字节码验证) D --> D2(JNI安全) style B1 stroke:#f66,stroke-width:2px style C1 stroke:#f66,stroke-width:2px style D2 stroke:#f66,stroke-width:2px ``` #### 四、刷题与实例验证方案 1. **刷题建议（LeetCode改造）** - 传统题：`Java内存泄漏排查` → **改造为** *"在512MB内存的边缘设备上，优化DirectByteBuffer缓存策略"* - 参考[^2]的GC监控方法，增加**资源约束条件**： ```bash # 限制容器资源 docker run -it --cpus=1 --memory=512m openjdk:17 ``` 2. **小实例设计** **边缘设备安全内存分配验证** ```java public class EdgeMemoryValidator { // 模拟边缘设备内存压力 static final int MAX_DIRECT_MEM = 100 * 1024 * 1024; // 100MB public static void main(String[] args) { List<ByteBuffer> buffers = new ArrayList<>(); try { while (true) { buffers.add(ByteBuffer.allocateDirect(2 * 1024 * 1024)); // 每次2MB System.out.println("已分配: " + (buffers.size() * 2) + "MB"); Thread.sleep(100); } } catch (OutOfMemoryError e) { System.err.println("堆外内存溢出! 最大分配: " + (buffers.size() * 2) + "MB"); } catch (InterruptedException ignored) {} } } ``` **运行参数**： `-XX:MaxDirectMemorySize=100m -Xmx50m` **观测点**： - 使用`jcmd <PID> VM.native_memory`监控堆外内存 - 通过[^2]提到的JConsole观察GC行为 #### 五、安全场景验证建议 1. **差分隐私保护实验** - 在JNI层实现拉普拉斯噪声注入： ```c // JNI 代码片段 JNIEXPORT jdouble JNICALL Java_PrivacyEngine_addNoise(JNIEnv *env, jobject obj, jdouble value) { double noise = laplace_noise(0.0, 1.0); // ϵ=1.0的拉普拉斯噪声 return value + noise; } ``` 2. **安全监控实践** - 部署**Prometheus+JMX Exporter**： ```yaml # prometheus.yml 配置片段 - job_name: 'edge_jvm' static_configs: - targets: ['edge-device-ip:9091'] # 边缘设备暴露的JMX端口 ``` --- ### 相关问题 1. 如何在资源受限的边缘设备实现JVM安全热升级？ 2. ZGC的`-XX:SoftMaxHeapSize`参数对边缘计算有何特殊价值？ 3. 如何通过JVM沙箱防止差分隐私算法被恶意篡改？ 4. 在可信执行环境（TEE）中部署JVM需要考虑哪些安全因素？ 5. 如何利用eBPF跟踪JVM堆外内存泄漏？ > **关键提醒**：边缘计算场景下，JVM学习需重点关注**内存精确控制**、**确定式延迟**和**可信执行**三要素。建议结合[OpenJDK Panama项目](https://openjdk.org/projects/panama/)探索硬件原生交互，这将直接支撑你的隐私路径研究[^1]。
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