首页
/ malWASH v2.0:让恶意软件“隐身”的动态多样化引擎

malWASH v2.0:让恶意软件“隐身”的动态多样化引擎

2024-09-09 04:01:21作者:郜逊炳
malWASH
暂无简介

项目介绍

malWASH 是一款动态多样化引擎,旨在执行任意程序而不被动态分析工具检测到。简而言之,它是一个能够使现有恶意软件逃避所有现有行为和动态分析检测方法的恶意软件引擎。需要注意的是,malWASH 是一个研究项目,目前尚不稳定。其目标是证明这种新一代恶意软件的可能性。为了在实际环境中使用,还需要大量的额外工作。

malWASH 与 Visual Studio 2010 编译器配合使用效果最佳。用户可以创建自己的程序,使用 VS 编译后在 malWASH 中使用。*.pdb 文件有助于 IDA 分析,因此推荐在可用时使用。

项目技术分析

malWASH 的核心思想是将目标恶意软件切割成小模块,然后在其他进程的上下文中执行这些模块,从而将原始恶意软件的行为隐藏在一系列良性进程的行为中。调度器负责连接这些模块,并在不同进程之间传递状态。尽管 malWASH 确保了执行的程序保持持久性,从而使任何移除过程变得复杂,但良性进程的执行并未受到影响。

详细的运行机制可以参考相关的论文(https://nebelwelt.net/publications/files/16WOOT.pdf),该论文发表在 Usenix WOOT'16 上。源代码编写良好,易于理解,注释中包含了许多未在论文中提及的信息。

项目及技术应用场景

malWASH 主要应用于以下场景:

  1. 恶意软件研究:研究人员可以使用 malWASH 来测试现有动态分析工具的检测能力,评估其对新型恶意软件的适应性。
  2. 安全测试:安全专家可以使用 malWASH 来模拟恶意软件的行为,从而测试和改进防御系统。
  3. 教育培训:在网络安全课程中,malWASH 可以作为教学工具,帮助学生理解恶意软件的动态行为和检测技术。

项目特点

  1. 动态多样化:malWASH 通过将恶意软件切割成小模块并在不同进程中执行,实现了动态多样化,从而逃避动态分析工具的检测。
  2. 持久性:malWASH 确保执行的程序保持持久性,增加了移除的难度。
  3. 易于集成:与 Visual Studio 2010 编译器配合使用效果最佳,用户可以轻松创建和编译自己的程序。
  4. 开源透明:源代码开放,注释详细,便于理解和修改。

如何运行 malWASH

  1. 创建一个目录 malWASH_intr 并复制 code_1code_2 文件。
  2. malwash_splitter.plw 插件复制到 IDA 插件目录。
  3. 使用 IDA 6.3 加载目标二进制文件并运行插件。
  4. 配置参数并编译源文件。
  5. 以管理员身份运行生成的可执行文件,观察加载器的进度。

注意事项

  1. 远程键盘记录器是验证 malWASH 是否有效的好样本。
  2. 确保注入代码在 32 位应用程序中运行。
  3. 如果程序崩溃,可能是共享地址的问题,可以尝试修改并重新编译。
  4. 当前版本不稳定,可能在某些环境中无法运行。

通过 malWASH,您可以深入了解恶意软件的动态行为和检测技术,同时也可以为网络安全研究提供有力的工具支持。欢迎加入 malWASH 社区,共同探索恶意软件的奥秘!

malWASH
暂无简介
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
CangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
672
0
openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
12
8
advanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.83 K
19.04 K
redis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
323
26
RuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
136
18
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
31
5
easy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
1.42 K
231
xzs
在线考试系统、考试系统、在线教育考试系统、在线教育、跨平台考试、考试、智能考试、试题、错误试题、考试题目、试题组卷等
HTML
3
1
langgpt
Ai 结构化提示词,人人都能写出高质量提示词,GitHub 开源社区全球趋势热榜前十项目,已被百度、智谱、字节、华为等国内主流大模型智能体平台使用,内容来自国内最具影响力的高质量提示词工程师学习交流社群——LangGPT。开源知识库:https://langgptai.feishu.cn/wiki/RXdbwRyASiShtDky381ciwFEnpe
Jupyter Notebook
16
2