探索异常软件行为的利器 —— Malware Behavior Analyzer (MBA)
2024-06-10 13:07:15作者:吴年前Myrtle
探索异常软件行为的利器 —— Malware Behavior Analyzer (MBA)
项目介绍
Malware Behavior Analyzer (MBA) 是一个基于QEMU的安全沙箱系统,专为异常软件分析设计。目前,MBA主要支持x86_64架构和Windows 10 x64虚拟机环境。这个强大的工具集成了多种功能,以帮助安全研究人员深入理解异常软件的行为。
项目技术分析
MBA的核心特性包括:
-
解耦信息流跟踪(DIFT): 一种被称为污点分析的技术,用于识别异常软件对客体OS造成的影响。在MBA中,DIFT已被升级到支持现代x86_64平台。
-
磁盘取证(Tsk): Tsk扩展提供了磁盘扇区与Windows客体文件之间的翻译,增强了分析深度。
-
内存取证(MemFrs): 通过虚拟机内省在不依赖客体OS的情况下解析内存数据,提取如进程列表等高阶语义信息。
-
Windows内嵌式代理(Agent): 提供QEMU控制台与Windows客体操作系统间通信的能力,支持执行命令、导入导出文件等功能。
-
开箱即用的挂钩(OBHook): 在虚拟机层面实现对客体OS事件的拦截,无需修改客体代码,避免了异常软件的干扰。
-
网络流量监控(NetTraMon): 监控并解析客体OS的TCP/UDP/ICMP网络流量,用户可以设置存储特定协议解析后的包。
-
指令记录器(Tracer): 实时记录样本执行的指令,提供用户态和内核态的追踪功能。
-
系统调用记录器(Systrace): 记录样本运行过程中的系统调用,有助于理解异常软件操作系统的手段。
应用场景
MBA适用于各种安全研究场景,例如:
- 异常软件行为分析
- 网络安全威胁检测
- 软件问题挖掘
- 反病毒策略开发
- 系统安全评估
项目特点
- 全面性:涵盖多种分析方法,从信息流跟踪到系统调用追踪。
- 灵活性:可根据需求启用或禁用不同组件。
- 兼容性:主要针对x86_64架构和Windows 10 x64,但具有一定的可移植性。
- 易用性:提供清晰的API文档和快速启动指南。
- 社区支持:由国立交通大学分布式系统和网络安全实验室的成员维护,有一支专业的团队支持。
要开始使用MBA,请访问项目GitHub页面克隆源码,按照提供的说明进行编译和配置。让我们一起探索异常软件世界的奥秘,保护我们的数字世界不受侵犯!
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C038
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0118
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
434
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
694
367
Ascend Extension for PyTorch
Python
240
272
暂无简介
Dart
693
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
269
328
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
673
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869