504ensicslabs/dammDifferenzanalyse von Malware im Arbeitsspeicher
Ein Open-Source-Speicheranalyse-Tool, das auf Volatility aufbaut. Es ist als Testumgebung für interessante neue Techniken gedacht, die der Community zur Verfügung gestellt werden sollen. Diese Techniken sind ein Versuch, den Untersuchungsprozess durch Datenreduktion und die Kodierung von Expertenwissen zu beschleunigen.
NOTE: Most DAMM output looks better piped through 'less -S' (upper 'S') as in:
python damm.py -h usage: damm.py [-h] [-d DIR] [-p PLUGIN [PLUGIN ...]] [-f FILE] [-k KDBG] [--db DB] [--profile PROFILE] [--debug] [--info] [--tsv] [--grepable] [--filter FILTER] [--filtertype FILTERTYPE] [--diff BASELINE] [-u FIELD [FIELD ...]] [--warnings] [-q]
DAMM v1.0 Beta
optional arguments: -h, --help show this help message and exit -d DIR Path to additional plugin directory -p PLUGIN [PLUGIN ...] Plugin(s) to run. For a list of options use --info -f FILE Memory image file to run plugin on -k KDBG KDBG address for the images (in hex) --db DB SQLite db file, for efficient input/output --profile PROFILE Volatility profile for the images (e.g. WinXPSP2x86) --debug Print debugging statements --info Print available volatility profiles, plugins --tsv Print screen formatted output. --grepable Print in grepable text format --filter FILTER Filter results on name:value pair, e.g., pid:42 --filtertype FILTERTYPE Filter match type; either "exact" or "partial", defaults to partial --diff BASELINE Diff the imageFile|db with this db file as a baseline -u FIELD [FIELD ...] Use the specified fields to determine uniqueness of memobjs when diffing --warnings Look for suspicious objects. -q Query the supplied db (via --db).
### Supported plugins <a name="plugins"/>
Siehe #python damm.py --info
apihooks callbacks connections devicetree dlls evtlogs handles idt injections messagehooks mftentries modules mutants privileges processes services sids timers
### Example <a name="example"/>
Geben Sie wie in Volatility ein Profil, ein Speicherabbild und eine Liste der auszuführenden Plugins (oder 'all') an, um die Terminalausgabe zu erhalten:```
python damm.py --profile WinXPSP2x86 -f memory.dmp -p processes | less -S
(or python damm.py --profile WinXPSP2x86 -f memory.dmp -p processes dlls modules)
(or python damm.py --profile WinXPSP2x86 -f memory.dmp -p all)
Bei Fragen oder Kommentaren: [email protected] Für Fehlermeldungen nutzen Sie bitte den GitHub-Issue-Tracker.
processes
offset name pid ppid prio image_path_name create_time exit_time threads session_id handles is_wow64 pslist psscan thrdproc pspcid csrss session deskthrd command_line
0x25c8830 System 4 0 8 59 403 False True True True True False False False
0x225ada0 alg.exe 188 668 8 C:\WINDOWS\System32\alg.exe 2010-10-29 17:09:09 UTC+0000 6 0 107 False True True True True True True True C:\WINDOWS\System32\alg.exe
0x2114938 ipconfig.exe 304 968 8 2011-06-03 04:31:35 UTC+0000 2011-06-03 04:31:36 UTC+0000 0 0 False True True False True False False False
0x2086978 TSVNCache.exe 324 1196 8 C:\Program Files\TortoiseSVN\bin\TSVNCache.exe 2010-10-29 17:11:49 UTC+0000 7 0 54 False True True True True True True True "C:\Program Files\TortoiseSVN\bin\TSVNCache.exe"
0x22df020 smss.exe 376 4 11 \SystemRoot\System32\smss.exe 2010-10-29 17:08:53 UTC+0000 3 19 False True True True True False False False \SystemRoot\System32\smss.exe
...
Um diese Ergebnisse in einer SQLite-Datenbank zu speichern, geben Sie einfach einen Dateinamen für die Datenbank an:``` python damm.py --profile WinXPSP2x86 -f memory.dmp -p processes --db my_results.db
Dies wird die Ergebnisse im Terminal ausgeben und sie auch in 'my_results.db' speichern.
Um die Ergebnisse erneut zu sehen:```
python damm.py -p processes --db my_results.db
(Beachten Sie, dass Sie das Speicherabbild nicht mehr benötigen und auch kein Profil angeben müssen; die Auflistung erscheint nahezu sofort, unabhängig davon, wie lange die ursprüngliche Verarbeitung gedauert hat.)
Wenn Sie später Prozesse und andere Plugins sehen möchten:``` python damm.py --profile WinXPSP2x86 -p processes dlls modules --db my_results.db
Wird:
1. die db nach der 'processes'-Ausgabe abfragen
2. die 'dlls'- und 'modules'-Plugins ausführen
3. die Ergebnisse anzeigen
4. die neuen Ergebnisse in der db speichern
Sobald du einige Daten in einer db gespeichert hast, kannst du sie mit dem -q-Schalter abfragen```
python damm.py -q --db my_results.db
profile: WinXPSP2x86
memimg: WinXPSP2x86/stuxnet.vmem
COMPUTERNAME: JAN-DF663B3DBF1
plugins: processes dlls modules
Plugins haben Attribute, die Typen zum Filtern haben können, z. B. für Prozesse: (verwenden Sie --info, um alle Plugin-Attribute zu sehen)``` offset name : string pid : pid ppid : pid image_path_name : string command_line : string create_time exit_time threads session_id handles is_wow64 pslist psscan thrdproc pspcid csrss session deskthrd
Diese Attribute und Typen können von den Differenz- und Filterfunktionen von DAMM genutzt werden
### Differenzbildung <a name="differencing"/>
Um die Differenz-Engine zu verwenden, erstellen Sie 2 Datenbanken aus 2 unterschiedlichen Speicherabbildern, z. B. eines vor und eines nach der Ausführung von Malware.```
python damm.py --profile WinXPSP2x86-f before.dmp -p processes --db before.db
python damm.py --profile WinXPSP2x86 -f after.dmp -p processes --db after.db
Verwenden Sie dann die Option --diff für die Basis-DB (hier die DB aus dem nicht infizierten Speicherabbild).``` python damm.py -p processes --db after.db --diff before.db
processes Status offset name pid ppid prio image_path_name create_time exit_time threads session_id handles is_wow64 pslist psscan thrdproc pspcid csrss session deskthrd command_line New 0x17d22e0 pythonw.exe 1256 1940 8 2013-10-31 23:23:14 UTC+0000 2013-10-31 23:23:19 UTC+0000 0 -268370093 False False True False False False False False Changed 0x18b4d38 svchost.exe 1080 692 8 2013-10-31 17:21:26 UTC+0000 66->71 False False True False False False False False Changed 0x1915198 winlogon.exe 648 376 13 2013-10-31 17:21:25 UTC+0000 24->26 False False True False False False False False Changed 0x1900120 services.exe 692 648 9 2013-10-31 17:21:25 UTC+0000 16->18 False False True False False False False False Changed 0x18b0360 svchost.exe 1124 692 8 2013-10-31 17:21:26 UTC+0000 5->6 False False True False False False False False Changed 0x1875490 explorer.exe 1636 1596 8 2013-10-31 17:21:27 UTC+0000 13->14 False False True False False False False False ...
Die Ergebnisse ähneln der obigen Ausgabe des Plugins 'processes', aber es gibt einige Unterschiede:
* Es werden nur Ergebnisse angezeigt, die neu in 'after.db' sind oder die in beiden Datenbanken vorkommen, sich aber in einigen Attributen gegenüber 'before.db' geändert haben (die Ausgabe ist hier gekürzt).
* Ergebnisse, die nur in der 'after.db' vorhanden sind, haben 'New' in der ersten Spalte ('Status').
* Ergebnisse, die sich zwischen den Datenbanken geändert haben, haben den Status 'Changed' und kennzeichnen – wichtig – die von DAMM erkannten Änderungen mit '->': In der letzten Ausgabezeile oben hat sich die Anzahl der Threads geändert.
### Manipulation der eindeutigen ID <a name="unique-id"/>
Um zu bestimmen, welche Prozesse in beiden Speicherabbildern oben existieren, werden im Hintergrund bestimmte Attribute von Prozessen verwendet, um für jeden eine eindeutige Kennung zu erstellen. Standardmäßig nutzt DAMM beispielsweise die pid, ppid, den Namen und die Startzeit als eindeutige Kennung eines Prozesses. Das ist sinnvoll, da sich diese Dinge während der Lebensdauer des Prozesses wahrscheinlich nicht ändern (sollten? können?), im Gegensatz zu Attributen wie der Anzahl der Threads und Handles, die sich ständig ändern. Dieser Standard-Satz funktioniert gut für Vergleiche von Objekten aus Speicherabbildern desselben Bootvorgangs derselben Maschine (z. B. mit VM-Snapshots), aber was ist mit Vergleichen über Speicherabbilder hinweg, die bei verschiedenen Bootvorgängen der Maschine aufgenommen wurden? Oder sogar bei anderen Maschinen? Die pid und ppid werden wahrscheinlich nicht gleich sein, aber der Name, der Bildpfad und die Befehlszeile sollten es sein.
Beim Vergleich eines Standard-Speicherabbilds von XPSP2x86 mit unserem Abbild, nachdem etwas Malware ausgeführt wurde:```
python damm.py -p processes --diff stock_WinXPSP2x86_processes.db --db after_malware.db
...
New 0x1874da0 explorer.exe 1636 1596 C:\WINDOWS\Explorer.EXE C:\WINDOWS\Explorer.EXE 2013-10-31 17:21:27 UTC+0000 None 12 0 316 False True False True True True True True
New 0x1983020 smss.exe 376 4 \SystemRoot\System32\smss.exe \SystemRoot\System32\smss.exe 2013-10-31 17:21:24 UTC+0000 None 3 19 False True False True True False False
New 0x182cda0 wpabaln.exe 1812 648 C:\WINDOWS\system32\wpabaln.exe C:\WINDOWS\system32\wpabaln.exe 2013-10-31 23:10:13 UTC+0000 None 1 0 58 False True False True True True True
New 0x1883308 spoolsv.exe 1500 692 C:\WINDOWS\system32\spoolsv.exe C:\WINDOWS\system32\spoolsv.exe 2013-10-31 17:21:27 UTC+0000 None 14 0 113 False True False True True True True
Changed 0x1bcc830->0x1bcc9c8 System 4 0 None None 60->71 209->266 False True True->False True True False False False
Dies führt dazu, dass jeder Prozess als 'Neu' markiert wird (außer System), da standardmäßig pid und ppid zur Bildung der eindeutigen Kennung verwendet werden.
Aus diesem Grund ermöglicht DAMM dem Benutzer, festzulegen, welche Attribute eines Objekts zur Erstellung einer eindeutigen Kennung verwendet werden können. Wenn wir DAMM anweisen, nur Prozessname, image_path_name und command_line zu verwenden, erhalten wir viel sinnvollere Ergebnisse:``` python damm.py -p processes --diff stock_WinXPSP2x86_processes.db --db after_malware.db -u name image_path_name command_line
Status offset name pid ppid image_path_name command_line create_time exit_time threads session_id handles is_wow64 pslist psscan thrdproc pspcid csrss session deskthrd
New 0x1860020 wuauclt.exe 548 1080 C:\WINDOWS\system32\wuauclt.exe "C:\WINDOWS\system32\wuauclt.exe" /RunStoreAsComServer Local[438]SUSDS109850d1d4659d4590c0302d99249922 2013-10-31 17:22:20 UTC+0000 None 7
New 0x1891da0 VBoxTray.exe 1932 1636 C:\WINDOWS\system32\VBoxTray.exe "C:\WINDOWS\system32\VBoxTray.exe" 2013-10-31 17:21:29 UTC+0000 None 7 0 65 False True False True True
New 0x195bbf0 pythonw.exe 1256 1940 C:\Python27\pythonw.exe C:\Python27\pythonw.exe C:\hkurkt\analyzer.py 2013-10-31 23:09:24 UTC+0000 None 5 0 114 False True False True True True
New 0x1877448 MagicDisc.exe 1960 1636 C:\Program Files\MagicDisc\MagicDisc.exe "C:\Program Files\MagicDisc\MagicDisc.exe" 2013-10-31 17:21:29 UTC+0000 None 1 0 24 False True False
New 0x182cda0 wpabaln.exe 1812 648 C:\WINDOWS\system32\wpabaln.exe C:\WINDOWS\system32\wpabaln.exe 2013-10-31 23:10:13 UTC+0000 None 1 0 58 False True False True True True True
New 0x1877940 pythonw.exe 1940 1636 C:\Python27\pythonw.exe "C:\Python27\pythonw.exe" "C:\Documents and Settings\jawauser\Start Menu\Programs\Startup\agent.pyw" 2013-10-31 17:21:29 UTC+0000 None 1 0
New 0x1875718 tdl3 1344 1256 C:\DOCUME1\jawauser\LOCALS1\Temp\tdl3 "C:\DOCUME1\jawauser\LOCALS1\Temp\tdl3" 2013-10-31 23:09:25 UTC+0000 None 1 0 37 False True False True True
New 0x18ee360 VBoxService.exe 860 692 C:\WINDOWS\system32\VBoxService.exe system32\VBoxService.exe 2013-10-31 17:21:26 UTC+0000 None 8 0 106 False True False True True True
Changed 0x1bcc830->0x1bcc9c8 System 4 0 None None 60->71 209->266 False True True->False True True False False False
Changed 0x18b7020->0x18b4648 svchost.exe 1076->1080 680->692 C:\WINDOWS\System32\svchost.exe C:\WINDOWS\System32\svchost.exe -k netsvcs 2011-09-26 01:33:36 UTC+0000->2013-10-31 17:21:26 UTC+0000 None 87->7
Changed 0x1994d08->0x18ffa30 services.exe 680->692 636->648 C:\WINDOWS\system32\services.exe C:\WINDOWS\system32\services.exe 2011-09-26 01:33:35 UTC+0000->2013-10-31 17:21:25 UTC+0000 None 15->1
Changed 0x16a2cd0->0x18fd648 lsass.exe 692->704 636->648 C:\WINDOWS\system32\lsass.exe C:\WINDOWS\system32\lsass.exe 2011-09-26 01:33:35 UTC+0000->2013-10-31 17:21:25 UTC+0000 None 24->22 0 356->
Changed 0x1aefda0->0x1983020 smss.exe 384->376 4 \SystemRoot\System32\smss.exe \SystemRoot\System32\smss.exe 2011-09-26 01:33:32 UTC+0000->2013-10-31 17:21:24 UTC+0000 None 3 19 False
Changed 0x189a1d0->0x18a7a60 svchost.exe 1336->1152 680->692 C:\WINDOWS\system32\svchost.exe C:\WINDOWS\system32\svchost.exe -k LocalService 2011-09-26 01:33:37 UTC+0000->2013-10-31 17:21:26 UTC+0000 None 14->1
Changed 0x16c9b40->0x1914aa8 winlogon.exe 636->648 384->376 ??\C:\WINDOWS\system32\winlogon.exe winlogon.exe 2011-09-26 01:33:35 UTC+0000->2013-10-31 17:21:25 UTC+0000 None 16->18 0 498->509
Changed 0x1ab5248->0x18c1020 svchost.exe 944->992 680->692 C:\WINDOWS\system32\svchost.exe C:\WINDOWS\system32\svchost -k rpcss 2011-09-26 01:33:36 UTC+0000->2013-10-31 17:21:26 UTC+0000 None 11->9 0
Changed 0x14b03e0->0x183e620 alg.exe 2272->1888 680->692 C:\WINDOWS\System32\alg.exe C:\WINDOWS\System32\alg.exe 2011-09-26 01:33:55 UTC+0000->2013-10-31 17:21:37 UTC+0000 None 7->6 0 112->105
Changed 0x1af5cd0->0x1874da0 explorer.exe 1752->1636 1696->1596 C:\WINDOWS\Explorer.EXE C:\WINDOWS\Explorer.EXE 2011-09-26 01:33:45 UTC+0000->2013-10-31 17:21:27 UTC+0000 None 32->12 0 680->316 False
Changed 0x1670020->0x18e4020 svchost.exe 868->904 680->692 C:\WINDOWS\system32\svchost.exe C:\WINDOWS\system32\svchost -k DcomLaunch 2011-09-26 01:33:35 UTC+0000->2013-10-31 17:21:26 UTC+0000 None 17
Changed 0x15685e0->0x1883308 spoolsv.exe 1516->1500 680->692 C:\WINDOWS\system32\spoolsv.exe C:\WINDOWS\system32\spoolsv.exe 2011-09-26 01:33:39 UTC+0000->2013-10-31 17:21:27 UTC+0000 None 14 0 159->
Changed 0x1816ab8->0x190c020 csrss.exe 612->624 384->376 ??\C:\WINDOWS\system32\csrss.exe C:\WINDOWS\system32\csrss.exe ObjectDirectory=\Windows SharedSection=1024,3072,512 Windows=On SubSystemType=Windows S
Changed 0x19f7548->0x18afc70 svchost.exe 1200->1124 680->692 C:\WINDOWS\system32\svchost.exe C:\WINDOWS\system32\svchost.exe -k NetworkService 2011-09-26 01:33:37 UTC+0000->2013-10-31 17:21:26 UTC+0000 None
DAMM identifiziert nun weniger Prozesse als 'New' (einschließlich des Malware-Prozesses), sodass sich der Ermittler auf diese Prozesse konzentrieren kann.
### Filtern <a name="filtering"/>
Wenn alle Plugins auf einer kleinen Speicherprobe ausgeführt werden, erhalten wir etwa 14.000 Speicherobjekte: Prozesse, DLLs, Module usw. Was, wenn wir bereits einen bestimmten Prozess oder eine Zeichenkette von Interesse identifiziert haben? Grep kann problematisch sein, insbesondere bei der Suche nach PIDs. Daher enthält DAMM ein einfaches Typ- und Filtersystem. Um nach Objekten zu filtern, die ein pid-Attribut mit einem bestimmten Wert haben:```
python damm.py -p processes dlls connections handles --db after_malware.db --filter pid:1344
processes
offset name pid ppid image_path_name command_line create_time exit_time threads session_id handles is_wow64 pslist psscan thrdproc pspcid csrss session deskthrd
0x1875718 tdl3 1344 1256 C:\DOCUME~1\jawauser\LOCALS~1\Temp\tdl3 "C:\DOCUME~1\jawauser\LOCALS~1\Temp\tdl3" 2013-10-31 23:09:25 UTC+0000 None 1 0 37 False True False True True TrueTrue True
dlls
proc_pid dll_base size_of_image load_count full_dll_name
1344 0x73000000 155648 0x1 C:\WINDOWS\system32\WINSPOOL.DRV
1344 0x400000 77824 0xffff C:\DOCUME~1\jawauser\LOCALS~1\Temp\tdl3
1344 0x77f10000 299008 0xffff C:\WINDOWS\system32\GDI32.dll
1344 0x7e410000 593920 0xffff C:\WINDOWS\system32\user32.dll
...
connections
offset pid local_ip local_port remote_ip remote_port allocated
0x1853580 1344 192.168.56.101 1035 192.168.43.171 2042 True
handles
offset pid handle_value granted_access object_type name
0xe1007ff0 1344 0x4 0xf0003 KeyedEvent CritSecOutOfMemoryEvent
0x81a43310 1344 0x3c 0x1f03ff Thread TID 384 PID 1344
0x81902878 1344 0x6c 0x1f01ff File \Device\Tcp
0x81902240 1344 0xc 0x100020 File \Device\HarddiskVolume1\DOCUME~1\jawauser\LOCALS~1\Temp
0x81906158 1344 0x38 0x1f0003 Semaphore shell.{A48F1A32-A340-11D1-BC6B-00A0C90312E1}
0x81a43310 1344 0x64 0x1f03ff Thread TID 384 PID 1344
0x81851900 1344 0x68 0x1f01ff File \Device\Afd\Endpoint
0x81953f78 1344 0x20 0xf01ff Desktop Default
0xe106b648 1344 0x44 0xf003f Key MACHINE\SYSTEM\CONTROLSET001\SERVICES\WINSOCK2\PARAMETERS\PROTOCOL_CATALOG9
0x81902950 1344 0x70 0x1f01ff File \Device\Tcp
0x81902cd0 1344 0x7c 0x100001 File \Device\KsecDD
0xe1aa0ca0 1344 0x80 0x2001f Key USER\S-1-5-21-1644491937-789336058-854245398-1003\SOFTWARE\MICROSOFT\WINDOWS\CURRENTVERSION\INTERNET SETTINGS
(many lines removed for brevity)
Dies kann einen schönen Überblick über die mit einem Prozess verbundenen Objekte geben.
Noch leistungsfähiger ist die Kombination von diff und Filterung. Ich habe eine Speicherprobe von vor einer tdl3-Infektion und eine danach. Die Suche nach der Zeichenkette 'tdl' in der Vorher-Datenbank ergibt ~600 Treffer. In der Nachher-Infektionsdatenbank gibt es ~730 Treffer. (Beachten Sie, dass ntdll.dll die Zeichenkette tdl enthält.) Die gleichzeitige Verwendung von diff und Filterung wie unten führt zu nur ~180 Treffern – eine erhebliche Reduzierung. Beachten Sie, dass DAMM für Zeichenketten- und PID-Filterung standardmäßig exakte Übereinstimmung verwendet. Mit der Option --filtertype partial wird die Filterung auf partielle Übereinstimmung umgestellt.``` python damm.py -p all --diff before_tdl3.db --db after_tdl3.db --filter string:tdl --filtertype partial > string_tdl_diff.txt
### Warnungen <a name="warnings"/>
Um den Triage-Prozess noch einfacher zu gestalten, verfügt DAMM über ein experimentelles Warnsystem, das Anzeichen bösartiger Aktivitäten aufspürt, darunter:
Für bestimmte Windows-Prozesse:
* falsche Eltern-/Kind-Beziehungen
* versteckte Prozesse
* falscher Binärpfad
* falsche Standardpriorität
* falsche Sitzung
Für alle Prozesse sowie geladene DLLs und Module:
* aus dem Temp-Verzeichnis geladen/ausgeführt
Für DLLs:
* gefälschte Erweiterungen
* versteckte DLLs
Noch mehr!
* PE-Header in Injektionen
* SIDs, die Domänenzugriff gewähren
* Debug-Berechtigungen
...```
python damm.py --db after_tdl3.db --warnings
Siehe die Datei warnings.py für weitere Informationen darüber, was DAMM prüft.
Dank an das Volatility-Team für das Buch „Art of Memory Forensics“ sowie den Volatility-Spickzettel, aus dem viele dieser Warnungsideen stammen!