
Análisis diferencial de malware en memoria
Una herramienta de análisis de memoria de código abierto construida sobre Volatility. Está pensada como un banco de pruebas para técnicas nuevas e interesantes que se pondrán a disposición de la comunidad. Estas técnicas son un intento de acelerar el proceso de investigación mediante la reducción de datos y la codificación de conocimientos de expertos.
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).
### Plugins soportados <a name="plugins"/>
Ver #python damm.py --info
apihooks callbacks connections devicetree dlls evtlogs handles idt injections messagehooks mftentries modules mutants privileges processes services sids timers
### Ejemplo <a name="example"/>
Proporcione un perfil como en Volatility, una imagen de memoria y una lista de plugins para ejecutar (o 'all') para obtener la salida de terminal:```
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)
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
...
Para que estos resultados persistan en una base de datos SQLite, solo proporciona un nombre de archivo para la base de datos:``` python damm.py --profile WinXPSP2x86 -f memory.dmp -p processes --db my_results.db
Esto imprimirá los resultados en la terminal y también los almacenará en 'my_results.db'
Para ver los resultados de nuevo:```
python damm.py -p processes --db my_results.db
(Nota: ya no necesitas la imagen de memoria ni especificar un perfil, y el listado aparecerá casi al instante sin importar cuánto tiempo haya tardado el procesamiento original.)
Si más adelante deseas ver procesos y otros plugins:``` python damm.py --profile WinXPSP2x86 -p processes dlls modules --db my_results.db
Hará:
1. consultar la db para obtener la salida de 'processes'
2. ejecutar los plugins 'dlls' y 'modules'
3. mostrar los resultados
4. almacenar los nuevos resultados en la db
Una vez que hayas almacenado algunos datos en una db, puedes consultarla con la opción -q```
python damm.py -q --db my_results.db
profile: WinXPSP2x86
memimg: WinXPSP2x86/stuxnet.vmem
COMPUTERNAME: JAN-DF663B3DBF1
plugins: processes dlls modules
Los plugins tienen atributos que pueden tener tipos para filtrar, p. ej., para procesos: (usa --info para ver todos los atributos de los plugins)``` 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
These attributes and types can be leveraged by the differencing and filtering functions of DAMM