504ensicslabs/dammमेमोरी में मैलवेयर का विभेदक विश्लेषण
Volatility के ऊपर निर्मित एक ओपन सोर्स मेमोरी विश्लेषण उपकरण। यह समुदाय को उपलब्ध कराने के लिए दिलचस्प नई तकनीकों के लिए एक परीक्षण मैदान के रूप में है। ये तकनीकें डेटा कमी और कुछ विशेषज्ञ ज्ञान को संहिताबद्ध करके जांच प्रक्रिया को तेज करने का एक प्रयास हैं।
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).
### समर्थित प्लगइन्स <a name="plugins"/>
See #python damm.py --info
apihooks callbacks connections devicetree dlls evtlogs handles idt injections messagehooks mftentries modules mutants privileges processes services sids timers
### उदाहरण <a name="example"/>
Volatility की तरह एक प्रोफाइल, एक मेमोरी इमेज और चलाने के लिए प्लगइन्स की सूची (या 'all') प्रदान करें, टर्मिनल आउटपुट पाने के लिए:```
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
...
इन परिणामों को SQLite db में सहेजने के लिए, बस db के लिए एक फ़ाइलनाम प्रदान करें:``` python damm.py --profile WinXPSP2x86 -f memory.dmp -p processes --db my_results.db
यह परिणाम टर्मिनल पर प्रिंट करेगा और साथ ही उन्हें 'my_results.db' में संग्रहीत करेगा।
परिणामों को फिर से देखने के लिए:```
python damm.py -p processes --db my_results.db
(ध्यान दें कि अब आपको मेमोरी इमेज या प्रोफ़ाइल निर्दिष्ट करने की आवश्यकता नहीं है, और मूल प्रोसेसिंग में चाहे कितना भी समय लगा हो, लिस्टिंग लगभग तुरंत ही आ जाएगी।)
यदि आप बाद में प्रोसेस और अन्य प्लगइन्स देखना चाहते हैं:``` python damm.py --profile WinXPSP2x86 -p processes dlls modules --db my_results.db
करेगा:
1. 'processes' आउटपुट के लिए db से परामर्श करना
2. 'dlls' और 'modules' प्लगइन चलाना
3. परिणाम प्रदर्शित करना
4. नए परिणामों को db में संग्रहीत करना
एक बार जब आप db में कुछ डेटा संग्रहीत कर लेते हैं, तो आप इसे -q स्विच के साथ क्वेरी कर सकते हैं```
python damm.py -q --db my_results.db
profile: WinXPSP2x86
memimg: WinXPSP2x86/stuxnet.vmem
COMPUTERNAME: JAN-DF663B3DBF1
plugins: processes dlls modules
प्लगइन्स में विशेषताएँ (attributes) होती हैं जिनमें फ़िल्टरिंग के लिए प्रकार हो सकते हैं, उदा., प्रोसेस के लिए: (सभी प्लगइन विशेषताओं को देखने के लिए --info का उपयोग करें)``` 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
इन विशेषताओं और प्रकारों का उपयोग DAMM के डिफरेंसिंग और फ़िल्टरिंग कार्यों द्वारा किया जा सकता है
### डिफरेंसिंग <a name="differencing"/>
डिफरेंसिंग इंजन का उपयोग करने के लिए, 2 अलग-अलग मेमोरी इमेज से 2 डेटाबेस बनाएं, जैसे कि एक मैलवेयर के निष्पादित होने से पहले का और एक बाद का```
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
फिर बेसलाइन db के लिए --diff विकल्प का उपयोग करें (यहाँ, असंक्रमित मेमोरी इमेज से db)।``` python damm.py -p processes --db after.db --diff before.db