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entropystrip — 算法化PE去混淆器、香农熵雷达与事件分类引擎 | Kitploit
工具/GitHubGitHub/dwexi/entropystrip
防御工具静态分析漏洞分析逆向工程信息收集恶意软件分析数字取证二进制分析事件响应
GitHubdwexi/entropystrip

entropystrip

算法化PE去混淆器、香农熵雷达与事件分类引擎

192天前尚未审核

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entropystrip

PyPI version Python versions License: MIT

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功能简介

大多数现代恶意软件隐藏在加壳器、混淆加载器或加密的暂存器之后,旨在绕过简单的全文件熵扫描器。entropystrip 不依赖静态字节签名,而是评估以下内容:

  1. 滑动窗口子区域雷达: 双分辨率(1024 字节和 256 字节)滑动窗口检测隐藏在大型低熵区段或覆盖层中的集中加密载荷。
  2. 广义稀释防御与卡方检验($\chi^2$): 通过分析众数字节分布和统计均匀性,击败填充规避手段(交错空字节、NOP 滑板)。
  3. 基于字符串的暂存原语: 标记内存暂存原语(UuidFromString、RtlIpv4StringToAddress)并检测格式化 UUID shellcode 簇。
  4. 内存权限(W+X): 识别同时标记为可写和可执行的区段(IMAGE_SCN_MEM_WRITE 和 IMAGE_SCN_MEM_EXECUTE)。
  5. 覆盖层与证书雷达: 测量未映射的尾部字节,并对 WIN_CERTIFICATE Authenticode 表进行结构验证,以区分真实证书与投放器。
  6. MITRE ATT&CK 映射: 自动将发现结果关联到对手技术 ID(T1027、T1027.001、T1027.002、T1055、T1497、T1129)。
  7. 安装程序白名单: 验证 NSIS(0xdeadbeef)和安装程序头结构,以消除对合法软件的误报。
  8. 自动化载荷提取: --dump 将可疑区段和覆盖层直接提取到磁盘,以便离线去混淆。
  9. 目录事件分类: 遍历目录并在事件分类排行榜上对所有二进制文件进行排名。

安装

要求:Windows、Linux 或 macOS 上的 Python 3.8+。

pip install entropystrip

或直接从源码安装:

git clone https://github.com/dwexi/entropystrip.git
cd entropystrip
pip install -e .

用法

usage: entropystrip [-h] [-r] [--dump] [--deep] [--html HTML] [--json JSON] target

EntropyStrip: PE De-obfuscator & Triage Engine

positional arguments:
  target         Path to Windows executable (.exe / .dll) or directory to scan

options:
  -h, --help     show this help message and exit
  -r, --recursive
                 recursively scan subdirectories if target is a folder
  --dump         carve and write high-entropy payloads to extracted_payloads/
  --deep         deep forensic triage: MITRE ATT&CK mapping, entry point disassembly, hashes
  --html HTML    write minimalist HTML report to specified path
  --json JSON    write machine-readable JSON telemetry to specified path

示例

分析单个二进制文件:

python main.py target.exe

带 MITRE ATT&CK 映射和反汇编的深度取证分类:

python main.py suspicious.exe --deep

分析并提取隐藏的载荷缓冲区:

python main.py suspicious.exe --dump

提取的载荷会写入 extracted_payloads/<target>_<section>.bin。

导出独立的 HTML 报告:

python main.py sample.exe --html report.html

对包含未知文件的整个目录进行分类:

python main.py "C:\IncidentTriage" -r

熵值参考

香农熵以每字节 0.00 到 8.00 比特衡量信息密度:

$$H(X) = -\sum_{i=0}^{255} P(x_i) \log_2 P(x_i)$$

熵值范围预期内容说明
0.00 - 2.00零填充、稀疏表常见于未初始化数据或对齐填充
2.00 - 5.50标准 ASCII、配置正常的应用程序元数据、字符串
5.50 - 6.60原生编译机器码标准 x86/x64 指令(.text)
6.60 - 7.30压缩资源位图、图标、zlib/deflate 流
7.40 - 8.00加密密文AES/RC4 加密载荷或紧密打包的 shellcode

许可证

MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE。

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