python_mmdt:从0到1--实现简单恶意代码分类器(二)

概述

上篇文章python_mmdt:一种基于敏感哈希生成特征向量的python库(一)我们介绍了一种叫mmdt_hash（敏感哈希）生成方法，并对其中的概念做了基本介绍。本篇，我们重点谈谈mmdt_hash的分类应用场景。

需求场景

设想这么一个需求：有一批文件需要判定是否属于恶意文件，并且需要给出恶意文件所属的家族类型。这个需求该怎么高效处理呢？处理过程又该怎么固化成我们自己的经验呢？当以后面临同样的需求时，能否复用之前的结果呢？

我能想到的做法有以下三种：

• 做法一：本地下载杀毒软件，使用杀毒软件对这批文件进行扫描，查看检测结果。
• 做法二：将这些文件上传到诸如Virustotal之类的检测平台，查看检测结果。
• 做法三：随机抽取样本分析，判定为恶意的，则提取yara规则，利用yara规则对剩余文件进行扫描，未扫出的文件继续人工分析，继续提yara规则，如此反复，直到处理完成。

针对以上三种做法，分别讨论其优点和缺点：

• 做法一：
  • 优点：处理方式简单快捷，误报率极低，处理效率高
  • 缺点：单一杀软漏报率可能较高；在Linux/MacOS上安装、使用杀软不方便；处理过程很难固化为经验；有可能导致文件泄漏（联网使用杀软云查可能导致文件被厂商收集）
• 做法二：
  • 优点：适用Windows/Linux/MacOS平台；检测误报率、漏报率都极低，结果丰富；处理效率高
  • 缺点：有联网要求；有一定的代码开发工作；文件百分百泄漏
• 做法三：
  • 优点：处理过程天然可固化为经验；适用任意平台；适用隔离网络；经验可积累，可复用；保证文件安全性
  • 缺点：工作量极大，处理效率极低；

这里的需求场景也许太过定制化，但还是有一定的代表性的。针对以上的需求场景，python_mmdt工具的分类算法，可以很好的覆盖上述场景。

使用python_mmdt的做法，具有以下优点

• 处理方式简单、快捷、处理效率高
• 可打包为可执行文件，附带特征向量，跨平台适用Windows/Linux/MacOS
• 无联网要求，文件保密性高
• 处理过程可固化为经验，经验固化方式简单，处理结果复用方便
• mmdt_hash大小固定，存储占用空间小

当然，有三个缺点不能不提：

• 准确率可能较低（依赖于判定分值的设定）
• 漏报率可能较高（依赖于判定分值的设定）
• 部分文件的mmdt_hash值没有意义，不能用作分类规则。

因此，可以在不同的场景使用不同的判定分值，判定分值越高，准确率越高；判定分值越低，漏报率越低。

代码项目地址

• python_mmdt
• 版本：0.1.3
• 特性：实现简单分类器，项目附带基础敏感哈希特征库，可实现恶意样本匹配

基本介绍

使用pip安装python_mmdt之后，会向系统中添加如下命令：

• mmdt-hash：计算指定文件的mmdt_hash值
• mmdt-std：计算mmdt_hash的标准差，用于衡量mmdt_hash的好坏
• mmdt-compare：比较两个文件的相似度
• mmdt-gen：利用已知样本集，生成基于mmdt_hash的特征向量集合
• mmdt-filter：对生成的的特征向量集合，进行过滤，移除相同的特征向量
• mmdt-filter-simple：对生成的特征向量集，进行简单过滤（去重），适用与简单分类器
• mmdt-classify：对未知样本集进行分类处理，输出分类结果

基本命令使用

1. 计算文件的mmdt_hash

计算单个文件mmdt_hash值

• 输入参数1：文件路径
• 屏幕输出：mmdt_hash的值
• 文件输出：无

# ? mmdt-hash APT28_1
#   5D58573C:B39A90BCDCB4D491BEC74B207AE5FE39
$ mmdt-hash $file

简单分类的mmdt_hash结构如：index_hash:value_hash，:冒号前的是敏感哈希索引，:冒号后的是敏感哈希真值。敏感哈希索引用于快速定位相似哈希，敏感哈希真值用于计算两个mmdt_hash之间的相似度。

2. 计算mmdt_hash的标准差

计算单个mmdt_hash值的标准差

• 输入参数1：单个mmdt_hash值
• 屏幕输出：mmdt_hash值的标准差
• 文件输出：无

# ? mmdt-std 5D58573C:B39A90BCDCB4D491BEC74B207AE5FE39
#   standard deviation: 45.333946
$ mmdt-std $mmdt_hash_str

mmdt_hash值的标准差，用于衡量生成的mmdt_hash的好坏。从大量统计结果看，当标注差低于10.0左右时，计算生成的mmdt_hash
的有效性太差，不能有效表示原始文件。

3. 计算两个文件的相似度

计算两个文件的相似度，输入2个文件路径，输出

• 输入参数1：文件1路径
• 输入参数2：文件2路径
• 屏幕输出：两个文件的相似度
• 文件输出：无

# ? mmdt-compare APT28_1 APT28_2
#   0.9929302916167373
$ mmdt-compare $file1 $file2

计算两个输入文件的相似度，相似度本质采用欧几里得距离衡量。计算两个mmdt_hash的欧几里得距离，并归一化，计算得到相似度。

4. 生成特征向量集合

生成基于mmdt_hash的特征向量集合

• 输入参数1：已知样本集的路径
• 输入参数2：已知样本集的标签文件路径
• 屏幕输出：生成特征向量过程信息
• 文件输出：当前文件夹生成两个文件，mmdt_feature.label和mmdt_feature.data

# ? mmdt-gen APT28 apt28.tags
#   ...
#   process: APT28_3, 22
#   process: APT28_4, 23
#   end gen mmdt set.
# ? ll mmdt_feature.*
#   -rw-r--r--  1 ddvv  staff   703B  1 16 10:34 mmdt_feature.data
#   -rw-r--r--  1 ddvv  staff   133B  1 16 10:34 mmdt_feature.label
$ mmdt-gen $file_path $file_tag

遍历指定文件目录，计算该目录下所有文件的mmdt_hash，并从标签文件中读取对应标签，生成标签索引，记录到特征向量集合中。输入的标签文件采用文件名,标签的csv格式存储。

5. 特征向量过滤

对生成的特征向量集合进行过滤处理

• 输入参数1：特征向量集合文件
• 输入参数2：过滤条件的标准差下限
• 屏幕输出：过滤特征向量过程信息
• 文件输出：覆盖输入的特征向量集合文件路径

# ? mmdt-filter mmdt_feature.data 10.0
#   start filter mmdt set.
#   old len: 23
#   new len: 21
#   end filter mmdt set.
# ? ll mmdt_feature.*
#   -rw-r--r--  1 ddvv  staff   689B  1 16 10:39 mmdt_feature.data
#   -rw-r--r--  1 ddvv  staff   133B  1 16 10:34 mmdt_feature.label
$ mmdt-filter $mmdt_feature_file_name $dlt

特征向量集合的一般过滤方法，计算特征向量集合中mmdt_hash值的标准差，移除标准差小于10.0的mmdt_hash。如前所说，标准差小于10.0的mmdt_hash有效性很低，无法使用。

6. 简单分类器特征向量过滤

对生成的基于mmdt_hash特征向量集合进行适配简单分类器(去重)过滤处理

• 输入参数1：特征向量集合文件
• 屏幕输出：过滤特征向量过程信息
• 文件输出：覆盖当前路径的mmdt_feature.data文件

# ? mmdt-filter-simple mmdt_feature.data
#   start filter mmdt set.
#   old len: 21
#   new len: 21
#   end filter mmdt set.
# ? ll mmdt_feature.*
#   -rw-r--r--  1 ddvv  staff   689B  1 16 10:39 mmdt_feature.data
#   -rw-r--r--  1 ddvv  staff   133B  1 16 10:34 mmdt_feature.label
$ mmdt-filter-simple $mmdt_feature_file_name

简单分类算法的特定过滤方式，移除完全相同的特征向量，并覆盖原始特征向量集合。

7. 分类器的使用

对指定文件或文件夹进行分类识别

• 输入参数1：目标文件路径或文件夹路径
• 输入参数2：相似度下限，可选，默认0.95
• 输入参数3：分类器类型，可选，默认1，简单分类器
• 屏幕输出：分类过程结果输出
• 文件输出：无

重要，需要将生成的mmdt_feature.label和mmdt_feature.data文件拷贝到python_mmdt的安装路径，命令如下：

• 拷贝特征向量集文件：mmdt-copy mmdt_feature.data
• 拷贝特征向量集对应标签文件：mmdt-copy mmdt_feature.label

特别注意：

• mmdt_feature.label和mmdt_feature.data文件名不可更改
• 当缺失mmdt_feature.data文件时，分类器默认是用python_mmdt的特征向量集
• 当缺失mmdt_feature.label文件时，分类器仍可以工作，但是判定结果仅输出是否识别文件，而不会输出对应的判定标签

# ? mmdt-classify . 0.8 1
#   ...
#   ./APT28_5,1.000000,group_apt28,39.660364
#   ./APT28_2,0.992930,group_apt28,44.917703
#   ./APT28_23,1.000000,group_apt28,39.682770
#   ...
# 注意：缺失mmdt_feature.label文件时，只会输出是否匹配，而不会输出对应标签
# ? mmdt-classify . 0.8 1
#   ...
#   ./APT28_5,1.000000,matched_0,39.660364
#   ./APT28_2,0.992930,matched_0,44.917703
#   ./APT28_23,1.000000,matched_0,39.682770
#   ...
$ mmdt-classify $file_or_path $sim_value $classify_type

python_mmdt的核心功能，实现未知样本的快速识别。mmdt-classify . 0.8 1表示对当前目录下的文件进行分类，分类判定分值设定为0.8，分类算法采用1（简单分类算法）。

结束

本篇主要介绍了python_mmdt的一种简单分类应用。在实际使用简单分类器时，python_mmdt会将特征向量集合转成简单分类特征库，通过查找相等的索引哈希，计算对应mmdt_hash的相似度，满足判定分值，则返回判定结果。利用python_mmdt，可以实现自动特征的提取、积累、复用，通过不断的积累，期待实现“见过即可查”的目标。

如果恶意代码分析人员，可以共建一个mmdt_hash特征向量库，一定可以大大方便恶意代码分析这件事。设想一下，每个特征向量20个字节，1亿条特征向量的集合大小也就2G左右，1亿条特征向量可以检出的恶意代码数量可能达到上百亿，上千亿，提供的保护覆盖面就广阔的多了。更重要的，共享的mmdt_hash值也不会导致原始文件信息的泄漏，但却能提供非常有价值的信息。

另外，目前python_mmdt直接对压缩包类型的文件计算敏感哈希，其mmdt_hash值常常不可用，后续会尝试对压缩包进行解压缩，计算实际文件。当前使用哈希索引匹配的的方式，虽然效率高，但是漏报率也高。后续会尝试使用KNN算法对特征向量集合进行计算，提高基检出率。

python_mmdt:从0到1--实现简单恶意代码分类器(二)

原文：https://www.cnblogs.com/ddvv/p/14324454.html