Analyzing Malware Sandbox Evasion Techniques

通过分析 Cuckoo/AnyRun 行为报告中的时序检查、虚拟机工件查询、用户交互检测和睡眠膨胀模式,检测恶意软件样本中的沙箱逃避技术

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分析恶意软件沙箱逃避技术

概述

沙箱逃避(MITRE ATT&CK T1497)允许恶意软件检测分析环境并改变行为以规避检测。本技能分析 Cuckoo Sandbox 和 AnyRun 的行为报告中的逃避指标,包括基于时序的检查(GetTickCount、QueryPerformanceCounter、睡眠膨胀)、虚拟机工件检测(注册表键、MAC 地址前缀、进程名称如 vmtoolsd.exe)、用户交互检测(鼠标移动、键盘输入)和环境指纹识别(磁盘大小、CPU 数量、内存容量)。检测规则标记表现出这些行为的样本以供深入人工分析。

前置条件

  • Cuckoo Sandbox 2.0+ 或 AnyRun 账户,用于行为分析报告
  • Python 3.8+,带 json 库用于报告解析
  • JSON 格式的行为报告导出

步骤

  1. 解析 Cuckoo/AnyRun 行为报告 JSON 文件
  2. 提取与时序相关函数的 API 调用序列
  3. 通过注册表查询和 WMI 调用识别虚拟机工件检测
  4. 通过比较请求的与实际的睡眠时长检测睡眠膨胀
  5. 标记用户交互检测(GetCursorPos、GetAsyncKeyState 模式)
  6. 根据技术数量和多样性对逃避复杂性进行评分
  7. 将检测到的技术映射到 MITRE ATT&CK T1497 子技术

预期输出

JSON 报告,列出检测到的逃避技术及 MITRE ATT&CK 映射、API 调用证据、逃避复杂性评分,以及逃避类别分类(时序、虚拟机检测、用户交互、环境指纹识别)。

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Frequently asked questions

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