# Performing Malware Triage With Yara

> 使用 YARA 规则对文件模式、字符串、字节序列和结构特征进行匹配，快速分级和分类恶意软件样本， 识别已知恶意软件家族及可疑指标。涵盖规则编写、扫描和与分析流程的集成。适用于 YARA 规则创建、 恶意软件分类、模式匹配、样本分级或基于签名的检测等请求场景。

- Skill: `killvxk/performing-malware-triage-with-yara` (Agent Skill, multi-file: 4 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add killvxk/performing-malware-triage-with-yara`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/killvxk/performing-malware-triage-with-yara/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- License: Apache-2.0
- Author: killvxk (https://skillmd.com/u/killvxk)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/killvxk/performing-malware-triage-with-yara

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# 使用 YARA 进行恶意软件分级

## 适用场景

- 快速将大批恶意软件样本与已知家族签名进行匹配分类
- 基于唯一字节模式为新分析的恶意软件家族编写检测规则
- 扫描文件共享、终端或内存转储以查找特定威胁的指标
- 构建自动化分级流程，在人工分析前先对样本进行分类
- 使用 YARA 扫描在企业范围内追踪已知威胁的变种

**不适用**作为唯一分析方法；YARA 分级可识别已知模式，但无法揭示新型或未知恶意软件的行为。

## 前置条件

- YARA 4.x（`apt install yara` 或 `pip install yara-python`）
- YARA 规则仓库（YARA-Rules、awesome-yara、Malpedia rules、Florian Roth 的 signature-base）
- Python 3.8+，配合 `yara-python` 进行脚本化扫描
- 样本集合按目录结构组织，用于批量扫描
- 了解 PE 文件格式、十六进制模式和正则表达式，用于规则编写

## 工作流程

### 步骤 1：使用现有规则集扫描样本

应用社区和商业 YARA 规则对样本进行分类：

```bash
# 扫描单个文件
yara -s malware_rules.yar suspect.exe

# 扫描样本目录
yara -r malware_rules.yar /path/to/samples/

# 使用多个规则文件扫描
yara -r rules/apt_rules.yar rules/ransomware_rules.yar rules/trojan_rules.yar suspect.exe

# 设置超时（防止大文件卡死）
yara -t 30 malware_rules.yar suspect.exe

# 扫描并显示匹配字符串
yara -s -r malware_rules.yar suspect.exe

# 使用编译规则扫描（重复扫描时速度更快）
yarac malware_rules.yar compiled_rules.yarc
yara compiled_rules.yarc suspect.exe
```

```bash
# 下载社区规则集
git clone https://github.com/Yara-Rules/rules.git yara-community-rules
git clone https://github.com/Neo23x0/signature-base.git signature-base

# 使用 signature-base 扫描
yara -r signature-base/yara/*.yar suspect.exe
```

### 步骤 2：编写基于唯一字符串模式的规则

根据恶意软件分析中提取的字符串创建 YARA 规则：

```
rule MalwareX_Strings {
    meta:
        description = "Detects MalwareX based on unique strings"
        author = "analyst"
        date = "2025-09-15"
        reference = "Internal Analysis Report #1547"
        hash = "e3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb924"
        tlp = "WHITE"

    strings:
        // C2 URL 模式
        $url1 = "/gate.php?id=" ascii
        $url2 = "/panel/connect.php" ascii

        // 唯一互斥体名称
        $mutex = "Global\\CryptLocker_2025" ascii wide

        // User-Agent 字符串
        $ua = "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0)" ascii

        // 注册表持久化路径
        $reg = "Software\\Microsoft\\Windows\\CurrentVersion\\Run\\WindowsUpdate" ascii

        // 活动标识符
        $campaign = "campaign_2025_q3" ascii

    condition:
        uint16(0) == 0x5A4D and      // PE 文件（MZ 头）
        filesize < 500KB and          // 大小限制
        ($url1 or $url2) and          // 至少一个 C2 URL
        ($mutex or $campaign) and     // 活动标识符
        $ua                           // 特定 User-Agent
}
```

### 步骤 3：编写基于字节模式的规则

创建匹配特定代码序列的规则：

```
rule MalwareX_Decryptor {
    meta:
        description = "Detects MalwareX XOR decryption routine"
        author = "analyst"
        date = "2025-09-15"

    strings:
        // XOR 解密循环（x86 汇编）
        // mov al, [esi+ecx]
        // xor al, [edi+ecx]
        // mov [esi+ecx], al
        // inc ecx
        // cmp ecx, edx
        // jl loop
        $xor_loop = { 8A 04 0E 32 04 0F 88 04 0E 41 3B CA 7C F3 }

        // RC4 KSA 初始化（256 字节循环）
        $rc4_ksa = { 33 C0 88 04 ?8 40 3D 00 01 00 00 7? }

        // 嵌入的 RSA 公钥标记
        $rsa_key = { 06 02 00 00 00 A4 00 00 52 53 41 31 }  // PUBLICKEYBLOB

    condition:
        uint16(0) == 0x5A4D and
        ($xor_loop or $rc4_ksa) and
        $rsa_key
}
```

### 步骤 4：使用 PE 模块编写规则

利用 YARA 的 PE 模块进行结构化检测：

```
import "pe"
import "hash"
import "math"

rule MalwareX_PE_Characteristics {
    meta:
        description = "Detects MalwareX by PE structure and imports"
        author = "analyst"

    condition:
        pe.is_pe and

        // 在特定时间范围内编译
        pe.timestamp > 1693526400 and   // 2023-09-01 之后
        pe.timestamp < 1727740800 and   // 2024-10-01 之前

        // 特定导入哈希
        pe.imphash() == "a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6" or

        // 可疑导入组合
        (
            pe.imports("kernel32.dll", "VirtualAllocEx") and
            pe.imports("kernel32.dll", "WriteProcessMemory") and
            pe.imports("kernel32.dll", "CreateRemoteThread") and
            pe.imports("wininet.dll", "InternetOpenA")
        ) or

        // 高熵 .text 节（已打包）
        (
            for any section in pe.sections : (
                section.name == ".text" and
                math.entropy(section.raw_data_offset, section.raw_data_size) > 7.0
            )
        )
}

rule MalwareX_Rich_Header {
    meta:
        description = "Detects MalwareX by Rich header hash"

    condition:
        pe.is_pe and
        hash.md5(pe.rich_signature.clear_data) == "abc123def456abc123def456abc123de"
}
```

### 步骤 5：使用 Python 进行批量分级

自动化扫描样本集合：

```python
import yara
import os
import json
import hashlib
from datetime import datetime

# 编译所有规则文件
rule_files = {
    "apt": "rules/apt_rules.yar",
    "ransomware": "rules/ransomware_rules.yar",
    "trojan": "rules/trojan_rules.yar",
    "custom": "rules/custom_rules.yar",
}
rules = yara.compile(filepaths=rule_files)

# 扫描样本目录
results = []
sample_dir = "/path/to/samples"

for filename in os.listdir(sample_dir):
    filepath = os.path.join(sample_dir, filename)
    if not os.path.isfile(filepath):
        continue

    with open(filepath, "rb") as f:
        data = f.read()
        sha256 = hashlib.sha256(data).hexdigest()

    matches = rules.match(filepath)

    result = {
        "filename": filename,
        "sha256": sha256,
        "size": len(data),
        "matches": [],
        "classification": "UNKNOWN",
    }

    for match in matches:
        result["matches"].append({
            "rule": match.rule,
            "namespace": match.namespace,
            "tags": match.tags,
            "strings": [(hex(s[0]), s[1], s[2].decode("utf-8", errors="replace")[:100])
                       for s in match.strings] if match.strings else []
        })

    if result["matches"]:
        result["classification"] = result["matches"][0]["namespace"].upper()

    results.append(result)

# 汇总
classified = sum(1 for r in results if r["classification"] != "UNKNOWN")
print(f"已扫描：{len(results)} 个样本")
print(f"已分类：{classified} 个（{classified/len(results)*100:.1f}%）")
print(f"未知：{len(results)-classified} 个")

# 导出结果
with open("triage_results.json", "w") as f:
    json.dump(results, f, indent=2)
```

### 步骤 6：验证并优化规则

测试规则的误报率和性能：

```bash
# 检查规则语法
yara -C custom_rules.yar

# 扫描已知干净目录以检查误报
yara -r custom_rules.yar /path/to/clean_files/ > false_positives.txt
wc -l false_positives.txt

# 基准测试规则性能
time yara -r custom_rules.yar /path/to/large_sample_collection/

# 分析单个规则性能
yara -p custom_rules.yar suspect.exe
```

## 核心概念

| 术语 | 定义 |
|------|------|
| **YARA 规则** | 模式匹配规则，定义字符串、字节序列和条件，用于识别特定文件或恶意软件家族 |
| **条件（Condition）** | 将字符串匹配、文件属性和模块函数组合的布尔表达式，用于判断规则是否匹配 |
| **十六进制字符串（Hex String）** | 带有可选通配符（??）和跳转（[N-M]）的字节模式，用于匹配机器码或二进制数据 |
| **PE 模块** | YARA 模块，提供对 PE 文件属性（导入、节、时间戳、资源）的访问，用于结构化匹配 |
| **Imphash** | PE 文件导入表的 MD5 哈希；同一家族的样本通常共享相同的导入哈希 |
| **Rich Header** | PE 文件中未记录的结构，包含编译器/链接器元数据；在恶意软件构建环境中保持一致 |
| **YARA-C** | 编译后的 YARA 规则格式，通过预编译规则加快重复扫描速度 |

## 工具与系统

- **YARA**：模式匹配引擎，基于文本、十六进制和结构模式识别和分类恶意软件
- **yara-python**：YARA 的 Python 绑定，支持脚本化扫描、规则编译及与分析流程集成
- **yarGen**：自动 YARA 规则生成器，通过识别恶意软件样本中的唯一字符串和操作码创建规则
- **YARA-Rules（GitHub）**：社区维护的 YARA 规则仓库，涵盖恶意软件家族、漏洞利用和可疑指标
- **Malpedia YARA**：来自 Malpedia 恶意软件百科的精选 YARA 规则，提供高质量的家族专属规则

## 常见场景

### 场景：为新恶意软件家族创建检测规则

**背景**：对新恶意软件样本的逆向工程已识别出唯一字符串、字节模式和 PE 特征。需要 YARA 规则用于企业范围内的追踪和持续检测。

**方法**：
1. 从解包的二进制文件中提取唯一字符串（C2 URL、互斥体名称、注册表路径）
2. 从加密例程或 C2 协议中识别唯一字节序列（来自 Ghidra 分析）
3. 记录 PE 特征（imphash、Rich header 哈希、节名称、编译时间戳范围）
4. 编写结合字符串、字节模式和 PE 模块条件的 YARA 规则
5. 对已知恶意软件样本测试以确认真阳性检测
6. 对干净文件语料库（Windows 系统文件、常用应用程序）测试以验证零误报
7. 部署到企业扫描基础设施和威胁情报平台

**注意事项**：
- 不要编写过于针对单一样本的规则（细微变化的变种将无法检测到）
- 不要编写过于宽泛的规则（可能匹配合法软件，导致误报）
- 不要使用出现在常见库或框架中的字符串（如 OpenSSL 字符串）
- 不要在部署前对足够大的干净语料库进行测试

## 输出格式

```
YARA 分级结果
=====================
扫描日期：        2025-09-15
规则集：          apt_rules（847 个规则）、ransomware_rules（312 个规则）、
                  trojan_rules（1,204 个规则）、custom_rules（45 个规则）
已扫描样本：      2,500 个
处理时间：        47 秒

分类汇总
APT：             12 个样本（0.5%）
勒索软件：        187 个样本（7.5%）
木马：            423 个样本（16.9%）
未知：            1,878 个样本（75.1%）

命中频率最高的规则
规则                         命中数  家族
MalwareX_C2_Beacon           45      MalwareX
LockBit3_Ransom_Note         38      LockBit 3.0
Emotet_Epoch5_Loader         32      Emotet
CobaltStrike_Beacon_Config   28      Cobalt Strike
QakBot_DLL_Loader            25      QakBot

样本详情
文件：    suspect.exe
SHA-256： e3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb924...
命中规则：
  [1] MalwareX_Strings（custom）
      - $url1 位于 0x4A20："/gate.php?id="
      - $mutex 位于 0x5100："Global\\CryptLocker_2025"
  [2] MalwareX_Decryptor（custom）
      - $xor_loop 位于 0x401200：{ 8A 04 0E 32 04 0F ... }
  [3] MalwareX_PE_Characteristics（custom）
      - PE 导入组合匹配
分类结果：MALWAREX（高置信度）
```