Windows下免杀思路总结-创新互联

1.简介

在安全厂商日趋成熟的背景下，编写免杀马的难度和成本日益增长。好用新兴的开源项目在短时间内就被分析并加入特征库。笔者调研了部分开源项目，其中也有项目做了类似的分析 [1]，目前能够免杀的项目初步统计，其特征一是star数不过千，二是发布时间不会很长。尽管以上开源测试项目已经无法免杀，也有两种可以发展的方向，一个是学习其思想，自己实现并去特征免杀；二是改造原有项目，自己查特征、去特征，经过测试也能达到免杀。

免杀方法和思路很多，但据笔者观察，目前免杀分为两大流派。一是二进制流，利用汇编配合上C++，调用系统底层函数进内核的方式免杀。杀软如果直接在用户态检测其行为特征会比较困难。二是新工具新项目、小众工具流，其主要思想是寻找反病毒厂商未覆盖的方法和工具，一个是寻找新的语言工具和项目，跟厂商比速度。另一个是偏僻语言，用户量小，厂商一直并未发现或者工作重心不在上面。举个例子，可以用各种语言二次编译，配合上一些语言特性如python反序列化达成免杀。通过现有工具的组合有效提高复杂度，在反病毒人员的盲区里进行。两种各有优劣，后续若有文章会测试更多的免杀用例。这里推荐一个静态免杀学习项目[2]和52pojie上的免杀项目,利用了大部分后文中提到的免杀技术[3]。

2.杀毒软件检测方法

以下的内容多为前人总结。因为云查杀本质上也是基于特征查杀，顾不单独列出。

2.1特征码检测

对文件或内存中存在的特征做检测，一般的方法是做模糊哈希或者机器学习跑模型，优点是准确度高，缺点是对未知木马缺乏检测能力。所以目前依赖厂商的更新，厂商做的更新及时能有效提高杀软的防护水平。目前一些杀软对相似的病毒有一定的检测能力，猜测是基于模糊哈希做的。部分杀软同样对于加壳也有检测能力，对于不同的厂家有不同的策略，有些会对文件进行标记，而某数字会直接告警。

2.1.1关联检测

检测的特征不仅仅是恶意payload的特征，也可能是一组关联的代码，把一组关联信息作为特征。比如在使用加载器加载shellcode时，需要开辟内存，将shellcode加载进内存，最后执行内存区域shellcode。这些步骤就被反病毒人员提取出来作为特征，在调用了一组开辟内存的函数比如virtualAlloc之后对该内存使用virtualProtect来更改标示位为可执行并且对该内存进行调用就会触发报毒。以上只是一个简单的例子，具体情况具体分析，部分厂商对其进行了扩展，所以现在使用另外几个函数进行调用也无法免杀。不过其本质还是黑名单，还存在没有被覆盖到的漏网之鱼。

2.2行为检测

行为检测通过hook关键api，以及对各个高危的文件、组件做监控防止恶意程序对系统修改。只要恶意程序对注册表、启动项、系统文件等做操作就会触发告警。最后，行为检测也被应用到了沙箱做为动态检测，对于避免沙箱检测的办法有如下几个：

• 延时，部分沙箱存在运行时间限制

• 沙箱检测，对诸如硬盘容量、内存、虚拟机特征做检测

• 部分沙箱会对文件重命名，可以检测自身文件名是否被更改

2.3小结

以上是对杀软检测做的一个小结，目前学术界对恶意代码的检测集中在机器学习上，已经有部分杀软已经应用落地了，如微软。对杀软检测手法更多的了解有助于我们写免杀马。

3.绕过技术

目前，随着cs的流行，越来越多的人使用cs的shellcode，而放弃了自己开发编写的木马，或者使用改造的msf马。本篇文章也会以shellcode加载器作为例子。后续文章将会涉及更深入的内容。

3.1经典技术

经典免杀技术如下，由于篇幅所限，本篇只含部分免杀技术。

• 特征码修改

• 花指令免杀

• 加壳免杀

• 内存免杀

• 二次编译

• 分离免杀

• 资源修改

• 白名单免杀

3.2修改特征

一个加载器存在两个明显的特征，一个是shellcode和硬编码字符串。我们需要消除这些特征，比较方便的方案，使用base64等对上述特征进行编码，最好使用多种编码手段。对于shellcode，使用base64并不安全，所以更安全的方案是加密，一个简单的异或加密就能消除shellcode的特征。第二个是加载器的关联特征也需要消除，对于代码中出现连续调用的virtualAlloc，virtualProtect进行插入花指令，通过加入无意义的代码干扰反病毒引擎。

笔者的一点想法，进一步混淆源代码，在不加壳的情况下稍微增加静态分析难度。也有论文提出可以使用ROP来提高代码的分析难度，因为现存的代码分析引擎对间接跳转和调用的支持存在瑕疵，复杂逻辑的代码更需要人工分析[12]。

3.3内存免杀

shellcode直接加载进内存，避免文件落地，可以绕过文件扫描。但是针对内存的扫描还需对shellcode特征做隐藏处理。对windows来说，新下载的文件和从外部来的文件，都会被windows打上标记，会被优先重点扫描。而无文件落地可以规避这一策略。同时申请内存的时候采用渐进式申请，申请一块可读写内存，再在运行改为可执行。最后，在执行时也要执行分离免杀的策略。

3.4修改资源

杀软在检测程序的时候会对诸如文件的描述、版本号、创建日期作为特征检测[7]。可用restorator对目标修改资源文件。

3.5隐藏IAT

每调用一个系统函数就会在导入表中存在，这对于反病毒人员是个很好的特征，直接通过检测导入表中有没有调用可疑函数。这里就需要隐藏我们的导入函数。一个比较通用的办法是直接通过getProcessAddress函数获取所需要函数的地址。知道地址也就能直接调用，这样整个程序内除了getProcessAddress其他函数都不会出现在IAT表中。尽管这样已经能绕过上面的检测，但还有种更保险的做法，用汇编从Teb里找到kernel32.dll的地址，再从其导出表中获取所需系统函数。

出自（https://www.52pojie.cn/thread-1360548-1-1.html）

3.6分离免杀

整个shellcode加载器分为两个部分，分离下载shellcode和执行。加载器处在stage0阶段，其作用除了加载大马外并无其他作用。但是直接执行大马会被检测到，所以需要用到分离免杀。

出自（https://www.anquanke.com/post/id/190354）

通常杀软只检测一个进程的行为，所以如果存在两个恶意进程通过进程间通信就能逃过检测、达到免杀。

分离免杀的方法多种多样，既可以用windows的管道[4][6]，也可以用socket通信[5]。

3.7二次编译免杀

像msf或者cs的shellcode在各个厂商里都盯的比较严，对于这些shellcode已经提取好特征只要使用就会被检测出。所以会使用各种编码器进行免杀。编码器有很多种，这里仅推荐msf的shikata_ga_nai，是一种多态编码器，每次生成的payload都不一样。

3.7.1其他语言编译免杀

因为各种语言特性不同，对于不同语言编写的加载器厂商不一定第一时间跟进，导致了一段时间内可以绕过。在2020年初的时候，使用python作为加载器[11]免杀一阵，现在针对这类加载器逐渐严格，导致直接加载报毒，需要更多的混淆还改进。在2020年5月，奇安信红队出过一篇文章，利用python反序列化来加载python加载器[8]，目前截止本文测试2021年1月已经无法使用了，是个比较好的思路。

3.8系统函数白名单免杀-uuid方式

Gamma实验室在2021年2月3号发布了一篇微信公众号的文章[9]，分析了Check Point Research研究的apt攻击的文章。其中的亮点在内存中shellcode的编码方式和调用都没有使用传统编码和调用的方式，利用了系统函数的特性，这次的例子是uuid。使用的是系统给UuidFromStringA函数将payload的uuid数组转化为shellcode加载进内存，其特点就是程序中存在大量硬编码的uuid。另一个，调用使用的是EnumSystemLocalesA函数，它的第一个参数是回调函数指针，也就意味着参数一只要传入shellcode首地址就会执行恶意命令。现已被杀，但是这里给出一个比较重要的思路，还有其他可以利用的Windows系统函数可以利用。另外现已经有项目实现了使用调用guid来进行免杀。

3.9某数字公布的stage uri检测

因为cs密钥都是硬编码的，被逆向出来后，只要使用stage分阶段的方式加载cs，其流量都会被解密并能检测其特征[10]。对抗的方式，二次打包改密钥，或更改cs的配置文件使得关闭stage。同时使用stageless，也得更换自己的dll，cs的beacon.dll同样在检测列表中。其实用改造过的msf马也不错，这也就是上文提到的过的开源项目，目前这个项目已经被某数字检测了，所以需要对项目进行改造。

4.总结

以上总结了主流的免杀方式，后文的免杀就是以上技术的混合使用。本文还未涉及到诸如加壳，dll以及使用powershell免杀等，这些会在之后的文章中提出。

5.参考文献

[1]     https://github.com/TideSec/BypassAntiVirus

[2]     https://github.com/Rvn0xsy/BadCode

[3]     https://www.52pojie.cn/thread-1360548-1-1.html

[4]     https://payloads.online/archivers/2019-11-10/4

[5]     https://payloads.online/archivers/2019-11-10/5

[6]     https://www.anquanke.com/post/id/190354

[7]     https://cloud.tencent.com/developer/article/1512006

[8]     https://mp.weixin.qq.com/s/gZ28MvCPTQbTAVtQjO7T8w

[9]     https://mp.weixin.qq.com/s/1DvYNDiZc2iV1pXEn7GZEA

[10]   https://mp.weixin.qq.com/s/fhcTTWV4Ddz4h9KxHVRcnw

[11]   https://www.secpulse.com/archives/151899.html

[12]   https://arxiv.org/pdf/2012.06658.pdf

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