针对百度杀毒“雪狼引擎”的逆向分析

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一、前言&引子

‍百无聊赖的夜晚，偶尔翻看到这么一篇介绍：

“百度首度自研推出的核心查杀引擎「雪狼」，采用全新「量子查杀」技术。”“雪狼引擎依托百度大数据分析，通过海量样本的分析技术得到文件多维度信息，实现了短小、抗免杀、能力超强的识别模式技术的突破。”

‍

虽然早已不像当年对软件安全那般狂热，但也许是虚荣心作祟，想练练手证明自己宝刀未老，外带着一点点传播真相的责任感。我花了几个无聊看视频的夜晚，完成了大部分百度雪狼引擎的逆向分析，如有错误望指正。

1，BAV版本：

3.0.0.4517

2，引擎文件：

3，病毒库文件：

4，分析评估：

个人认为雪狼仅仅是个非常薄弱传统特征引擎，没有启发，没有虚拟机，没有沙箱等等。

即便是作为一款传统特征引擎也极其不合格，特征总数只有区区2000余条，远远低于传统杀毒软件数百万量级的特征数量。也绝不可能覆盖数量众多的病毒和木马。

对比卡巴斯基特征数量：

这里不禁要提一下，雪狼引擎的库之所以这么小，并非如宣传说的那样是多么牛X的技术突破和多么强大的压缩算法。原因只有一个：特征太少。

这种拿自己的弱点放大百遍当优点大肆宣传的做法，是非常为人不齿的。

二、“量子查杀”&“大数据分析”深度剖析

尽管从上述分析中已经得知，雪狼仅仅是一个传统特征引擎，特征数量也非常少。那么所谓的“量子查杀”和“大数据分析”是不是名副其实呢？下面我将以尽量严谨的逆向分析过程，来揭露它的本质。

MALWARE查杀逆向分析：

1，特征结构描述：

以某条二进制特征为例：

B0 AE CE D2 D6 D0 B9 D8 B4 E5
红色字体为FIRST_WORD
蓝色字体为SECOND_DWORD
黑色字体为THREE_SCRIPT_DATA

2，结构表：

特征库SM_VDF结构一共13张

3，流程：

每次读入0X40字节，以WORD形式挨个遍历，第一次匹配WORD提速，成功则第二次匹配DWORD，再成功则执行脚本匹配，再成功则保存特征ID，最后根据这条特征ID查询二叉树关系是否需要满足命中其他特征ID。满足所有条件则最后报毒。

4，二叉树：

5，特征命中：

以上图为例，命中ID_0可以分为以下几种情况：

0->1->2->3
0->4>5
0->4>6

任意3种组合，命中其中一组即报毒。说白了，其实就一个多种组合匹配。

假设特征描述如下，举例：

0：入口点指令为push ebp
4：文件区段数为4
5：匹配字符串“I AM MALWARE!”。
6：匹配字符串“I AM VIRUS!”。

根据组合0，4，5报毒规则描述如下：

(入口点指令为pushebp)&(文件区段数为4)&(匹配字符串“IAMMALWARE!”)

根据组合0，4，6报毒规则描述如下：

(入口点指令为pushebp)&(文件区段数为4)&(匹配字符串“IAMVIRUS!”)。

这里的特征4->“文件区段数为4”便是百度所谓的复用特征。

不过这种复用特征数量非常少，而且复用度很低。而且实际上也不是什么了不起的技术，只是一个最简单的多模匹配。

6，实例：

简单特征，例“Win32.Trojan.Delf.a”：

引用：

Word OP：0x6464
sign count：00000001
idx：000003BC，idy：00000351，Match_Dword：75626569， Virname：Win32.Trojan.Delf.a
Method Size：0000000C

step：1

匹配2进制数据：69656275646479

简单特征，例“Win32.Trojan.BHO.a”：

引用：

Word OP：0x2D42
sign count：00000001
idx：000003E1，idy：00000337，Match_Dword：45423638， Virname：Win32.Trojan.BHO.a
Method Size：0000000C

step：1

匹配2进制数据：38364245422D344432382D343530362D413642412D384430343636363338423533

简单特征，例“Base.Record.InternetExplorer.a”

引用：

Word OP：0x6E72
sign count：00000002
idx：00000030，idy：00000003，Match_Dword：65746E49，Virname：Base.Record.InternetExplorer.a
Method Size：0000000C

step：1

匹配2进制数据：496E7465726E6574204578706C6F726572

复杂脚本特征，例“Win32.Trojan.Nimnal.e”：

引用：

Word OP：0x7404
sign count：00000001
idx：000001EE，idy：00000797，Match_Dword：43390575， Virname：Win32.Trojan.Nimnal.e
Method Size：00000088 step：1
回退文件偏移：FFFFFFE4
step：2
匹配2进制数据：8A 10 83
step：3
运算匹配 ANDKEY：0xF0，AndData：E0
step：4
匹配2进制数据：01 88 14
step：5
运算匹配 ANDKEY：0xF0，AndData：00
step:6
匹配2进制数据:83 C0 01 85
step：7
移动Buf指针：00000001
step：8
匹配2进制数据：75 F1 8B DF B8
step：9
移动Buf指针：00000004
step：10
匹配2进制数据：81 3B
step：11
移动Buf指针：00000004
step：12
匹配2进制数据：75 05 39 43 04 74 05 83 C3 01 EB EE

7，分析评估：

所谓“量子查杀”：

本质：基于样本“全文”的明文2进制多方式匹配。通过（1.WORD）,（2.DWORD）进行提速，最后（3.脚本）3个步骤，每次匹配中的病毒IDX保存，在随后进行多模匹配。只是一个最基本最基本的传统特征码查杀方式而已。尽管切分了文件，但本质不变。

所谓“大数据分析”：

因雪狼查杀机制为全文查杀，导致效率会极为低下。为了提高效率通过统计已有的样本而做出的SECT0表来做提速，仅此而已。

VIRUS查杀逆向分析：

1，特征结构描述：

编译了的二进制格式，包含寄存器，逻辑运算，JCC跳转处理的特性。

PS：只反编译了查杀脚本，修复脚本没有弄，纯体力活，搞不动了，没动力。

2，结构表：

特征库SV_VDF结构一共4张结构表

3，自己反编译后定义脚本执行描述：

BAVREG[0]~BAVREG[9]为引擎寄存器。

BAVREG[0]类似X86下EAX。返回值。

BAV_FLAGS对应X86FLAGS寄存器。

4，实例：

引用：

脚本特征，例“Win32.Virus.Loader.u”

id：0000006D，Win32.Virus.Loader.u
BAVREG[0] = BAVE_GetEP_Section_Index();
BAV_FLAGS = BAVREG[0] - 0x00000000;
Check_BAV_FLAGS == 0 {RetnScan FALSE}
//if(BAVE_GetEP_Section_Index() == 0){retn FALSE;}

//获取EP段在第几段，为0就失败。

BAVREG[0] = BAVE_GetAddressOfEntryPoint_RVA();
BAVREG[9] = BAVREG[0];
BAV_FLAGS = MatchData RVA:BAVREG[0], 60 64 A1 30 00 00 00 8B 40 0C 8B ;
Add Offset:00000001;
BAV_FLAGS = MatchData RVA:BAVREG[0], 1C AD ;
Check_BAV_FLAGS == 1 {RetnScan FALSE};

//获取OEP入口点，匹配2进制6064A1300000008B400C8B??1CAD

BAVREG[0] += 0x00000015;
BAV_FLAGS = MatchData RVA:BAVREG[0], 8B 45 3C 8B 54 05 78 ;
Check_BAV_FLAGS == 1 {RetnScan FALSE};

//当前指针+0×15偏移匹配8B453C8B540578

BAVREG[0] += 0x00000074;
BAV_FLAGS = MatchData RVA:BAVREG[0], 61 E9 ;
Check_BAV_FLAGS == 0 {Goto _000000A0};

//当前指针+0×74偏移匹配61E9 匹配成功则跳转到_000000A0:

BAVREG[0] += 0x0000000B;
BAV_FLAGS = MatchData RVA:BAVREG[0], 61 E9 ;
Check_BAV_FLAGS == 0 {Goto _00000079};

//当前指针+0xB偏移匹配61E9 匹配成功则跳转到_00000079:

BAVREG[0] += 0x00000009;
BAV_FLAGS = MatchData RVA:BAVREG[0], 61 E9 ;
Check_BAV_FLAGS == 0 {Goto _00000052};

//当前指针+0×9偏移匹配61E9 匹配成功则跳转到_00000052:

BAVREG[0] += 0x00000007;
BAV_FLAGS = MatchData RVA:BAVREG[0], 61 E9 ;
Check_BAV_FLAGS == 0 {Goto _0000002B};

//当前指针+0×7偏移匹配61E9 匹配成功则跳转到_0000002B:

BAVREG[0] += 0x00000045;
BAV_FLAGS = MatchData RVA:BAVREG[0], 61 E9 ;
Check_BAV_FLAGS == 0 {Goto _00000004};

//当前指针+0×45偏移匹配61E9 匹配成功则跳转到_00000004:

{RetnScan FALSE};
//返回失败
_000000A0:
{RetnScan TRUE};
//返回成功报毒
_00000079:
{RetnScan TRUE};
//返回成功报毒
_00000052:
{RetnScan TRUE};
//返回成功报毒
_0000002B:
{RetnScan TRUE};
//返回成功报毒
_00000004:
{RetnScan TRUE};//返回成功报毒

三、Virus&Anti-Virus攻防实验

作为一款传统特征引擎,雪狼在免杀对抗上的能力又如何？

常见的特征免杀方式有两种：

1，逆向分析传统特征库，避开检测条件。
2，黑盒定位特征。

尽管我已经解开了雪狼的特征库，但是方法2的成本更低，也是一般黑客最常用的免杀方式。以此做实验更能说明问题。

1，以雪狼可以检测出的某恶意程序为例，使用MYCCL定位特征码。

2，十六进制查看

特征码1：

特征码2：

特征码3：

3，得知这一条特征对应的三处特征码全取在PDB路径上。

4，把路径大小写修改以后保存。

5，查杀测试：

将virus.exe和virus_bypass.exe同时扫描，结果如下。

6，评估分析：

如此简单的特征方式也预见到了会被如此简单的BYPASS。

四、雪狼&其他杀软查杀效果实际对比

为了验证以上所有结论，我托朋友从某论坛下载了一些恶意程序样本，使用几款常见的杀毒软件来做查杀对比测试。一共63个文件。下载链接：

http://bbs.kafan.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=1790021

http://bbs.kafan.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=1790016

http://bbs.kafan.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=1789970

http://bbs.kafan.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=1789968

http://bbs.kafan.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=1789889

http://bbs.kafan.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=1789867

http://bbs.kafan.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=1789965

1，测试条件：

1.百度杀毒不允许关闭卡巴引擎，但是在代码里判断系统是否为双核，内存是否大于4G。不满足条件则不打开卡巴引擎，于是被我以此巧妙地关闭了卡巴引擎，以检测雪狼真实效果。

‍‍2.360杀毒关闭了BD和小红伞。‍‍

3.全部测试都是断网。(各家杀软显示样本数不同原因是有些杀软统计了解包数量，实际测试样本数量均为63个)

2，查杀效果：

瑞星：

360杀毒：

百度杀毒：

火绒杀毒：

3，评估分析：

事实胜于雄辩，效果如何也一目了然。

五、总结&思考：

百度的雪狼引擎只是一款基础的传统特征引擎，而且特征数量之少导致其远远无法应付当前的恶意程序环境，免杀对抗也极为容易。尤其是在系统配置低，只有单核和4g以下内存的机器。如果安装百度杀毒，将会直接关闭卡巴引擎不给用户任何提示和选择，单凭雪狼区区两千条特征远远无法抵御恶意程序的侵袭。

最重要的是不负责任的盲目夸大宣传是不折不扣的欺骗，薄弱的查杀率将会使广大用户暴露在安全威胁之中。跟现在的主流杀软相比，还是太浮躁，一款优秀的反病毒引擎，不是一蹴而就，需要是时间，需要积累。

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