《娜璋帶你讀論文》系列主要是督促自己閱讀優秀論文及聽取學術講座，并分享給大家，希望您喜歡。由于作者的英文水平和學術能力不高，需要不斷提升，所以還請大家批評指正，非常歡迎大家給我留言評論，學術路上期待與您前行，加油。

前一篇總結了Powershell惡意代碼檢測相關研究，并結合開源工具分享抽象語法樹提取過程。這篇文章將詳細講解CCS2019的Powershell去混淆工作，這篇文章質量非常高，來自于浙江大學的李振源老師。我將從他在InforSec分享的視頻和論文原文閱讀兩個方面進行講解。希望這篇文章對您有所幫助，深知自己很菜，通過這種最笨分享來提升和記錄，歡迎大家批評指正。這些大佬是真的值得我們去學習，獻上小弟的膝蓋~fighting！

原文作者：Zhenyuan Li, Qi Alfred Chen, Chunlin Xiong, Yan Chen, et al.
原文標題：Effective and Light-Weight Deobfuscation and Semantic-Aware Attack Detection for PowerShell Scripts
中文翻譯：針對PowerShell腳本的有效輕量級去混淆和語義感知攻擊檢測
原文鏈接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3319535.3363187
發表會議：CCS2019
參考文獻： 感謝老師們的論文以及InforSec的分享

• https://www.inforsec.org/wp/?p=4349
• https://www.bilibili.com/video/av800038481

文章目錄

• 一.InforSec作者分享的學習筆記
• • 1.研究動機
  • 2.相關工作比較
  • 3.整體方案
  • 4.結合例子介紹具體技術
  • 5.實驗結果
  • 6.結論
• 二.論文閱讀分享
• • 1.摘要學習
  • 2.引言和背景及動機
  • 3.總體框架
  • 4. POWERSHELL DEOBFUSCATION
  • 5.對比實驗
• 三.總結

前文賞析：

• [論文閱讀] (01) 拿什么來拯救我的拖延癥？初學者如何提升編程興趣及LATEX入門詳解
• [論文閱讀] (02) SP2019-Neural Cleanse: Identifying and Mitigating Backdoor Attacks in DNN
• [論文閱讀] (03) 清華張超老師 - GreyOne: Discover Vulnerabilities with Data Flow Sensitive Fuzzing
• [論文閱讀] (04) 人工智能真的安全嗎？浙大團隊外灘大會分享AI對抗樣本技術
• [論文閱讀] (05) NLP知識總結及NLP論文撰寫之道——Pvop老師
• [論文閱讀] (06) 萬字詳解什么是生成對抗網絡GAN？經典論文及案例普及
• [論文閱讀] (07) RAID2020 Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous GCN
• [論文閱讀] (08) NDSS2020 UNICORN: Runtime Provenance-Based Detector for Advanced Persistent Threats
• [論文閱讀] (09)S&P2019 HOLMES Real-time APT Detection through Correlation of Suspicious Information Flow
• [論文閱讀] (10)基于溯源圖的APT攻擊檢測安全頂會總結
• [論文閱讀] (11)ACE算法和暗通道先驗圖像去霧算法（Rizzi | 何愷明老師）
• [論文閱讀] (12)英文論文引言introduction如何撰寫及精句摘抄——以入侵檢測系統(IDS)為例
• [論文閱讀] (13)英文論文模型設計（Model Design）如何撰寫及精句摘抄——以入侵檢測系統(IDS)為例
• [論文閱讀] (14)英文論文實驗評估（Evaluation）如何撰寫及精句摘抄（上）——以入侵檢測系統(IDS)為例
• [論文閱讀] (15)英文SCI論文審稿意見及應對策略學習筆記總結
• [論文閱讀] (16)Powershell惡意代碼檢測論文總結及抽象語法樹（AST）提取
• [論文閱讀] (17)CCS2019 針對PowerShell腳本的輕量級去混淆和語義感知攻擊檢測

---

一.InforSec作者分享的學習筆記

InforSec（網絡安全研究國際學術論文）內容簡介：
越來越多的報道顯示，PowerShell被廣泛的用于各種網絡攻擊。這些攻擊包括高級持續性威脅、勒索病毒、網絡釣魚郵件等等。基于PowerShell的攻擊，利用了PowerShell的動態性，構造了復雜的混淆模式，繞過檢測。為了克服這一難題，我們提出來第一個輕量且有效的解混淆方案，并基于解混淆后的腳本構造了基于攻擊語義的檢測系統。實驗顯示，通過解混淆，我們可以將混淆后腳本和原始腳本之間的相似度從僅0.5％提高到了近80％。同時解混淆過程有效的改善了已有系統的檢測效率，Windows Defender和VirusTotal的攻擊檢測率分別從0.3％和2.65％大幅增加到75.0％和90.0％。


嘉賓介紹：
李振源，浙江大學在讀博士，研究興趣包括終端安全，入侵檢測，威脅分析等。

接下來，我們將從研究動機、相關工作比較、結合案例的具體技術、實驗結果和結論五個方面講解。

1.研究動機

Powershell越來越多出現在各種攻擊事件中，根據Mcafee和Symantec報告顯示，在2016年至2019年期間，基于Powershell的攻擊發生的頻率逐年上升，占所有攻擊中的45%。

為什么Powershell這么受攻擊者歡迎呢？
主要是Powershell符合現代攻擊的需求，包括三點內容：

• Live-off-the-Land
  攻擊者傾向于使用系統中已有的工具開展攻擊，從而避免使用自制的可執行文件及檢測。并且，Powershell作為管理員工具，很容易訪問和利用Windows組件。
• Fileless Attack（無文件攻擊）
  Powershell可以直接從內存中執行而不需要涉及文件。攻擊者可以直接從網絡上下載攻擊腳本，整個過程不涉及文件讀寫而在內存中執行，可以避免基于文件的殺毒引擎查殺。
• Obufscation
  Powershell作為一種動態語言，靈活性很強，容易被混淆。

那么，針對前兩個問題，微軟近幾年也提出了 ScriptBlock 的記錄方案，可以將執行的大多數腳本塊記錄下來。這種方法具有先天解混淆的能力，因為它可以記錄最后執行的 ScriptBlock ，通常混淆后的代碼需要解混淆后執行，因此該方法可以解混淆。

但是，混淆并不一定需要從 ScriptBlock 中完成，它也可以在更小的代碼片段或token中混淆。此時，該方法就無能為力。基于此，提出了我們的工作，彌補該不足。

混淆是阻礙反病毒引擎查殺包括Powershell在內的惡意程序的最大元兇。

我們可以看看混淆對反病毒引擎的影響。該實驗通過40多個樣本，在 VirusTotal 上的56個殺毒引擎檢測的結果，分為Malicious和Benign兩部分，每部分都包括五組數據，對應原始腳本和四種混淆方法加密的結果。

其中，S1和S2是基于字符串操作的，S3和S4是基于編碼的。

由圖可知，對于惡意樣本來說，原始樣本平均被13個引擎所查殺，但進行混淆后，檢測率大幅度下降。這里有2至3個可以固定將編碼混淆找出，但存在一個問題，它其實檢測的是編碼混淆方法，而不是惡意性，從而帶來誤報。

經過解混淆后，整體的檢測率會大幅提升，將近87%。

---

2.相關工作比較

傳統的解混淆方法分為三個階段：

• 檢測階段：腳本是否混淆
• 解混淆階段：動態和靜態解混淆
• 驗證階段

這類方法存在如下問題：

• 粗粒度的混淆檢測
  不能處理局部混淆，比如惡意程序只對關鍵邏輯混淆，它整體代碼仍符合為混淆惡意代碼的特征。或者，整個邏輯都應用到腳本上解混淆，未混淆代碼會受解混淆的影響，導致漏報和誤報
• 解混淆邏輯需手工
  需要大量手工工作，無法處理未知混淆，魯棒性較差
• 各階段邏輯未整合
  每個階段的邏輯需要獨立實現，大大增加人工處理工作

---

3.整體方案

基于上述動機和問題，我們提出了一種細粒度的，且將各個步驟整合得比較好的系統。此外，我們利用惡意代碼或混淆代碼自身帶有的邏輯來開展解混淆工作。

從直覺上來講，一個混淆后的代碼或腳本想要在機器上正確執行，它肯定是要包含一個解混淆的邏輯，在它們執行之前將內容解析出來。我們提出了比較核心的部分——基于模擬器的解混淆。

在《網絡安全系列》，我的博客中也有Powershell解混淆的分享。這里舉個簡單例子，下圖是一段字符混淆Powershell腳本，代碼的最后就是自帶的解混淆邏輯，當它會調用IEX在內存中執行解析，再實施真實的攻擊。

本文系統的核心框架包括五個步驟，后續詳細講解。

• (1) 提取子樹
• (2) 基于子樹的混淆檢測
• (3) 基于模擬器的解混淆
• (4) 更新抽象語法樹
• (5) 后處理

該方案的具體實現過程如下：

• 首先，我們會把混淆后的代碼使用AST（抽象語法樹）解析，根據一定的規則提取部分子樹。判斷哪些子樹包含混淆代碼，取出子樹并量化。

• 然后，基于子樹的混淆檢測，我們會通過基于token、字符串和AST三層特性的分類器來判斷子樹是否存在混淆。

• 其次，如果子樹存在混淆，則基于模擬器開展解混淆，將原始代碼片段還原。

• 再次，更新抽象語法樹。接著進行解析，并將新生成的抽象語法樹合并到原有抽象語法樹中（子樹棧），更新分類器的特征值。

• 最后，當沒有剩余的混淆子樹，整個解混淆工作基本完成，開展善后處理，使得混淆代碼更具可讀性。

相對于之前工作，本文具有第三個優點。

• 第一點：抽象語法子樹級的細粒度分析
  有效實現局部解混淆，將混淆片段準確找到

• 第二點：利用混淆代碼自帶邏輯解混淆
  覆蓋面更廣，不需要自己去寫解混淆的邏輯

• 第三點：解混淆的三個階段緊密聯系
  形成一個循環，可以將多層混淆問題解決，具體詳見論文

---

4.結合例子介紹具體技術

為了更好地理解，我們結合例子具體介紹。Powershell是一種高層次、富含語義的語義，假設存在如下代碼，可以看到幾個明顯的特性。

• Invoke-Expression：調用命令的操作
• Net.WebClient：網絡命名空間
• .DownloadString()：下載函數
• “Invoke-Shellcode.ps1”：惡意腳本

它會建立一個Web服務，然后下載文件并執行，這是一個典型的惡意行為。

如果不經過混淆，很容易就能檢測出其惡意性。

接下來使用主流的Invoke-Obfuscation進行混淆，將之前的檢測特征進行字符串重組混淆。

需要注意：這些操作本身就是混淆后的代碼，又是一個解混淆的邏輯。當然，對于更復雜的情況，解混淆邏輯和解混淆內容會分開，也會提出一些基于AST重組的方法解混淆。

在第一層混淆之后，緊接著進行第二層混淆。這次使用編碼的方法，即 Convertto-securestring。

該混淆的本質是一個AES加密，根據信息論的觀點來說，加密后的密文和明文信息熵的關系非常弱。那么，我們想利用混淆后的腳本檢測原始腳本基本不可能，所以我們需要做一個解混淆的操作。

那么，解混淆怎么做呢？
剛才提到，混淆的過程就是把每個片段或整塊代碼進行一一重組或編碼操作，解混淆的過程也會將這些節點找出來。首先，將其解析成一個抽象語法樹，我們經過一些裁剪，將有可能參與混淆節點的識別出來。

接著會利用一個分類器來判斷哪些是真正含有混淆的，完成之后就可以得到這五棵子樹。其實，我們需要解混淆的是標紅的四棵。

總之，解混淆大概邏輯是一個自底向上的遍歷。 為什么自底向上呢？因為解混淆的最下面兩棵樹，每個節點下面都有一個子樹。

解混淆完成之后，我們對抽象語法樹進行更新。重組后，可以看到新的節點不具備混淆特征，就不再處理黑色節點。

接著處理其他紅色節點并進行重組。

完成解混淆的過程后，整個節點中不再含有混淆的子樹。

最終生成如下圖所示的Powershell代碼。

---

5.實驗結果

我們第一個實驗是比較解混淆對代碼相似度的提升。與經典的PSDEM方法進行比較，相對于混淆代碼提升79.2%，比PSDEM提升42.2%。需要注意，傳統方法對很多未知混淆方案無法解混淆，所以說它的魯棒性較差，攻擊者可以較好地針對，并繞過傳統的解混淆方法。

第二個實驗比較解混淆對檢測的提升。我們比較 Windows Defender 和 VirusTotal 對解混淆的效果。VirusTotal 是56個的平均結果。由圖可知， Windows Defender 可以提升74.7%，VirusTotal 可以提升87.3%。

此外，解混淆的效率很高。對于平均5.4Kb大小的腳本，解混淆只需要0.5秒，而且用的是普通家用電腦。

解混淆完成之后，我們也提供了一個檢測系統。關鍵是訓練、檢測之前，進行解混淆操作，我們使用比較基礎的OOA方法，通過挖掘平凡子集，提取一些可以用于檢測的規則。

可以看到，解混淆之后的規則都比較清晰，包括各種典型的惡意行為函數等。所以，解混淆后的腳本不但能較好地進行惡意性檢測，其本身邏輯和語義分析也比較清晰，從而能進行針對性保護。

---

6.結論

最后總結，我們針對攻擊者常用工具PowerShell的混淆難題。

• (1) 通過對抽象語法子樹細粒度的分析，準確定位混淆片段；
• (2) 利用混淆腳本自身邏輯進行解混淆，減少了手工分析的工作，可以處理未知混淆，提高了魯棒性；
• (3) 最后將混淆檢測、解混淆邏輯、驗證三個階段有機的結合在一起，可以處理多層混淆。

實現了第一個輕量且有效的PowerShell解混淆系統。有效的提升了解混淆后腳本的檢測精度。

---

二.論文閱讀分享

通過上面李老師的分享后，我們再來閱讀這篇論文，就會發現文章很多美妙的地方。在該部分，我將站在讀者的第一視角，介紹這篇論文很多值得我們學習的地方和亮點。

1.摘要學習

首先，我們來看這篇文章的摘要。前面的博客我們說過，一篇論文的摘要和引言非常重要。如何寫好摘要和引言，寫高質量摘要，寫引人入勝的引言很關鍵。

近年來，PowerShell 越來越多地出現在各種網絡攻擊中，從高級持續威脅、勒索軟件、網絡釣魚電子郵件、加密劫持、金融威脅到無文件攻擊。但是，由于 PowerShell 語言在設計上是動態的，并且可以在不同級別構建腳本片段，因此基于最新靜態分析的 PowerShell 攻擊檢測方法本質上容易受到混淆。

為了克服這一挑戰，本文為 PowerShell 腳本設計了第一個有效且輕量級的反混淆方法。為了解決精確識別可恢復腳本片段的挑戰，設計了一種新穎的基于子樹的反混淆方法。該方法在 PowerShell 腳本的抽象語法樹（Abstract Syntax Tree）中的子樹級別執行混淆檢測和基于仿真的恢復。

基于新的反混淆方法，我們進一步設計了第一個語義感知的 PowerShell 攻擊檢測系統。為了實現基于語義的檢測，我們利用了經典的面向目標的關聯挖掘算法，并為 PowerShell 攻擊新識別了 31 個語義簽名。我們對 2342 個良性樣本和 4141 個惡意樣本的集合進行了評估，發現我們的去混淆方法平均耗時不到 0.5 秒，同時將混淆后的腳本與原始腳本之間的相似度從僅 0.5% 提高到 80% 左右，這既有效又輕便。

此外，應用我們的去混淆處理后，Windows Defender 和 VirusTotal 的攻擊檢測率分別從 0.3% 和 2.65% 大幅提高到 75.0% 和 90.0%。同時，當應用我們的去混淆處理時，我們的語義感知攻擊檢測系統以 92.3% 的平均真陽性率和 0% 的假陽性率優于 Windows Defender 和 VirusTotal。

---

2.引言和背景及動機

這篇論文的引言寫得非常棒，有效突出了Powershell在網絡攻擊中的重要性，以及現有方法的諸多缺陷，進一步體現本文研究的必要性和貢獻。

緊接著是方法對比，體現解混淆、恢復質量和輕量級的優點。

接下來簡要介紹本文工作如何解決現有挑戰，提出的方法。主要包括解混淆和攻擊檢測兩塊。

最后是本文的貢獻，分別從解混淆、語義感知攻擊檢測兩個工作，以及實驗性能提升方面介紹，很多頂會論文也都采取這種方式介紹貢獻。

---

3.總體框架

接下來是論文的總體概述。

論文整體框架分為三部分：

• Deobfuscation phase（去混淆）：子樹+AST+三層機制結合
• Training and detection phases（訓練和檢測）：OOA挖掘算法
• Application scenarios（應用）
  – Real-time attack detection
  – Large-scale automated malware analysis

在應用場景中，突出本文方法比現有方法更好，同時介紹兩種經典的安全應用場景。

---

4. POWERSHELL DEOBFUSCATION

第四部分是詳細的解混淆工作，該部分推薦讀者閱讀原文。

作者從整個解混淆框架的五個核心步驟，依次講解，具體包括：

• 4.1 Subtree-based Deobfuscation Approach Overview
• 4.2 Extract Suspicious Subtrees
• 4.3 Subtree-based Obfuscation Detection
• 4.4 Emulation-based Recovery
• 4.5 AST Update
• 4.6 Post processing

包括子樹提取、更新AST等步驟。

一個惡意腳本混淆和去混淆后和AST效果圖如下所示：

此外，第五部分詳細介紹了語義感知攻擊檢測工作。

個人感受：
本文的重點是解混淆，解混淆后的代碼其實語義比較豐富，其惡意檢測也相對容易，所以僅選擇了OOA。該部分應該是為了豐富整體的工作，讓論文更加的充實和完整，或許也是審稿老師的修改意見。不過，確實很多頂會論文，包括攻防攻系列，漏洞挖掘防御系列，都會采用這種方式，從而讓論文更加完美，值得我學習。

---

5.對比實驗

實驗主要包括學術界（PSDEM）和工業界（Defender、VT）的對比，惡意代碼分析相關論文都可以嘗試這種對比實驗。總體而言，本文方法的TP更高，性能更好，解混淆速度較快，再次建議讀者閱讀原文。

---

三.總結

此外，作者在討論部分補充了下表，通過這種畫龍點睛，回頭點題，進一步突出論文的貢獻和工作量。這篇文章確實是Powershell領域的頂級論文，寫得非常棒，真心值得大家學習，也感謝李老師的分享。

此外，由于去混淆做得非常好，Powershell源碼有豐富的語義，因此關于Powershell的惡意檢測文章很少。最后，我們讀論文，也需要看看未解決的問題、存在的困難或者下一步工作，作者說到了逃逸攻擊，包括反調試、高價值攻擊無法檢測等，以及邏輯混淆。具體參見下圖：

這篇文章就寫到這里，希望對您有所幫助。由于作者英語實在太差，論文的水平也很低，寫得不好的地方還請海涵和批評。同時，也歡迎大家討論，繼續加油！感恩遇見，且看且珍惜。

(By:Eastmount 2022-03-25 周五夜于武漢 http://blog.csdn.net/eastmount/ )

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的[论文阅读] (17)CCS2019 针对PowerShell脚本的轻量级去混淆和语义感知攻击检测（经典）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。