Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants

1. Utilisation du Data Tainting pour l'analyse delogiciels malveillants Florent Marceau <fmarceau@lexsi.com> <florent.marceau@gmail.com> SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

2. Malware bancaires NET Cibles bancaires (chiffrées) SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

3. Ce que nous avons • Explosion des trojans bancaires • Variantes (en nombre) • Modulaires et flexibles (réseaux) • Obfuscation lourde • Chiffrement • Capacités de rootkit SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

4. Ce que nous voulons • Généricité • Intégralement automatisé • Non intrusif (furtivité) • Temps d’exécution viable SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

5. Ce que nous savons Quelques certitudes … • Dans un environnement idéal • Données chiffrées de toutes provenances • Seront traitées à un instant (t) par le CPU • En (t+1) elles sont présentes en RAM en clair SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

6. Plan • Solution retenue • Full virtualisation • Data tainting • Implémentation générale • Calibrage • Capture • Illustration • Démo • Limites • Conclusion SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

7. Solution retenue • Full virtualisation + • Data tainting SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

8. Full virtualisation • Pros : • Granularité d’instrumentation fine • Non intrusif • Permet un marquage fin des données sans besoins hardware • Cons : • Détectable • Gourmand en ressources SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

9. Data tainting « Mécanisme permettant la traçabilité de la propagation d'une donnée sur un système d'information. » • Traçabilité entre périphériques • Traçabilité dans la RAM (Taintmap) • Traçabilité au niveau CPU SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

10. Data tainting « Mécanisme permettant la traçabilité de la propagation d'une donnée sur un système d'information. » • Type de ces données • Données/Code • Utilisation de ces données • Lourde et faite par un code non contrôlé SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

11. Data tainting • Pros : • Suivi du déploiement du processus • Suivi des données • Cons : Car très forte interaction des données marquées • Très difficile à calibrer • Peut être évadé SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

12. Implémentation

13. Le calibrage • Nous suivons les flux simples • Assignations directes • Opérations arithmétiques SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

14. Le calibrage Un compromis : • Obfuscation/Chiffrement • Risque de perdre la marque • Propagation permissive • Fort volume de données • Risque de pollution complète du marquage • Propagation limitée SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

15. Le calibrage On peut s’aider du fait que le code surveillé est marqué pour appliquer une propagation plus ou moins permissive selon sa provenance. SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

16. La capture • Propagation des flux simples • Différenciation des types de données • Hook de la MMU • En amont de l’opération • Introduction d’un type « manipulé » • Non propagé • Ne s’applique qu’à une donnée déjà typée SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

17. La capture • Le type « manipulé » a pour seul objectif de marquer spécifiquement l’interaction entre le code surveillé et les données. • Les données de ce type seront capturées dans un fichier et leur nature « manipulé » sera alors supprimée. • Un fichier capture pour le type réseau. • Un fichier capture pour le reste (CD/HD). SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

18. La capture (Hook MMU) • Trois cas distincts : • Lecture (RAM -> CPU) • Données en RAM de type manipulé -> Capture • Écriture (CPU -> RAM) • L’origine de l’opération (code) est marquée ? Non (OS) • Données en RAM de type manipulé -> Capture • Écriture (CPU -> RAM) • L’origine de l’opération (code) est marquée ? Oui (code viral) • Données en RAM de type manipulé -> Capture • Données en passe d’être stockées en RAM sont marquées -> Ajout du type manipulé SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

19. Illustration mov eax,[esi] xor eax,0x11 mov [edi],eax strlen eax : SP_Z eax : BANK

20. Demo ! SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

21. Limites • Détection • Stimuli • Mise en sommeil • Canaux cachés • Évasion

22. Évasion • Nous suivons les flux simples • Assignations directes • Opérations arithmétiques • Angle mort sur : • Déréférences de pointeurs • Flux conditionnels SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

23. Évasion • Une propagation des déréférences • Impossible face à du code objet • Une propagation des flux conditionnels • Impossible sans analyse statique approfondie (Elle-même ineffective face a l’obfuscation..) SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

24. Problèmes des flux conditionnels eax=our_data[0]; if(eax&0x80) ebx=-1; Exemple : mov eax,[our_data] and eax,0x80 je skip mov ebx,0xffffffff ?? skip: SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

25. Problèmes des flux conditionnels Il existes des solutions mais aucune ne gère correctement les flux implicites indirects (ensemble d'assignations engendrées par la non exécution d'une parcelle de code). SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau 25

26. Conclusion • Dans les faits • 18 VM parallèles, 10 min / session • 2000 – 2500 samples / jours • Problèmes liés au sandboxing courant (stimuli, sommeil, anti-VM…) • Aucun constat d’anti-tainting SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

27. Conclusion Méthode dérivable pour de nombreux autres types d’applications Contrôle du flux d’exécution Contrôle du flux de données (temps réel) Contrôle de la propagation des données (non temporel) Traduire son scénario en terme d’intersection de ces différents contrôles. Peut être évadée SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau 27

28. Conclusion II • Questions ? • Injures ? • Cadeaux ? • Pizza ? SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

30. Solution ? • Propagation au niveau des eflags • Propagation des marquages conditionnels dans le PC SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

31. Non ! • Flux implicites indirects : « un ensemble d'assignations engendrées par la non exécution d'une parcelle de code. » SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

32. Diagramme de contrôle SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

33. Exemple (1/7) 0xFE mov al, byte [our_data] mov ecx,0xff do_it: mov ebx,1 cmp al,cl je skip xor ebx,ebx skip: test ebx,ebx jne done loop do_it done: 0xFE al=our_data[0]; for (ecx=0xff;ecx;ecx--){ ebx=1; if (al != ecx) ebx=0; if(ebx) goto done; } done: SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

34. Exemple (2/7) mov al, byte [our_data] mov ecx,0xff do_it: mov ebx,1 cmp al,cl je skip xor ebx,ebx skip: test ebx,ebx jne done loop do_it done: al=our_data[0]; for (ecx=0xff;ecx;ecx--){ ebx=1; if (al != ecx) ebx=0; if(ebx) goto done; } done: SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

35. Exemple (3/7) mov al, byte [our_data] mov ecx,0xff do_it: mov ebx,1 cmp al,cl (0xff != 0xfe) je skip xor ebx,ebx skip: test ebx,ebx jne done loop do_it done: al=our_data[0]; for (ecx=0xff;ecx;ecx--){ ebx=1; if (al != ecx) ebx=0; if(ebx) goto done; } done: SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

36. Exemple (4/7) mov al, byte [our_data] mov ecx,0xff do_it: mov ebx,1 cmp al,cl je skip xor ebx,ebx skip: test ebx,ebx jne done loop do_it done: al=our_data[0]; for (ecx=0xff;ecx;ecx--){ ebx=1; if (al != ecx) ebx=0; if(ebx) goto done; } done: SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

37. Exemple (5/7) mov al, byte [our_data] mov ecx,0xff do_it: mov ebx,1 cmp al,cl (0xfe == 0xfe) je skip xor ebx,ebx skip: test ebx,ebx jne done loop do_it done: al=our_data[0]; for (ecx=0xff;ecx;ecx--){ ebx=1; if (al != ecx) ebx=0; if(ebx) goto done; } done: SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

38. Exemple (6/7) mov al, byte [our_data] mov ecx,0xff do_it: mov ebx,1 cmp al,cl (0xfe == 0xfe) je skip xor ebx,ebx skip: test ebx,ebx jne done loop do_it done: al=our_data[0]; for (ecx=0xff;ecx;ecx--){ ebx=1; if (al != ecx) ebx=0; if(ebx) goto done; } done: SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau

39. Exemple (7/7) mov al, byte [our_data] mov ecx,0xff do_it: mov ebx,1 cmp al,cl (0xfe == 0xfe) je skip xor ebx,ebx skip: test ebx,ebx jne done loop do_it done: (cl == our_data) al=our_data[0]; for (ecx=0xff;ecx;ecx--){ ebx=1; if (al != ecx) ebx=0; if(ebx) goto done; } done: SSTIC 2009 - Utilisation du Data Tainting pour l'analyse de logiciels malveillants - F. Marceau