臭名昭著的惡意軟件僵尸網(wǎng)絡(luò) Emotet 在 2020 年 10 月底陷入低迷，又在 2020 年 12 月 21 日再次活躍。Emotet 充當(dāng)惡意軟件的橋頭堡，在失陷主機(jī)上安裝其他惡意軟件。目前，觀(guān)察到 Emotet 在野分發(fā) TrickBot。立陶宛的國(guó)家公共衛(wèi)生中心遭到了 Emotet 的攻擊，Emotet 感染了其內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)，并開(kāi)始下載其他惡意軟件。這導(dǎo)致立陶宛國(guó)家公共衛(wèi)生中心暫時(shí)禁用了電子郵件系統(tǒng)，直到惡意軟件被從內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)中刪除。

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本文將會(huì)介紹 Emotet 的新 Loader 并與前期使用的 Loader 進(jìn)行對(duì)比。二者在解壓縮的順序、文件的新屬性和新的混淆方法上存在差異，與此同時(shí)還會(huì)討論使用的檢測(cè)逃避技術(shù)。

差異

執(zhí)行流程

最終的 Payload 執(zhí)行前要執(zhí)行多個(gè)步驟：

觀(guān)察最近收集的樣本，減少了執(zhí)行的步驟：

原因尚不清楚，但是猜測(cè)是因?yàn)檩^長(zhǎng)的執(zhí)行過(guò)程無(wú)法有效降低檢測(cè)率。Emotet 使用一種被稱(chēng)為反射加載的技術(shù)來(lái)在所有階段進(jìn)行加載，那么如果某個(gè)安全產(chǎn)品可以檢測(cè)到反射加載這個(gè)行為，則多次使用也無(wú)助于規(guī)避檢測(cè)。

另一個(gè)可能的原因是，攻擊者試圖逃避專(zhuān)門(mén)為 Emotet 創(chuàng)建的啟發(fā)式檢測(cè)方法。因?yàn)橄惹暗膱?zhí)行流程非常長(zhǎng)，這變成了一個(gè)獨(dú)特的特征。如果檢測(cè)到如此長(zhǎng)的執(zhí)行流程也就可以發(fā)現(xiàn) Emotet，所以更改執(zhí)行流程的常讀可能會(huì)有所幫助。

Loader

Loader 也進(jìn)行了一些更改。第一個(gè)變動(dòng)是從可執(zhí)行文件切換到 DLL。該 DLL 文件具有導(dǎo)出函數(shù) RunDLL和 Control_RunDLL，這使檢測(cè)由 Emotet 引起的感染成為可能。如果使用與導(dǎo)出匹配的參數(shù)啟動(dòng)了進(jìn)程 rundll32.exe，則系統(tǒng)就是被 Emotet 被感染了。

import “pe” 
private rule emotet_exports 
{ 
condition: 
pe.exports(“RunDLL”) or pe.exports(“Control_RunDLL”) 
} 
private rule is_dll 
{ 
condition: 
pe.characteristics & pe.DLL 
} 
rule emotet 
{ 
condition: 
is_dll and emotet_exports 
} 

混淆技術(shù)

通過(guò) Loader 提取得到的 Payload 使用了一種新的混淆技術(shù)，使用多個(gè)按位運(yùn)算而非單個(gè)位運(yùn)算來(lái)在局部變量中設(shè)置值。這種混淆在不執(zhí)行代碼的情況下非常難以理解，調(diào)試過(guò)程也十分繁瑣。

相似之處

解密算法

Payload 加密后存儲(chǔ)在 Loader 中，此前開(kāi)發(fā)針對(duì) Emotet 進(jìn)行靜態(tài)解密提取 Payload 的工具仍然有效，沒(méi)有改變加密算法。

代碼混淆

除上述混淆技術(shù)外，代碼還包含一個(gè)復(fù)雜的條件分支和不必要的跳轉(zhuǎn)指令，這讓分析代碼執(zhí)行順序變得異常困難。

隱藏?cái)?shù)據(jù)

Payload 通過(guò)不列出 Windows API 的名稱(chēng)或者任何有意義的字符串來(lái)隱藏功能。研究人員必須通過(guò)調(diào)試才能知道 Payload 的功能，字符串以加密形式存儲(chǔ)，API 使用名稱(chēng)的哈希值進(jìn)行解析。

進(jìn)化

2020 年末，Emotet 的進(jìn)化在盡可能地降低檢出的概率。由于感染的數(shù)量甚多，跟蹤 Emotet 的不斷進(jìn)化至關(guān)重要，它的變動(dòng)很可能會(huì)造成大面積的感染。

參考來(lái)源：DeepInstinct