Breaking Good: Injeção de Payloads Legítimos em Binários Maliciosos para Teste de Robustez de Antivírus contra Evasão

  • Gabriel Lüders UFPR
  • Marcus Botacin UFPR
  • Fabrício Ceschin UFPR
  • André Grégio UFPR

Resumo


Antivírus (AVs) são importantes soluções de proteção e, muitas vezes, a única defesa de um sistema contra ameaças. Portanto, o teste de AVs deve considerar diversos aspectos que não apenas a taxa de detecção contra códigos conhecidamente maliciosos. Embora a referida taxa seja uma métrica popular, a resistência dos AVs em relação a ataques contra eles próprios é frequentemente negligenciada. Para suprir esta lacuna, apresentamos uma solução capaz de gerar exemplares evasivos, isto é, códigos maliciosos disfarçados de benignos, e submetê-los a um comitê de AVs de forma a avaliar a robustez destes. A solução proposta é implementada em Python e aplica múltiplas técnicas de injeção de conteúdo, tanto em binários benignos quanto em maliciosos.

Referências

Alam, S., Traore, I., and Sogukpinar, I. (2014). Current trends and the future of metamorphic malware detection. In Proceedings of the 7th International Conference on Security of Information and Networks, SIN ’14, page 411–416, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery.

Anh Quynh, N., Sheng Di, T., Nagy, B., and Hoang Vu, D. (2019). Capstone engine. https://www.capstone-engine.org/.

Botacin, M., Ceschin, F., de Geus, P., and Grégio, A. (2020). We need to talk about antiviruses: Challenges & pitfalls of av evaluations. Computers & Security, page 101859.

Carrera, E. (2019). Pefile python handler. https://pypi.org/project/pefile/.

Ceschin, F., Botacin, M., Gomes, H. M., Oliveira, L. S., and Grégio, A. (2019). Shallow security: On the creation of adversarial variants to evade machine learning-based malware detectors. In Proceedings of the 3rd Reversing and Offensive-Oriented Trends Symposium, ROOTS’19, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery.

Ceschin, F., Pinage, F., Castilho, M., Menotti, D., Oliveira, L. S., and Gregio, A. (2018). The need for speed: An analysis of brazilian malware classifers. IEEE Security Privacy, 16(6):31–41.

Cheron, A. (2017). Code injection with python. https://axcheron.github.io/code-injection-with-python/.

Chronicle Security (2020). Virus total api. https://developers.virustotal.com/reference#getting-started.

Filar, B. (2020). Malware bypass research using reinforcement learning. https://github.com/bfilar/malware_rl.

R1kk3r (2019). Obfuscator-llvm. https://github.com/obfuscator-llvm/obfuscator/wiki.

Tasiopoulos, V. G. and Katsikas, S. K. (2014). Bypassing antivirus detection with encryption. In Proceedings of the 18th Panhellenic Conference on Informatics, PCI ’14, page 1–2, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery.
Publicado
13/10/2020
Como Citar

Selecione um Formato
LÜDERS, Gabriel; BOTACIN, Marcus; CESCHIN, Fabrício; GRÉGIO, André. Breaking Good: Injeção de Payloads Legítimos em Binários Maliciosos para Teste de Robustez de Antivírus contra Evasão. In: SALÃO DE FERRAMENTAS - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 20. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 80-87. DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg_estendido.2020.19273.

Artigos mais lidos do(s) mesmo(s) autor(es)

<< < 1 2