KCon大会 | 美团安全分享APT检测设备的扩展研究

2019-08-27 12295人围观 企业资讯

8月23日-25日,一年一度的KCon 黑客大会在北京昆泰嘉瑞文化中心成功举办,本届大会以「无界」为主题,通过汇聚全球黑客的智慧,探索技术的无穷奥秘,突破边界外的边界,创造不可能的可能。

 

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作为安全领域内拥有丰富实战经验和技术积累的安全团队,美团安全研究院成员受邀参加Kcon黑客大会,并针对目前主流厂商在移动平台(iOS、Android)的APT检测设备明显不足的现状,分享了关于APT检测设备的扩展研究的议题。

 

现场议题围绕业界现状分析、相关设备的动态沙箱(蜜罐)技术等几个方面,充分展示美团安全团队对APT检测设备的扩展研究成果。


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议题解读

APT检测设备的扩展研究

演讲者 | JU ZHU

目前就职于美团(高级安全研究员),有着9+年的安全研究经验,其中7+年主要从事高级威胁的研究,包括0Day、nDay 和漏洞挖掘。他一直致力于使用自动化系统来 Hunt 野外的高级威胁,曾多次获得 CVE,且受到 Google、Apple、Facebook 等厂商的致谢,也多次作为 Speaker 受邀参加 BlackHat、CodeBlue、CSS等国内外的顶级安全会议。

 

1. 现状分析

1.1 业界主流APT检测设备选型对比

   APT检测设备的选择一般是参考Gartner报告挑出备选,再结合实际情况做适应性检测对比。

平台支持性:

   我们统计了某天内网接入设备的操作系统类型(见图1),并根据这些类型对三个备选厂商进行了平台相关性检测(见图2)。

图1.png

图1 内网接入设备的操作系统类型统计

 

  Windows MacOS iOS Android 其它
厂商1
厂商2
厂商3

图2 各厂商的平台支持对比


从图1和图2可以看出,大部分厂商只是对Windows平台的支持比较好,或者也提供Android沙箱。然而这和内网接入设备的多元化还有很大差距,需要我们自己进行进一步的扩展开发。

文件类型支持性:

有些厂商对于平台的支持可能受到某些限制,所以他们通过更多的文件类型支持来进行能力补充(见图3)。

 

  PE Office PDF Mach-O plist APK
厂商1
厂商2
厂商3

图3 各厂商的文件类型支持对比

 

在选型测试中,我们特地增加了plist文件格式的样本,这源于之前发现的在野的iOS Ransomware(Death Profile)。它是一种基于iOS的Configuration Profile,常用于企业为办公设备推送各类配置信息(如Wi-Fi、VPN设置等),是一种常见的公司内部交换文件格式。

从图3看,各厂商几乎覆盖了基于Windows平台的文件格式(诸如PE、Office等),只有少量厂商支持基于MacOS/iOS平台的Mach-O文件(经过实测,他们基本上采用的是静态分析方式),而plist格式目前并未有厂商支持。因此对于文件格式的支持性,还有很大的空间可提升。

1.2 可参考的解决方案对比

对于甲方来说,APT检测的解决方案一般以采购为主,但也不乏根据实际情况进行部分自研。我们选取了一些可参考的(除Windows外)动态沙箱技术解决方案来进行对比(见图4)。

 

  MacOS iOS Android
可参考的动态沙箱 Darling 或 Cuckoo Sandbox Corellium Anbox 或 Cuckoo Droid
使用方式(云或本地) 本地 本地
开源?
实现成本 极高

图4 可参考的动态沙箱技术解决方案对比

MacOS

Darling是一种比较轻量级的基于Linux的MacOS App运行环境,主要是做了一个转换层,将App的函数调用重定向到了Linux。Darling可以运行在Docker上,方便大规模部署和维护。Cuckoo Sandbox是比较重量级的,它运行在MacOS上,一般采用VisualBox来部署,性能会差些。

因此可以采用阶梯式部署方式:Darling完成大部分指标检测,而剩下的少部分,则由Cuckoo Sandbox来完成(如图5)。

图5.png

图5 MacOS动态沙箱技术解决方案

iOS

Corellium拥有一套比较完整的iOS虚拟机,不过目前他们只提供云服务,对于内网审计是个很大的挑战。对于很多甲方公司来说,内网的数据是不能外传的,所以我们更倾向于使用本地沙箱方式。

Android

Anbox是一个轻量级完整模拟Android的系统, Cuckoo Droid是一个比较成熟的检测Android Malware的沙箱系统,且它们都是开源的,比较符合甲方的需求,不需要再做拓展研究。

 

综上所述,大部分可参考的动态沙箱技术解决方案,基本都可实现本地部署,且开源方便二次开发。唯有iOS动态沙箱需要重新设计和开发。

 

2.  iOS动态沙箱(蜜罐)技术

2.1总体架构流程

为了能检测出未知Malware(0 Day等),同时又能知晓影响面(版本、位数等),我们首先需要提取iOS App中的Mach-O文件,再根据32位或者64位来进行相应的检测。

 

图6.png

图6 针对Mach-O的流程

 

如图6所示,首先解开IPA文件,再分解Fat文件为32位Mach-O和64位Mach-O。由于基于Aarch 64的硬件服务器架构不能直接运行Arm 32位的程序,我们进行了分流设计:将32位的Mach-O送入模拟Arm v7的Qemu,而64位的Mach-O则送入基于Aarch 64的Docker。

另外,存在像Death Profile这样的攻击,我们还需要检测流量中plist格式的文件或者内容(如图7)。

图7.png

图7 针对plist的流程

2.2 轻量级虚拟化设计

Corellium的虚拟化方案虽然非常完备,但对于我们的需求来说过重,且开发成本极高。因此我们更倾向于类似Darling(或者Wine)的轻量级解决方案。

我们采用API重定向的方式,将Mach-O完整地在Qemu(或者Docker)中模拟运行起来。

 

Loader & Run Mach-O
Foundation 。。。
libobjc.so libxml2.so libdispatch.so 。。。
libc.so libc++abi.so libc++.so 。。。
Qemu(Arm v7) Docker(Aarch 64)
Linux(Aarch 64)
Hardware(Aarch 64

图8 轻量级的虚拟化设计

 

图8是我们提出的轻量级虚拟化设计,最底层硬件和操作系统都是基于Aarch 64(或者Arm v8),在它们上面使用Qemu以实现Arm v7的支持。而Docker用于直接对Arm 64的支持。

在Qemu(或者Docker)内,我们部署安装了一些基础库(诸如libc、libc++等),还编译了libobjc、libdispatch等开源库,以对更上层的API重定向库提供支持。

最后,我们实现了类似Foundation.framework的API重定向库,以支撑Mach-O的正常运行,运行效果见图9、图10。

图9.jpg

图9 Qemu(Arm v7)的运行效果

 

图10.jpg

图10 Docker(Arm 64)的运行效果

2.3 实现

正常来说,我们运行一个Mach-O文件,需要实现一个类似dyld的Loader程序,来用于解析和加载Mach-O,并导入相关的依赖库。这里我们需要自己实现这个过程。

整个实现过程分为六个部分:解析和加载、导入相关依赖库、地址修正、地址(API)重定向、运行、回调。

图11 整个运行过程

图12 运行效果

解析和加载:

我们通过解析Mach-O文件中Load Commands的Segment信息,将所有的Segment数据(除PageZero)按地址顺序逐一加载到虚拟内存。由于程序启动时会在进程空间加上一段偏移量(slide),我们需要计算记录下slide的结果,用于之后运行时的起始地址计算(如图13)。

slide= text_real_vm_addr – text_vm_addr

其中text_real_vm_addr是TEXT段的实际虚拟内存地址,text_vm_addr是Mach-O文件中TEXT段的VM地址。

另外,在映射时,可按实际VMProtection值来设置所映射的虚拟内存VMP属性。

 

图13.png
slide + text_vm_addr  
   
  TEXT DATA LLVM LINKEDIT 。。。
Loader & Run

图13 所有Segment数据(除PageZero)映射到虚拟内存的实际地址分布情况

 

导入相关依赖库:

通过解析Mach-O文件中Load Commands的LC_LOAD_DYLIB数据,可获取所有依赖库的信息,并做模拟实现。这样就可以将Mach-O中的API调用重定向到我们希望调用的函数中去。

事实上,在实现某个依赖库(比如Foundation)时,可能会存在更多的依赖库需要实现,其工作量将是巨大的(如图14)。

图14 Foundation的实现

 

地址修正:

如果要正常运行main函数,Mach-O文件中Rebase所描述地址的数据还需要做修正,如Lazy Symbol Pointer数据和CFString数据等。

 

  原数据(Pointer)   新数据(Pointer)
Lazy Symbol Pointer 0x100007F9C -> slide + 0x100007F9C
CFString 0x100007FA8 -> slide + 0x100007FA8

图15 Mach-O文件中Rebase所描述地址的数据修正

 

地址(API)重定向:

对于Lazy Symbol Pointer这类数据,我们还需要再做一次修正,那就是使用我们模拟实现的函数地址来替换该数据(Pointer)。

 

  原地址   新地址
NSLog slide + 0x100007F9C -> NSLog@libFoundation.so

图16 地址(API)重定向

 

图17.jpg

图17 API重定向流程

 

运行:

如果我们希望运行某个函数,只需要找到它的入口地址,即可直接运行。比如main函数,我们通过解析Mach-O文件中Load Commands的LC_MAIN数据,从而获得它的相对入口地址,再加上之前我们获得的slide和text_vm_addr,就可以算出它的绝对(真实)入口地址。

图18.jpg

图18 算出main函数的绝对(真实)入口地址,并直接运行它

回调

Delegate是iOS开发常用的设计模式,所以我们也需要实现相应的回调。我们通过解析Mach-O文件中ObjC2 Class的数据,来获得Delegate类。然后,再解析它(比如AppDelegate)的Protocol数据,来获得Framework里对应的类(比如UIKit的UIApplication)最后,再解析它的Method数据,并注册到NSNotificationCenter。

 

图19.jpg

图19 回调流程

 

图20 运行效果

2.4 部署

最初研究或小批量试验,可以使用一些厂商的云服务,或者采用低成本的树莓派集群。而我们为了更好的匹配重新设计的动态沙箱(蜜罐)系统,采用了公司现有的ODM(Original Design Manufacturer)专用Aarch 64服务器。

 

图21 自研服务器

 

团队介绍

美团安全部的大多数核心人员,拥有多年互联网以及安全领域实践经验,很多同学参与过大型互联网公司的安全体系建设,其中也不乏全球化安全运营人才,具备百万级IDC规模攻防对抗的经验。安全部也不乏CVE“挖掘圣手”,有受邀在Black Hat等国际顶级会议发言的讲者,当然还有很多漂亮的运营妹子。

目前,美团安全部涉及的技术包括渗透测试、Web防护、二进制安全、内核安全、分布式开发、大数据分析、安全算法等等,同时还有全球合规与隐私保护等策略制定。我们正在建设一套百万级IDC规模、数十万终端接入的移动办公网络自适应安全体系,这套体系构建于零信任架构之上,横跨多种云基础设施,包括网络层、虚拟化/容器层、Server 软件层(内核态/用户态)、语言虚拟机层(JVM/JS V8)、Web应用层、数据访问层等,并能够基于“大数据+机器学习”技术构建全自动的安全事件感知系统,努力打造成业界最前沿的内置式安全架构和纵深防御体系。

随着美团的高速发展,业务复杂度不断提升,安全部门面临更多的机遇和挑战。我们希望将更多代表业界最佳实践的安全项目落地,同时为更多的安全从业者提供一个广阔的发展平台,并提供更多在安全新兴领域不断探索的机会。

 

招聘

美团安全2019年招聘火热进行中~

如果你想加入我们,欢迎简历请发至邮箱zhaoyan17@meituan.com。

具体职位信息,可点击“这里”进行查看。

 

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