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Módulo Radare2 para Yara

Desde el equipo de YaraRules Project nos gustaría presentaros un nuevo módulo que hemos desarrollado que permite utilizar la información que nos provee radare2 para crear firmas de Yara.

Ya hemos hablado en este blog de Yara (potente herramienta open-source para búsqueda de patrones en binarios) que además, nos permite ampliar sus funcionalidades a través del uso de módulos, bien usando los ya oficialmente distribuidos (PE, ELF, Cuckoo, Math, etc), bien diseñando nuestros propios módulos (como explica muy bien aquí la documentación de Yara).

Por otro lado, todos los que conocemos radare2 sabemos que es un framework de reversing muy versátil, open-source, y que entre otras muchas funcionalidades, nos permite obtener mucha información de un binario y además soporta tantos tipos de formatos de ficheros (ELF, Java Class, Mach-O, COFF, Gameboy, Nintendo Switch bins, SNES roms, WASM, Compiled LUA, PCAP files, etc.), que resulta difícil encontrar otra herramienta de estas características que lo haga.
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Yara Rules Strings: estudio estadístico

Como todos los usuarios de Yara saben, las firmas de esta herramienta están basadas en “strings”; que son básicamente descripciones de familias de malware basadas en patrones. Es posible encontrarnos con firmas sencillas como por ejemplo:

rule LIGHTDART_APT1
{
    meta:
        author = "AlienVault Labs"
        info = "CommentCrew-threat-apt1"
        
    strings:
        $s1 = "ret.log" wide ascii
        $s2 = "Microsoft Internet Explorer 6.0" wide ascii
        $s3 = "szURL Fail" wide ascii
        $s4 = "szURL Successfully" wide ascii
        $s5 = "%s&sdate=%04ld-%02ld-%02ld" wide ascii

    condition:
        all of them
}

O firmas más complejas en las que se usan wild-cards, expresiones regulares, operadores especiales o cualquier otra de las funcionalidades que se pueden usar en Yara y que se pueden consultar en la documentación.
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Howto: Cómo escribir reglas de Yara en Koodous

La entrada de hoy, una traducción de este post con algunos elementos extra, va a cargo de Antonio Sanchez, un analista de seguridad (y autor del post en inglés) que forma parte de Hispasec y del proyecto Koodous, basado en inteligencia colectiva para proteger tu Android y dirigido tanto a usuarios finales como a investigadores de seguridad. Esperemos que les resulte interesante.

 

En esta entrada del blog nos gustaría enseñar cómo escribir reglas Yara en Koodous. Koodous tiene una forma un poco especial de funcionar con los APKs y la intención de este artículo es dejarla clara, además de explicar la estructura básica de una regla Yara. Nótese que el objetivo de este post no es cómo analizar malware para Android, sino cómo crear reglas Yara en Koodous, así que suponemos que el usuario tiene nociones de análisis y será capaz de extraer las cualidades que definan una aplicación.

Todas las intrucciones que se van a utilizar en esta entrada han sido probadas en sistemas Linux, aunque son fácilmente extrapolables a Windows y MacOs.

¿Qué debes conocer de Yara?

Yara es “The pattern matching swiss knife for malware researchers (and everyone else)” según su autor, Víctor M. Álvarez de VirusTotal. Este software es libre y gratis, bajo licencia Apache 2.0 y cualquiera puede colaborar a mejorar el proyecto. En Security Art Work ya os hemos hablado de esta herramienta y sus utilidades en diferentes artículos anteriores.

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Detección de código malicioso con YARA (II)

En el post anterior (Detección de código malicioso con YARA (I)) os explicamos la funcionalidad de YARA y cómo crear reglas básicas para detectar malware especifico. En este post vamos a usar YARA con Volatility sobre un volcado de memoria RAM para la detección de un Troyano bancario ‘Zeus’. Para los que no sepáis que es Volatily, es una herramienta de código abierto para el análisis de la memoria RAM. Es compatible con el análisis para Linux, Windows, Mac y sistemas Android.

Para el propósito de demostrar la funcionalidad de Volatility con Yara hemos obtenido un volcado de memoria que esta infectado por uno de los troyanos bancarios mas conocidos, ‘Zeus’.

Actualmente Zeus es muy “difícil” de detectar incluso con antivirus y otros softwares de seguridad, ya que usa algunas técnicas de ofuscación. Se considera que esta es la razón principal por la cual se ha convertido en una de las mayores botnets de Internet.

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Yara para la Gestión de Incidentes: un caso práctico

Yara es una iniciativa que cada vez va consiguiendo un mayor uso en el ámbito de la gestión de incidentes, en especial este último año. Este proyecto ha sido ampliamente comentado en artículos de este y otros blogs.

En esta ocasión voy a mostrar un ejemplo práctico del uso de yara para la gestión de incidentes provocados por ransomware. Estos últimos meses ha habido un aumento de actividad de este tipo de malware que, a pesar de las numerosas advertencias realizadas por aquellos que nos dedicamos a la seguridad y la gestión de incidentes, sigue teniendo un impacto bastante grande. Afortunadamente, los últimos incidentes de ransomware en los que he participado, el compromiso únicamente ha afectado a un usuario en cada caso, lo que ha permitido centrarnos más en el alcance de los archivos cifrados que en la identificación de posibles equipos comprometidos.

Identificación de extensión

Uno de los primeros casos en los que tuvimos que participar fue un incidente con CTB-Locker. En esta ocasión, un usuario reporta un mensaje que le aparece en su escritorio informando que sus archivos han sido cifrados y se solicita un rescate para su recuperación. Una vez contenido parte del incidente desconectándolo de la red e identificando que es el único equipo afectado (no vamos a extendernos en este punto) pasamos a determinar qué archivos han sido cifrados y cuáles pueden recuperarse (nunca recomendamos pagar por su rescate).

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Detección de código malicioso con YARA (I)

¿Qué es YARA y para qué sirve?

YARA es una herramienta de código abierto para la identificación de malware la cual utiliza una gran variedad de técnicas. Su principal característica es su flexibilidad. Además, es de gran ayuda en situaciones de respuesta a incidentes, en las cuales tanto las herramientas como el tiempo, suelen ser limitados.

En este post vamos a crear un par de reglas para detectar payloads específicos de Metasploit y de Veil-evasion.

Escribir reglas para YARA es bastante sencillo. Aunque YARA ofrece multitud de opciones para crear reglas, solo hay que entender unos conceptos básicos para empezar. Observemos el siguiente ejemplo.

Regla YARA de ejemplo

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Regla Yara para CVE 2013 2729

Antonio Sanz en sus artículos “PDF deconstruído al aroma de shellcode”, hace un análisis empleando la utilidad peepdf de un PDF que explota la vulnerabilidad “CVE 2013-2729”. ... Leer Más

YARA 101

¿Qué es YARA?

Cuando se habla de detección de malware existen principalmente tres maneras de determinar si un fichero es dañino o no: firmas, heurística y string signatures.

La más extendida en los sistemas de detección antivirus es la detección en base a firmas, es decir, en base al resultado de calcular el HASH de un fichero, pasarlo por una base de datos de firmas y comprobar si este fichero ha sido detectado anteriormente como malware. Este tipo de firma es inútil para la detección de malware no conocido y para evadirlo basta con recompilar el código en un sistema diferente o cambiarle un solo bit.

Para tratar de parar estos métodos de evasión se utiliza el método heurístico. Este método se basa en el comportamiento del ejecutable y, de acuerdo a las acciones que realiza dentro del sistema, se decide si el fichero es malicioso o no. El principal problema de este método es que puede generar una gran cantidad de falsos positivos ya que muchos programas realizan acciones lícitas que pueden hacer saltar las alertas.

Por último, queda el método que atañe a este artículo, string signatures. Este método se basa en otro tipo de firmas diferente al comentado anteriormente. En lugar de usar firmas tipo HASH, utiliza cadenas de texto o binarias que identifican inequívocamente a un malware. De esta forma aunque se modifique el fichero, si este sigue conteniendo esas cadenas que conforman una firma, los analistas seguirán siendo capaces de detectar y clasificar ese malware.

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Análisis de Linux.Omni

Siguiendo nuestra clasificación y análisis de las amenazas Linux e IoT activas en la actualidad, en el presente artículo vamos a indagar en un malware detectado muy recientemente en nuestros honeypots, la botnet Linux.Omni. Dicha botnet nos ha llamado particularmente la atención debido a las numerosas vulnerabilidades incluídas en su repertorio de infección (11 diferentes en total), pudiendo determinar, finalmente, que se trata de una nueva versión de IoTReaper.

Análisis del binario

Lo primero que nos llama la atención es la etiqueta que se da el malware en el momento de la infección del dispositivo, es decir, OMNI, pues estas últimas semanas estábamos detectando OWARI, TOKYO, SORA, ECCHI… todas ellas versiones de Gafgyt o Mirai y, que poco innovan respecto a lo reportado en artículos anteriores.

Así pues, analizando el método de infección, encontramos las siguientes instrucciones:

Tal y como se puede observar, es un script bastante estándar y, por tanto, importado de otra botnet. Nada nuevo.

A pesar de que todo apuntaba a que la muestra se trataría de una variante estándar de Mirai o Gafgyt, llevamos a cabo la descarga de la muestra.
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Caso práctico: “RATas inminentes” (II)

Análisis (continuación)

En el artículo anterior habíamos determinado que había “algo raro” en el equipo, y nos habíamos descargado tanto un .doc posiblemente malicioso como un ejecutable y un buzón de correo del usuario. Toca ponerse manos a la obra para ver qué pueden contener…

[Nota: Una buena práctica de seguridad es que NUNCA se comparten ficheros maliciosos sin una mínima protección. Por ello, puedes descargar ambos ficheros desde aquí, pero están comprimidos y protegidos por la contraseña “infected”. Manéjadlos con extremo cuidado, avisados estáis).

Lo primero que podemos hacer es abrir la .pst del usuario para comprobar que la vía de infección es la correcta, algo que podemos hacer fácilmente desde Windows con el Kernel Outlook PST Viewer:
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:)