Neden Kötü Amaçlı Yazılımların Tersine Mühendisliğini Yapmalıyız?
Özünde, tersine mühendislik kötü amaçlı yazılımın davranışını, kaynağını ve amacını anlamak için kötü amaçlı yazılımın yapısını bozmayı içerir. Ana hedefler şunları kapsamaktadır:
- Tehdidi tanımlamak: Kötü amaçlı yazılımın ne yaptığını ve sistemlere nasıl bulaştığını anlamak.
- Savunmalar geliştirmek: Kötü amaçlı yazılımın yöntemlerine dayalı yamalar, imzalar veya hafifletmeler oluşturmak.
- İlişkilendirme: Kötü amaçlı yazılımın kökenini belirli bir gruba veya bireye kadar takip edin.
- Adli analiz: Kötü amaçlı yazılımın nasıl yayıldığı veya hangi verileri tehlikeye attığı hakkında bilgi edinin.
Tersine mühendislik, mevcut ve gelecekteki tehditlere karşı savunma tasarlamak için gereken kritik istihbaratı sağlar.
Tersine Mühendislik İş Akışı
1. Statik Analiz
Bu, kötü amaçlı yazılım analizinin ilk adımıdır ve ikili dosyanın veya çalıştırılabilir dosyanın gerçekten çalıştırılmadan incelendiği yerdir. Amaç, bulaşma riski olmadan kötü amaçlı yazılım hakkında mümkün olduğunca fazla bilgi toplamaktır.
- File Fingerprinting: Temel özellikleri (boyut, hash değeri, dosya türü) inceleyerek, genellikle kötü amaçlı yazılımı sınıflandırabilir veya bilinen tehditlerle benzerlikler bulabilirsiniz. HashCalc veya HashMyFiles gibi araçlar bu adımda yardımcı olur.
- Disassembly: Çalıştırılabilir dosyanın makine kodu IDA Pro veya Ghidra gibi araçlar kullanılarak assembly koduna dönüştürülür. Bu, kötü amaçlı yazılımın kullandığı talimatların düşük seviyeli bir görünümünü sağlayarak analistlerin davranışını anlamasına yardımcı olur.
- Strings Analysis: Kötü amaçlı yazılım dosyasında okunabilir metin dizeleri aramak genellikle URL'ler, dosya yolları, kayıt defteri anahtarları veya şifreleme anahtarları gibi önemli ipuçlarını ortaya çıkarır. BinText veya Strings gibi araçlar burada kullanılır.
- PE Header Analizi: Kötü amaçlı yazılım bir Windows yürütülebilir dosyasıysa, Taşınabilir Yürütülebilir (PE) başlıklarını analiz etmek kullanılan kütüphaneler, içe/dışa aktarma işlevleri veya derleme zaman damgaları gibi önemli meta verileri ortaya çıkarabilir. PEStudio gibi araçlar PE analizi için kullanışlıdır.
2. Dinamik Analiz
Bu aşama, kötü amaçlı yazılımın gerçek zamanlı davranışını gözlemlemek için kontrollü bir ortamda ( sandbox veya sanal makine) çalıştırılmasını içerir. Bu çok önemlidir çünkü kötü amaçlı yazılımlar genellikle çalıştırılana kadar gerçek yapısını gizleyen gizleme teknikleri içerir.
- Bir Sandbox kurmak: Cuckoo Sandbox veya Remnux gibi araçlar, kötü amaçlı yazılımların güvenli bir şekilde çalıştırılabileceği yalıtılmış ortamlar sağlar. Analistler daha sonra sistem değişikliklerini, ağ etkinliğini, dosya oluşturma/değiştirme ve API çağrılarını izleyebilir.
- API İzleme: Birçok kötü amaçlı yazılım türü, kötü amaçlı eylemlerini gerçekleştirmek için belirli sistem API'lerine güvenir. API Monitor veya Process Monitor (ProcMon) gibi araçlar API çağrılarını izlemek ve kötü niyetli faaliyetleri tespit etmek için mükemmeldir.
- Ağ Analizi: Birçok kötü amaçlı yazılım türü komuta ve kontrol (C2) sunucularıyla iletişim kurduğundan, ağ trafiğini analiz etmek hayati önem taşır. Wireshark veya Fiddler gibi araçlar, veri sızma girişimlerini veya diğer kötü amaçlı indirmeleri ortaya çıkarmak için bu trafiği yakalamaya ve incelemeye yardımcı olabilir.
3. Kod De-obfuscation
Kötü amaçlı yazılım üreticileri analizi zorlaştırmak için genellikle kodlarını gizlerler. Gerçek payload'u gizlemek için kodun bazı kısımlarını şifreleyebilir veya sıkıştırabilirler.
- Unpacking Tools: Bazı kötü amaçlı yazılımlar kodlarını sıkıştırmak veya şifrelemek için paketleyiciler kullanır. UPX veya PEiD kullanılan paketleyiciyi tanımlayabilir ve gerçek kodu ortaya çıkarmak için ikili dosyayı açmaya çalışabilir.
- Decryption/Decoding: Kötü amaçlı yazılım özel şifreleme veya kodlama yöntemleri kullanıyorsa, analistlerin altta yatan mantığı anlamak için süreci tersine çevirmeleri gerekecektir. CyberChef gibi araçlar veya Python'da manuel komut dosyası oluşturma bunun için yaygın olarak kullanılır.
4. Davranışsal Analiz
Statik ve dinamik analiz yoluyla kötü amaçlı yazılımın işlevselliğini belirledikten sonra, kalıcılık mekanizmaları, ayrıcalık yükseltme yöntemleri ve veri sızdırma teknikleri gibi gelişmiş özellikleri ortaya çıkarmak için davranışına daha derin bir şekilde dalmak gerekir.
- Kalıcılık Mekanizmaları: Kötü amaçlı yazılımlar genellikle kayıt defteri anahtarlarını değiştirir, zamanlanmış görevler oluşturur veya sistem yeniden başlatıldığında kalıcılığı korumak için hizmetler yükler. Autoruns veya Regshot kullanarak bu faaliyetleri izlemek, kötü amaçlı yazılımın sistemde nasıl kaldığını ortaya çıkarabilir.
- Rootkit Tespiti: Bazı kötü amaçlı yazılımlar rootkit olarak işlev görür ve varlığını standart sistem araçlarından gizler. GMER ve Chkrootkit rootkit davranışını tespit etmek için kullanışlıdır.
Zararlı Yazılım Analizi için Popüler Araçlar
İşte tersine mühendislik için en yaygın kullanılan araçlardan bazılarının bir listesi:
- IDA Pro: Makine kodunu insan tarafından okunabilir assembly diline dönüştürmek için kullanılan güçlü bir disassembler. Derin statik analiz için başvurulacak bir araçtır.
- Ghidra: NSA tarafından geliştirilen ve tersine mühendislik ikili dosyaları için benzer işlevsellik ve sezgisel bir arayüz sağlayan IDA Pro'ya açık kaynaklı bir alternatif.
- Cuckoo Sandbox: Kontrollü bir ortamda dinamik analize izin veren ve kötü amaçlı yazılım örneklerinin davranışları hakkında ayrıntılı raporlar sunan otomatik bir kötü amaçlı yazılım analiz sistemi.
- OllyDbg: Dinamik analiz ve derleme düzeyinde gerçek zamanlı kötü amaçlı yazılım davranışını gözlemlemek için kullanılan kullanıcı dostu bir hata ayıklayıcı.
- Wireshark: Kötü amaçlı yazılımla ilişkili şüpheli ağ etkinliğini tespit etmeye yardımcı olan bir ağ trafiği analiz aracı.
- PEStudio: PE dosyalarına odaklanan, meta verileri toplamak ve Windows çalıştırılabilir dosyalarındaki şüpheli öznitelikleri tanımlamak için yararlı olan statik bir analiz aracı.
- Remnux: Tersine mühendislik, ağ analizi ve adli soruşturma araçlarıyla dolu, kötü amaçlı yazılım analizi için özel olarak oluşturulmuş Linux tabanlı bir dağıtım.
- BinDiff: İkili dosyalar arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları belirlemeye yardımcı olan, kötü amaçlı yazılım varyantlarını veya yamalarını analiz ederken yararlı olan bir araç.
Özünde, tersine mühendislik kötü amaçlı yazılımın davranışını, kaynağını ve amacını anlamak için kötü amaçlı yazılımın yapısını bozmayı içerir. Ana hedefler şunları kapsamaktadır:
- Tehdidi tanımlamak: Kötü amaçlı yazılımın ne yaptığını ve sistemlere nasıl bulaştığını anlamak.
- Savunmalar geliştirmek: Kötü amaçlı yazılımın yöntemlerine dayalı yamalar, imzalar veya hafifletmeler oluşturmak.
- İlişkilendirme: Kötü amaçlı yazılımın kökenini belirli bir gruba veya bireye kadar takip edin.
- Adli analiz: Kötü amaçlı yazılımın nasıl yayıldığı veya hangi verileri tehlikeye attığı hakkında bilgi edinin.
Tersine mühendislik, mevcut ve gelecekteki tehditlere karşı savunma tasarlamak için gereken kritik istihbaratı sağlar.
Tersine Mühendislik İş Akışı
1. Statik Analiz
Bu, kötü amaçlı yazılım analizinin ilk adımıdır ve ikili dosyanın veya çalıştırılabilir dosyanın gerçekten çalıştırılmadan incelendiği yerdir. Amaç, bulaşma riski olmadan kötü amaçlı yazılım hakkında mümkün olduğunca fazla bilgi toplamaktır.
- File Fingerprinting: Temel özellikleri (boyut, hash değeri, dosya türü) inceleyerek, genellikle kötü amaçlı yazılımı sınıflandırabilir veya bilinen tehditlerle benzerlikler bulabilirsiniz. HashCalc veya HashMyFiles gibi araçlar bu adımda yardımcı olur.
- Disassembly: Çalıştırılabilir dosyanın makine kodu IDA Pro veya Ghidra gibi araçlar kullanılarak assembly koduna dönüştürülür. Bu, kötü amaçlı yazılımın kullandığı talimatların düşük seviyeli bir görünümünü sağlayarak analistlerin davranışını anlamasına yardımcı olur.
- Strings Analysis: Kötü amaçlı yazılım dosyasında okunabilir metin dizeleri aramak genellikle URL'ler, dosya yolları, kayıt defteri anahtarları veya şifreleme anahtarları gibi önemli ipuçlarını ortaya çıkarır. BinText veya Strings gibi araçlar burada kullanılır.
- PE Header Analizi: Kötü amaçlı yazılım bir Windows yürütülebilir dosyasıysa, Taşınabilir Yürütülebilir (PE) başlıklarını analiz etmek kullanılan kütüphaneler, içe/dışa aktarma işlevleri veya derleme zaman damgaları gibi önemli meta verileri ortaya çıkarabilir. PEStudio gibi araçlar PE analizi için kullanışlıdır.
2. Dinamik Analiz
Bu aşama, kötü amaçlı yazılımın gerçek zamanlı davranışını gözlemlemek için kontrollü bir ortamda ( sandbox veya sanal makine) çalıştırılmasını içerir. Bu çok önemlidir çünkü kötü amaçlı yazılımlar genellikle çalıştırılana kadar gerçek yapısını gizleyen gizleme teknikleri içerir.
- Bir Sandbox kurmak: Cuckoo Sandbox veya Remnux gibi araçlar, kötü amaçlı yazılımların güvenli bir şekilde çalıştırılabileceği yalıtılmış ortamlar sağlar. Analistler daha sonra sistem değişikliklerini, ağ etkinliğini, dosya oluşturma/değiştirme ve API çağrılarını izleyebilir.
- API İzleme: Birçok kötü amaçlı yazılım türü, kötü amaçlı eylemlerini gerçekleştirmek için belirli sistem API'lerine güvenir. API Monitor veya Process Monitor (ProcMon) gibi araçlar API çağrılarını izlemek ve kötü niyetli faaliyetleri tespit etmek için mükemmeldir.
- Ağ Analizi: Birçok kötü amaçlı yazılım türü komuta ve kontrol (C2) sunucularıyla iletişim kurduğundan, ağ trafiğini analiz etmek hayati önem taşır. Wireshark veya Fiddler gibi araçlar, veri sızma girişimlerini veya diğer kötü amaçlı indirmeleri ortaya çıkarmak için bu trafiği yakalamaya ve incelemeye yardımcı olabilir.
3. Kod De-obfuscation
Kötü amaçlı yazılım üreticileri analizi zorlaştırmak için genellikle kodlarını gizlerler. Gerçek payload'u gizlemek için kodun bazı kısımlarını şifreleyebilir veya sıkıştırabilirler.
- Unpacking Tools: Bazı kötü amaçlı yazılımlar kodlarını sıkıştırmak veya şifrelemek için paketleyiciler kullanır. UPX veya PEiD kullanılan paketleyiciyi tanımlayabilir ve gerçek kodu ortaya çıkarmak için ikili dosyayı açmaya çalışabilir.
- Decryption/Decoding: Kötü amaçlı yazılım özel şifreleme veya kodlama yöntemleri kullanıyorsa, analistlerin altta yatan mantığı anlamak için süreci tersine çevirmeleri gerekecektir. CyberChef gibi araçlar veya Python'da manuel komut dosyası oluşturma bunun için yaygın olarak kullanılır.
4. Davranışsal Analiz
Statik ve dinamik analiz yoluyla kötü amaçlı yazılımın işlevselliğini belirledikten sonra, kalıcılık mekanizmaları, ayrıcalık yükseltme yöntemleri ve veri sızdırma teknikleri gibi gelişmiş özellikleri ortaya çıkarmak için davranışına daha derin bir şekilde dalmak gerekir.
- Kalıcılık Mekanizmaları: Kötü amaçlı yazılımlar genellikle kayıt defteri anahtarlarını değiştirir, zamanlanmış görevler oluşturur veya sistem yeniden başlatıldığında kalıcılığı korumak için hizmetler yükler. Autoruns veya Regshot kullanarak bu faaliyetleri izlemek, kötü amaçlı yazılımın sistemde nasıl kaldığını ortaya çıkarabilir.
- Rootkit Tespiti: Bazı kötü amaçlı yazılımlar rootkit olarak işlev görür ve varlığını standart sistem araçlarından gizler. GMER ve Chkrootkit rootkit davranışını tespit etmek için kullanışlıdır.
Zararlı Yazılım Analizi için Popüler Araçlar
İşte tersine mühendislik için en yaygın kullanılan araçlardan bazılarının bir listesi:
- IDA Pro: Makine kodunu insan tarafından okunabilir assembly diline dönüştürmek için kullanılan güçlü bir disassembler. Derin statik analiz için başvurulacak bir araçtır.
- Ghidra: NSA tarafından geliştirilen ve tersine mühendislik ikili dosyaları için benzer işlevsellik ve sezgisel bir arayüz sağlayan IDA Pro'ya açık kaynaklı bir alternatif.
- Cuckoo Sandbox: Kontrollü bir ortamda dinamik analize izin veren ve kötü amaçlı yazılım örneklerinin davranışları hakkında ayrıntılı raporlar sunan otomatik bir kötü amaçlı yazılım analiz sistemi.
- OllyDbg: Dinamik analiz ve derleme düzeyinde gerçek zamanlı kötü amaçlı yazılım davranışını gözlemlemek için kullanılan kullanıcı dostu bir hata ayıklayıcı.
- Wireshark: Kötü amaçlı yazılımla ilişkili şüpheli ağ etkinliğini tespit etmeye yardımcı olan bir ağ trafiği analiz aracı.
- PEStudio: PE dosyalarına odaklanan, meta verileri toplamak ve Windows çalıştırılabilir dosyalarındaki şüpheli öznitelikleri tanımlamak için yararlı olan statik bir analiz aracı.
- Remnux: Tersine mühendislik, ağ analizi ve adli soruşturma araçlarıyla dolu, kötü amaçlı yazılım analizi için özel olarak oluşturulmuş Linux tabanlı bir dağıtım.
- BinDiff: İkili dosyalar arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları belirlemeye yardımcı olan, kötü amaçlı yazılım varyantlarını veya yamalarını analiz ederken yararlı olan bir araç.