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世界今日報丨通過文本分類檢測中的代碼混淆

2023-06-27 10:08:50 來源: ZAKER科技

概述


(資料圖片)

安卓 APK 中的混淆

混淆是軟件開發(fā)中常用的技術，用于使代碼更難理解、分析和逆向工程。它將代碼轉(zhuǎn)化為一種復雜而紛繁的形式，同時保留其功能?；煜闹饕繕耸亲璧K對代碼的未經(jīng)授權訪問，保護軟件的知識產(chǎn)權或者隱藏軟件的真實行為。

在 Android APK 中，常用多種混淆技術來保護代碼，使其更難理解或逆向工程。其中一種技術是代碼混淆，它將源代碼轉(zhuǎn)換為等效但更復雜的形式，使其難以解讀和分析。另一種常用的技術是字符串加密，在這種技術中，敏感字符串（如 API 密鑰或 URL）被加密，以防止輕易提取。此外，還采用控制流混淆來干擾代碼的邏輯流程，使其難以跟蹤程序的執(zhí)行路徑和理解其功能。

混淆對 Android 安全的影響

混淆技術的使用增加了安全研究分析的難度，并使一些基于簽名的檢測方法失效。字符串加密使得追蹤關鍵信息變得具有挑戰(zhàn)性。這些措施使得惡意軟件更難以識別和追蹤。

一種基于文本分類的軟件包混淆檢測方法

出于這些原因，我們的公司—— Liansecurity 開發(fā)了一款名為 "Incinerator" 的產(chǎn)品，旨在提供高效、準確和自動化的逆向工程服務。通過對惡意軟件的廣泛分析和先前混淆檢測技術的研究，在我們的 Android APK 逆向工程產(chǎn)品 " 焚化爐 " 中實現(xiàn)了一種基于文本分類的混淆檢測方法。根據(jù)我們的測試，我們的方法實現(xiàn)了 98% 的準確率，這超出了我們的期望。在接下來的章節(jié)中，我們將詳細描述我們的方法。

背景

在檢測 Android 應用程序中的混淆技術方面，最先進的系統(tǒng)是 "AndrODet"。在這項工作中，作者構建了一個混淆檢測系統(tǒng)，針對每種混淆類型提取不同的特征，然后訓練一個在線機器學習模型。下面列出了目標混淆類型和 AndrODet 實現(xiàn)后的測試結果：

標識符重命名：0.92

字符串加密：0.79

控制流混淆：0.67

AndrODet 在 Android 環(huán)境中的局限性

在 Android 的背景下，AndrODet 面臨某些限制，影響其作為靜態(tài)代碼分析工具的準確性和有效性。主要集中在兩個方面：

基于 APK 的計算和特征弱化

AndrODet 計算其度量指標是基于整個 APK，包括核心業(yè)務代碼和關聯(lián)的庫文件。在 Android 生態(tài)系統(tǒng)中，依賴庫可能會非常龐大，有時甚至比核心業(yè)務代碼本身還要大。而且大多數(shù)情況下，依賴庫并不需要進行混淆。當僅依靠整個 APK 進行計算時，這些大型未混淆的庫的存在削弱了混淆部分的重要性，最終影響了 AndrODet 進行正確判斷的準確性。

無法處理 Unicode 編碼

AndrODet 計算距離的方法局限于 ASCII 編碼。然而，使用 Unicode 編碼進行混淆技術的使用越來越普遍。因此，AndrODet 無法處理和分析使用 Unicode 編碼進行混淆的代碼。這個限制阻礙了該工具在真實生產(chǎn)場景中準確檢測和評估混淆代碼的安全性和質(zhì)量方面的能力。

AndrODet 的限制對其在真實生產(chǎn)場景中的準確性構成了挑戰(zhàn)。了解這些限制及其對真實生產(chǎn)環(huán)境的影響對于尋求改進 Android 應用程序安全領域代碼分析工具能力的研究人員和從業(yè)者至關重要。

我們的方法

我們的方法主要解決了代碼混淆技術中最常見的標識符重命名的識別問題，這是惡意軟件常用的混淆技術。我們的方法也可以擴展到字符串加密。在我們的研究中，我們觀察到，當研究人員評估一個代碼片段是否被混淆時，他們最初的判斷依賴于類名、方法名和變量名的可理解性，以及可識別和常用的編碼約定，即所謂的 " 編碼英語 "，與類似 "a"、"Zb"、"c4"、"1li"、"0Oo" 等不容易理解的名稱進行對比。最初，我們嘗試了算法方法來解決這個問題，但測試結果不怎么理想。然而，我們突然想到，這實際上是一個經(jīng)典的自然語言（NLP）分類問題。

憑借這一靈感，我們將混淆檢測問題轉(zhuǎn)化為文本分類問題，而深度神經(jīng)網(wǎng)絡處理文本分類，已經(jīng)非常成熟。我們的測試結果也證明了這種轉(zhuǎn)換非常成功。" 字符串加密 " 本質(zhì)上也是一個文本分類問題，因此我們相信這種方法可以輕松擴展到字符串加密。

方法說明

第 1 步：反編譯和 Smali 提取

第 1 步涉及反編譯 AndroidAPK 和提取 Smali 代碼。在我們的實現(xiàn)中，我們使用我們自己的反編譯引擎 "Reactor"。其他開源工具，如 AndroGuard 或 Apktools 也可以。從每個類中，我們提取類名和類變量名，這些是下一步分析的輸入。理論上可以提取更多特征，如函數(shù)參數(shù)名稱和局部變量，但提取更多的特征對準確率沒有太大的提升，因為前面的三個特征已經(jīng)達到了很高的準確性。

第 2 步：創(chuàng)建訓練集

創(chuàng)建兩個不同的訓練集。第 1 個訓練集是混淆的類生成的數(shù)據(jù)，標記為 1。第 2 個訓練集是未混淆的類生成的數(shù)據(jù)，標記為 0。

第 3 步：文本分類神經(jīng)網(wǎng)絡訓練

我們構建了一個文本分類神經(jīng)網(wǎng)絡。該神經(jīng)網(wǎng)絡使用步驟 1 中提取的特征和步驟 2 中的相應標簽進行訓練。通過利用深度學習網(wǎng)絡模型進行訓練。

該模型分成 3 層：嵌入層、LSTM 層和密集層。

1）嵌入層：嵌入層將輸入整數(shù)序列轉(zhuǎn)換為密集矢量表示。

2）LSTM 層：LSTM（長短期記憶）層是一種能夠處理序列數(shù)據(jù)和捕獲長期依賴關系的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）。在該模型中，使用了具有 128 個單元的 LSTM 層。

3）Dense 層：Dense 層是一個全連接層，對 LSTM 層的輸出進行線性變換并應用 sigmoid 激活函數(shù)。

第 4 步：訓練

我們從 1000 個數(shù)據(jù)樣本開始，發(fā)現(xiàn)結果已經(jīng)非常不錯。隨著我們將樣本量增加到 10000，準確率和驗證準確率都變得非常令人滿意。最終，我們的模型使用 100000 個數(shù)據(jù)樣本進行了訓練。我們試圖進一步擴充數(shù)據(jù)集，但準確率和驗證準確率沒有提高。為了避免由單個 APK 生成的數(shù)據(jù)引起的偏差，我們從數(shù)據(jù)庫中隨機提取了幾百個 APK 來生成我們的數(shù)據(jù)。從生成的數(shù)百萬個數(shù)據(jù)樣本中，我們隨機選擇了 100000 個進行訓練。

訓練結果如下：

訓練準確率：99.75%

驗證準確率：98.50%

實驗結果與分析

在實際應用中，為了確定一個 APK 是否被混淆，我們使用了一種方法，該方法涉及檢查 APK 內(nèi)的每個類是否進行混淆。通過將混淆類的數(shù)量除以類的總數(shù)，我們可以計算 APK 中混淆代碼的比例。盡管在理論，針對每個類，判斷可能出現(xiàn)假陽或者假陰，但是在判斷一個 APK 是否存在現(xiàn)象時，很難出錯，因為一個被混淆的 APK，需要確保它的大部分代碼很難理解，這正是混淆的目的和最終呈現(xiàn)，大部分難以理解的類，是不能逃過模型的檢測的。因此，我們的模型在確定 APK 中是否存在混淆時達到了接近 100% 的準確率。

第一輪訓練后，我們從 Fdroid 和 Abuse 各獲取了 1000 個 APK，進行驗證測試。FDroid 代表良性 apk， abuse 代表惡意 apks，測試后，我們發(fā)現(xiàn)有較高概率出現(xiàn)假陽，一些非常短的內(nèi)部類，例如 "Class: MainActivity ExternalSyntheticLambda15; Method:

下面是我們抽取隨機的 100 個測試樣本，因為我們的模型校驗準確率是 98.5%，所以測試結果中，混淆覆蓋率 1%，2% 這樣的情況，應該判斷為沒有混淆。剩下結果中的 4% ( md5:8328cd96c931d06d25f67d42a50fd20d ) 這個是誤報，分析原因是因為這個 apk 的類非常少，三條假陽數(shù)據(jù)導致了這個錯誤。其他的 5% ( 923df6854199e999fdd274729b28a1ad ) ，7% ( 71e293f29e636112e0a00ebac8cf3eb8 ) 都是真實存在的混淆。所以這個模型，判斷混淆的準確率接近 100%，而且 APK 中存在非常少量的混淆也是可以檢測出來。

我們的訓練集中并沒有出現(xiàn) unicode 的混淆樣本，但是在測試的時候，這種情況也會被識別為混淆，因為模型對非混淆的文本有非常好的識別，所以即便出現(xiàn)樣本中沒有出現(xiàn)的其他混淆情況，也可以識別。

APK

APK Md5

Obfuscation Coverage

et.nWifiManager.apk

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0%

jackpal.androidterm.apk

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com.boombuler.widgets.contacts.apk

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4%

cz.jirkovsky.lukas.chmupocasi.apk

86f763c8cf4530e1c46c75d26374855a

99%

com.example.poleidoscope.apk

08cf9be157669f3e0f7dd88975fdc22c

1%

dufmvh.frdnoj.oggtsh.apk

cf2f9963933457dcdd1f28fec054cd07

56%

ua.com.radiokot.lnaddr2invoice.apk

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96%

org.openbmap.unifiedNlp.apk

79ce98b9d38490625ad15f5948afe32f

com.dekics.chat.message.apk

dc84f225fdb1c21071ee70d43af39224

50%

org.getdisconnected.libreipsum.apk

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com.pnr.engproverbsandsayings.apk

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10%

org.ligi.blexplorer.apk

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net.osmand.srtmPlugin.paid.apk

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org.broeuschmeul.android.gps.bluetooth.provider.apk

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com.intense.pub1.sbgs.apk

e272df5c9abd7d4c03982bb506922428

15%

tgr.kitach.messenger.apk

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com.github.lamarios.clipious.apk

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94%

com.ctbcad.cnove01.apk

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in.ac.iitb.cse.cartsbusboarding.apk

ee83d9a3c3fcffbd833f1b73d28d28cd

2%

de.reimardoeffinger.quickdic.apk

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98%

com.fastcleaner.forphoneandroid.freenoads.apk

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92%

com.gh4a.apk

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nznm.qfvxs.apk

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com.freezingwind.animereleasenotifier.apk

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ogjp.otmyswhz.apk

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com.scare.obscure.apk

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46%

org.smc.inputmethod.indic.apk

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com.blame.annual.apk

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45%

org.xapek.andiodine.apk

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5%

ir.PluTus.pluto.apk

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33%

org.sufficientlysecure.viewer.apk

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ir.shz.shzkisi.apk

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com.mimic.left.apk

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59%

com.igllc.reign.apk

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org.tuxpaint.apk

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Adliran.ir.apk

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26%

com.believe.blouse.apk

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Rahbar.Api.apk

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27%

net.everythingandroid.smspopup.apk

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com.cointrend.apk

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97%

com.junjunguo.pocketmaps.apk

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21%

com.kabood.koroshkabir.apk

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24%

site.leos.setter.apk

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jp.co.qsdn.android.jinbei3d.apk

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ir.game.co.apk

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com.ebaschiera.triplecamel.apk

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org.y20k.trackbook.apk

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com.comfort.digital.apk

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com.kylecorry.trail_sense.apk

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com.helphomestickers.heartcarejingchat.apk

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de.markusfisch.android.pielauncher.apk

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90%

org.xcsoar.apk

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com.takela.message.apk

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16%

tech.bogomolov.incomingsmsgateway.apk

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com.rmowa.wpamz.apk

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65%

piste.security.path.vf.apk

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20%

de.rwth_aachen.phyphox.apk

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com.brief.blouse.apk

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47%

xjl.lrl.jzk.xkbnif.apk

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net.goroid.maya.apk

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19%

eu.polarclock.apk

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tube.chikichiki.sako.apk

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aps.js.piste.asd.apk

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iroj.jnafjk.apk

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de.monocles.mail.apk

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com.example.myapplication.apk

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84%

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com.burtonben.goodlauncher.apk

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com.howwatchfunsms.locktextmessage.apk

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org.servalproject.apk

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plus.H59300BC9.apk

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11%

mon.suxzgi.apk

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com.seleuco.easshs.apk

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73%

com.hugo.apk

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com.belt.space.apk

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7%

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91%

com.dev.xavier.tempusromanum.apk

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com.zanghh.pdfreader.apk

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限制和未來方向

本文討論的都是針對標識符重命名的混淆檢測，相同的辦法可以應用到字符串檢測上。但是不能應用到控制流混淆檢測。AndrODet 的結果在這方面的表現(xiàn)也不盡如人意。未來我們會針對控制流檢測專門設計新的模型。

與 AndrODet 相比，我們的模型需要相對更多的時間來確定 APK 是否被混淆，因為它需要單獨檢測每個類。雖然可以批量檢測，但 APK 可能包含數(shù)千甚至數(shù)萬個類。然而，在生產(chǎn)環(huán)境中，這是可以接受的，因為分析 APK 涉及靜態(tài)分析、動態(tài)分析等各個方面，需要更長的時間來執(zhí)行。因此，在我們的產(chǎn)品中，混淆檢測的等待時間是合理的。此外，這個時間也可以通過并行架構處理來緩解。

結論

我們提出了一種基于文本分類的方法來檢測 APK 是否被混淆。這種方法以前在現(xiàn)有研究中沒有應用過，可以擴展到其他軟件中的混淆檢測以及字符串加密檢測。此外，我們建議 APK 中混淆的檢測應該在類級別進行，因為這樣可以達到基本 100% 的準確率。

我們已經(jīng)在正式生產(chǎn)環(huán)境中實現(xiàn)了這種方法。

Appendix

[ 1 ] https://0m1d.com/software/AndrODet

[ 2 ] https://drive.google.com/file/d/1OYYegY7MP7nGgfMORz_M7L4c3QFEjJW0/view?usp=sharing

源地址：https://www.liansecurity.com/#/main/news/HPMR8ogBE2npFSfFmiR_/detail

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