王 慧

(中國(guó)人民公安大學(xué)信息網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院， 北京 100038)

0 引言

2020年全球持續(xù)性爆發(fā)的新冠疫情，使得越來越多的社會(huì)行為依附于網(wǎng)絡(luò)而生，離開網(wǎng)絡(luò)，物資動(dòng)態(tài)分配、熱點(diǎn)人員篩查、居家遠(yuǎn)程辦公等活動(dòng)幾乎無法完成，但伴隨社會(huì)網(wǎng)絡(luò)依賴性增強(qiáng)的同時(shí)，針對(duì)特定專用網(wǎng)絡(luò)的惡意入侵軟件層出不窮。如何快速準(zhǔn)確地進(jìn)行惡意代碼的識(shí)別與檢測(cè)，判斷其惡意企圖并揭示惡意代碼間的同源關(guān)聯(lián)性，完成針對(duì)性的技術(shù)防御，將對(duì)網(wǎng)絡(luò)空間安全具有重大意義。

隨著數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)的飛速發(fā)展，新技術(shù)新思想也逐步融入惡意代碼的檢測(cè)過程，國(guó)內(nèi)外專家研究結(jié)果表明：雖然惡意代碼的變種樣本層出不窮，但多數(shù)變種是由編寫者采取混淆技術(shù)逃避了檢測(cè)分析，由于編寫習(xí)慣等因素，同一團(tuán)隊(duì)編寫的惡意代碼往往具有較高的行為相似性。為揭示惡意代碼的同源家族特征，諸多技術(shù)理論已成功應(yīng)用于惡意代碼的特征提取，數(shù)據(jù)挖掘及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想與傳統(tǒng)惡意代碼檢測(cè)技術(shù)相結(jié)合，可有效降低檢測(cè)結(jié)果的誤報(bào)率[1-3]；基于概率模型及機(jī)器學(xué)習(xí)的方法在惡意代碼分類問題中已取得良好效果[4]；改進(jìn)的序列挖掘算法結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可提取一定層面的特定惡意序列模式[5-6]；基于語義的惡意代碼特征檢測(cè)方法借助于自然語言文本處理技術(shù)揭示出反匯編文件中潛藏的非良性代碼語義[7]；從匯編指令操作碼所對(duì)應(yīng)灰度圖像角度進(jìn)行特征提取可實(shí)現(xiàn)惡意樣本的分類問題[8]。為加速惡意代碼家族同源特征的提取進(jìn)程，本文提出了融合粒子群隨機(jī)優(yōu)化算法的同源關(guān)聯(lián)分析策略，首先抽取惡意代碼PE(Portable Execute)文件中所包含的指令性語句并簡(jiǎn)化；其次在所形成的簡(jiǎn)化指令序列集上尋找頻繁指令序列，粒子群算法的快速尋優(yōu)思想滲透至頻繁序列的生成進(jìn)化過程，隨著迭代的進(jìn)行，新生異常模式以一定概率進(jìn)入頻繁指令序列的發(fā)現(xiàn)流程；最后結(jié)合家族同源性分析的要求，給出了惡意代碼同源性特征提取的基本流程。

1 惡意代碼匯編指令特征分析

相對(duì)于良性代碼而言，惡意代碼本身是極具目的性的特殊訪問行為，通常包括蠕蟲、木馬、后門等惡意軟件，其常規(guī)檢測(cè)步驟主要是構(gòu)造行為特征庫(kù)、比對(duì)位置字節(jié)代碼、探尋特定訪問序列等，其中惡意代碼特征的提取是關(guān)鍵。

圍繞惡意代碼的檢測(cè)方法多數(shù)基于特征碼，特征碼由比對(duì)并提取歷史惡意代碼中具有相似功能的代碼段形成，特征碼檢測(cè)方法的歷史依賴性使其對(duì)新發(fā)未知惡意軟件的檢測(cè)效果受限。但多數(shù)未知惡意代碼是歷史惡意代碼的變體，編寫者將歷史惡意代碼加殼變形封裝，以此蒙蔽安全檢測(cè)軟件的掃描分析。因此，新發(fā)惡意代碼常與歷史惡意代碼具有家族同源關(guān)聯(lián)性，此種關(guān)聯(lián)性主要表現(xiàn)為脫殼之后代碼間具有相似的指令行為控制流，其中惡意代碼間的結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)特征是家族同源分析的關(guān)鍵所在。

為了提取惡意代碼的家族行為操作特征，靜態(tài)反匯編惡意代碼PE文件，文件中的指令代碼包括指令性語句、宏指令及偽指令語句。其中，宏指令展開后可轉(zhuǎn)化為指令性語句集，偽指令語句及部分指令性語句(如處理機(jī)控制類指令)對(duì)于惡意代碼行為分析無明顯影響，此類語句在文件中的出現(xiàn)頻率較低，因此在惡意代碼的行為分析中只需重點(diǎn)關(guān)注算術(shù)邏輯運(yùn)算類、數(shù)據(jù)傳送類及程序轉(zhuǎn)移控制類指令。這些指令代碼所形成的執(zhí)行流程結(jié)合系統(tǒng)函數(shù)調(diào)用可充分反映程序的惡意企圖，在一定程度上也代表了編寫者的編碼習(xí)慣，對(duì)于惡意代碼的家族特征分析具有重要意義。

匯編語言機(jī)器指令由操作碼與操作數(shù)字段構(gòu)成，操作碼字段位于首字節(jié)，用于表征指令的操作性質(zhì)及尋址方式類型，操作數(shù)字段明確了指令的操作對(duì)象，可以表現(xiàn)為操作數(shù)本身或者操作數(shù)的具體存儲(chǔ)位置，指令的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。一般情況下，算術(shù)邏輯運(yùn)算類、數(shù)據(jù)傳送類及程序轉(zhuǎn)移控制類指令的長(zhǎng)度為1～6字節(jié)，指令的實(shí)際操作特征位于首字節(jié)。

圖1 機(jī)器指令結(jié)構(gòu)示意圖

為提取惡意程序的基本特征，剔除程序中的非關(guān)注指令，簡(jiǎn)化剩余指令集，只保留每條指令機(jī)器碼的首字節(jié)，形成指令塊編碼序列，序列結(jié)構(gòu)如圖2所示。

根據(jù)圖2，橫向坐標(biāo)代表惡意程序所包含簡(jiǎn)化指令的出現(xiàn)次序，任一行代表惡意模塊的實(shí)際訪問行為，包含本次操作的所有關(guān)鍵特征；縱向坐標(biāo)為惡意序列數(shù)量，由于攻擊目標(biāo)及訪問操作的不同，橫向序列長(zhǎng)度不盡相同，且允許關(guān)鍵特征重復(fù)。

圖2 惡意代碼指令塊序列結(jié)構(gòu)示意圖

對(duì)惡意代碼PE文件中的機(jī)器指令集進(jìn)行篩選及簡(jiǎn)化轉(zhuǎn)換后，惡意軟件所對(duì)應(yīng)的簡(jiǎn)化指令集將揭示程序的操作行為特征，受編寫者編程習(xí)慣的影響，同源的惡意代碼在內(nèi)存訪問、邏輯判斷、分支跳轉(zhuǎn)、系統(tǒng)調(diào)用、中斷設(shè)計(jì)等方面常常具有較高的相似性，其局部代碼片段甚至相同或者高度相似，不同代碼簡(jiǎn)化指令序列間的關(guān)聯(lián)程度可更直觀反映其家族同源性。

2 惡意代碼同源性粒子群關(guān)聯(lián)分析

惡意代碼是對(duì)系統(tǒng)資源所進(jìn)行的占有侵犯性訪問，其行為對(duì)操作系統(tǒng)的功能調(diào)用依賴性較強(qiáng)，包含了對(duì)系統(tǒng)關(guān)鍵資源的讀取、修改等操作，依據(jù)圖2惡意代碼塊的簡(jiǎn)化序列，序列間的模式關(guān)聯(lián)特性可體現(xiàn)為最大頻繁模式間的包含性，這種包含性代表了惡意行為的客觀家族同源規(guī)律性。但是，作為惡意檢測(cè)的重要環(huán)節(jié)，僅進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析只適合于發(fā)現(xiàn)模式并完成行為匹配，若出現(xiàn)新的惡意代碼，必須對(duì)原有的模式挖掘過程進(jìn)行增量式深度分析，重新歸納推導(dǎo)惡意行為的衍生變化，該過程需要多次掃描數(shù)據(jù)集，將導(dǎo)致算法的時(shí)間復(fù)雜度增加。為貼近快速精準(zhǔn)檢測(cè)的目標(biāo)，借鑒群智能優(yōu)化算法中模擬鳥群社會(huì)行為的粒子群優(yōu)化思想，將鳥群集體尋優(yōu)機(jī)制融入惡意代碼序列挖掘過程，以此完成異常惡意模式的預(yù)測(cè)與發(fā)現(xiàn)，圍繞簡(jiǎn)化指令集的序列模式挖掘旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中滿足一定支持度閾值約束的最大頻繁子序列，頻繁子序列是簡(jiǎn)化指令二進(jìn)制代碼的有序集合。

頻繁序列關(guān)聯(lián)分析過程中，為加速頻繁子序列的發(fā)現(xiàn)過程，避免多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)，相似惡意代碼的家族同源性表現(xiàn)為惡意程序間相似指令序列的重合度，由于惡意程序PE文件由底層基本指令集構(gòu)成，惡意行為的基本特征表現(xiàn)在指令間的邏輯功能近似性，相同性質(zhì)的指令允許出現(xiàn)在序列的不同位置。頻繁序列生成過程中引入粒子群優(yōu)化思想，將指令代碼序列抽象為微粒子，序列粒子采用n×1維矢量表示形式，n為簡(jiǎn)化指令序列所包含的指令數(shù)。特征提取過程充分利用群內(nèi)各粒子間的協(xié)作與信息共享完成優(yōu)化解的搜索，優(yōu)化解表現(xiàn)為頻繁序列集，具有相似頻繁序列集的代碼具有家族同源特性。粒子間通過迭代搜索，解的發(fā)現(xiàn)由局部最優(yōu)向全局最優(yōu)過渡，隨著迭代周而復(fù)始地進(jìn)行，最終整個(gè)粒子群具有更優(yōu)的個(gè)體適應(yīng)度[9]。鑒于惡意程序PE文件本身的二進(jìn)制表示形式，在簡(jiǎn)化表示的前提下，代碼序列關(guān)聯(lián)分析與粒子群優(yōu)化過程的有機(jī)結(jié)合可以加速最大頻繁子序列的發(fā)現(xiàn)過程。

3 頻繁指令序列粒子群優(yōu)化算法PSO-AMFIS

粒子群優(yōu)化思想源于鳥群捕食的行為分析，每一只鳥都是種群中的微粒子，粒子的位置和速度由矢量記錄，粒子具有記憶自身當(dāng)前最好解并逐步追隨群體最優(yōu)解的能力，借助于粒子的尋優(yōu)能力，將簡(jiǎn)化指令序列集抽象為微粒子群，將指令微粒子的數(shù)據(jù)特征與經(jīng)典序列挖掘算法的基本思想相融合，提出了基于粒子群優(yōu)化的惡意代碼頻繁指令序列發(fā)現(xiàn)算法PSO-AMFIS (Particle Swarm Optimization Algorithm of Ming Frequent Instruction Sequence)。

PSO-AMFIS算法中，任一序列由粒子矢量表示，矢量的維度隨簡(jiǎn)化指令序列的不同而動(dòng)態(tài)變化，在每一次迭代過程中粒子通過跟蹤兩個(gè)極值(自身最優(yōu)解pbest與全局最優(yōu)解gbest)完成更新，如公式(1)、(2)所示。

Vk+1=ωVk+C1rand()(pbestk-Sk)+C2rand()(gbestk-Sk)

(1)

Sk+1=Sk+Vk+1

(2)

其中，ω為非負(fù)慣性權(quán)重，用于拓展種群的搜索空間，在搜索過程中可線性變化[10]；C1、C2為學(xué)習(xí)因子，代表將粒子推向pbest與gbest的統(tǒng)計(jì)加速權(quán)值；rand()為(0,1)區(qū)間均勻分布的隨機(jī)數(shù)；Sk+1為k+1階簡(jiǎn)化指令序列，Vk+1為序列中第k+1個(gè)簡(jiǎn)化字節(jié)指令。

結(jié)合惡意代碼家族同源特征提取的基本要求，借助Rakesh Agrawal所提Apriori先驗(yàn)算法中最大頻繁項(xiàng)目集生成理論[11]，引入粒子群隨機(jī)算子優(yōu)化Apriori算法的搜索過程，C1算子使得包含k頻繁序列的粒子以更大的幾率轉(zhuǎn)至下一次迭代，是粒子自身認(rèn)知對(duì)下一步?jīng)Q策的影響；C2算子作用于k頻繁序列生成k+1候選序列，用于調(diào)整粒子間的信息共享與合作關(guān)系，影響粒子對(duì)群內(nèi)同伴經(jīng)驗(yàn)的繼承程度，可衡量粒子的社會(huì)認(rèn)知能力。PSO-AMFIS算法的基本步驟如下。

輸入：惡意代碼簡(jiǎn)化指令序列種群C、支持度約束閾值ζ

輸出：最大頻繁序列集Smax

步驟1：k=1；

步驟2： 掃描序列種群C，導(dǎo)出k頻繁子序列集Sk，淘汰非頻繁子序列；

步驟3：確定初始種群的數(shù)據(jù)規(guī)模，根據(jù)公式(3)評(píng)價(jià)包含k頻繁子序列粒子的適應(yīng)度函數(shù)值；

步驟4：對(duì)于每一個(gè)粒子，將其適應(yīng)度值與自身歷史最好適應(yīng)度值pbest相比較，分析子序列間的包含性，更新pbest；

步驟5：對(duì)于每一個(gè)粒子，將其適應(yīng)度值與種群歷史最好適應(yīng)度值gbest相比較，分析子序列間的包含性，更新gbest；

步驟6：根據(jù)公式(1)、(2)調(diào)整當(dāng)前最大頻繁序列集Smax；

步驟7：k=k+1；

步驟8：計(jì)算進(jìn)化收斂條件，若滿足進(jìn)行步驟9，否則轉(zhuǎn)步驟3更新初始種群重新迭代；

步驟9：輸出頻繁序列集Smax。

在PSO-AMFIS算法中，適應(yīng)度函數(shù)用于度量粒子的優(yōu)劣程度，適應(yīng)度函數(shù)定義如公式(3)。

Fitness(particlek)=Support(particlek)/ζ

(3)

其中，Support(particlek)是包含k頻繁子序列的粒子支持度計(jì)數(shù)值，ζ是支持度閾值。

PSO-AMFIS算法將項(xiàng)目集加入時(shí)間戳形成序列集，所蘊(yùn)含的頻繁指令序列代表惡意程序的家族特征，粒子群隨機(jī)優(yōu)化過程使得新發(fā)惡意代碼將以一定概率進(jìn)入下一次迭代，可擴(kuò)大目標(biāo)搜索范圍，粒子自身經(jīng)驗(yàn)的繼承及群體經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)可加速頻繁序列的生成，整個(gè)算法的實(shí)現(xiàn)流程將數(shù)據(jù)挖掘與生物進(jìn)化思想有機(jī)結(jié)合。

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析

為了驗(yàn)證PSO-AMFIS算法對(duì)于惡意代碼家族特征提取的有效性，選取開源數(shù)據(jù)集Kaggle中的部分?jǐn)?shù)據(jù)組成訓(xùn)練樣本集[12]，訓(xùn)練樣本共有200個(gè)反匯編生成的“.asm”文件，包含150個(gè)惡意樣本與50個(gè)正常樣本，其中測(cè)試惡意樣本來自于Kaggle中3個(gè)家族。根據(jù)前述代碼序列簡(jiǎn)化規(guī)則，構(gòu)造訓(xùn)練樣本集的簡(jiǎn)化指令序列集C，以序列集C為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，分別運(yùn)行PSO-AMFIS算法與Apriori算法產(chǎn)生最大頻繁序列集，支持度閾值設(shè)置為40%，運(yùn)行結(jié)果如圖3所示。

圖3 頻繁序列發(fā)現(xiàn)效率比較

從圖3可以看出，隨著挖掘到的頻繁序列數(shù)量的增加，PSO-AMFIS算法的運(yùn)行效率更高，與Apriori算法相比，由于粒子群隨機(jī)算子對(duì)頻繁序列搜索空間的優(yōu)化，其對(duì)應(yīng)曲線更加平穩(wěn)。

根據(jù)簡(jiǎn)化指令序列集C所生成的最大頻繁序列集，在數(shù)據(jù)集Kaggle中隨機(jī)抽取被選中的3個(gè)家族樣本各30例，加標(biāo)簽后混合30例正常程序樣本進(jìn)行模式匹配測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如表1所示。

表1 各家族分類測(cè)試結(jié)果

由表1可知，來自同一家族的代碼具有更好的匹配結(jié)果，正常代碼與最大頻繁序列集的匹配程度很低，說明了PSO-AMFIS算法所生成的最大頻繁序列集對(duì)于家族代碼操作行為的刻畫較為準(zhǔn)確。

5 結(jié)論

惡意代碼是對(duì)系統(tǒng)資源的未授權(quán)占用，圍繞惡意代碼PE文件的匯編指令特征，提出了惡意代碼同源特征提取流程。該流程通過比較分析不同惡意代碼機(jī)器指令的行為特征，充分關(guān)注編寫者的心理目標(biāo)企圖及編程習(xí)慣，尋找惡意模式間的關(guān)聯(lián)特性，對(duì)于惡意代碼簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集不等長(zhǎng)的序列種群，提出了關(guān)聯(lián)分析與粒子群優(yōu)化相融合的PSO-AMFIS算法，該算法可有效進(jìn)行惡意代碼集的同源分析，進(jìn)而匯聚成不同家族，進(jìn)一步揭示出惡意模式的家族隱含特征，PSO-AMFIS算法對(duì)原型系統(tǒng)的實(shí)例驗(yàn)證結(jié)果表明其有效性。