Android加壳与脱壳（3）—— 一次加壳恶意应用的对抗

一、前言

Android恶意应用的研究也是热点之一，近些年来，恶意应用的检测逐渐变成难点，以往常见的Android恶意应用的检测方式为：特征码、熵值、机器学习/深度学习等，但随着防护技术的进一步发展，Android恶意应用的检测又进入一个新的难点。现有的恶意应用检测的难点包括：

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（1）恶意行为具备定制性，比如很多的恶意应用针对不同的厂商有不同的定制策略，这样使得机器学习效果较差
（2）恶意行为进行加壳，一些恶意样本采用vmp等加壳技术，将恶意行为进行隐藏
（3）恶意行为难为难以触发溯源：一些恶意样本的触发具备一定的条件限制，比如采用云控触发的方式，在某个时间点进行触发
（4）恶意行为变种较快：一些恶意应用变种较快

今天我们关注恶意应用中的加壳类，加壳恶意应用是否能有效规避一些在线沙箱呢，上篇文章中我们借用开源代码实现了一个简易的一代壳加壳器，这里我们就趁热打铁来开展一次小实验，帮助大家了解恶意应用的对抗。

二、实验

1.实验准备

一代壳自动加壳器ApkPacker（上篇文章我们已经给出，大家自取）

恶意锁机样本hl.apk

在线病毒沙箱：

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奇安信 威胁情报中心 https://sandbox.ti.qianxin.com/sandbox/page
腾讯哈勃分析系统    https://habo.qq.com/

2.实验过程

我们这里先静态查看一下我们的恶意样本，并动态运行一下查看实际效果

静态分析：

从静态层面可以看出十分符合锁机病毒的特征，感觉可能是三层锁机样本

动态运行：

不出任何意外，这里已经成功的锁机，这里我们在模拟器中运行，模拟器已经无法响应，这个原理我在看雪上有文章解释，大家可以去查看，这里大家不要在真机运行

经过前面的分析，我们已经很明显知道这是一个病毒锁机样本，下面我们用网上免费的两个沙箱来识别下

腾讯：

奇安信：

可以看出无论是腾讯还是奇安信都很快识别出是病毒，其实这两个沙箱既可以静态分析，又有动态分析过程，那么沙箱到底是通过静态特征码还是动态行为去识别恶意样本，我们来具体实验下

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sh ApkPacker.sh hl.apk

我们打开我们前面的一代壳加壳器，这里我重新编写的自己的壳代码，加壳步骤很简单，参考上篇文章，这里我们就直接看加壳后的样本

可以发现加壳成功，这里就是简单的一代壳，我们在模拟器中也是可以正常的运行的

我们将前面加壳前后的样本在沙箱中运行进行对比

腾讯：

加壳前：

加壳后

奇安信：

加壳前

加壳后

综述我们可以推测这两个免费版沙箱是通过特征码进行检测，而且对apk解析不彻底，因为这里我们的源代码并未加密而是直接保存在样本中，但是沙箱好像还是没检测出来

我们这里因为用了很简单的加壳技术，也并未对源样本加密，所以应该是很容易检测出来的，我们使用ViruTotal来检测

加壳前

加壳后

可以明显看见ViruTotal有很丰富的病毒引擎，还是可以检测出来，不过我们加壳后的分数变低说明是有效果的，如果我们使用更为复杂的加壳技术，分数一定会进一步增加

当然不少朋友说，还可以检测病毒的行为特点，但是如果我们在病毒中隐藏行为，比如行为只在特定时间、特定设备、特定人群去触发，这样就难以通过行为来进行捕获

从一定程度来说，加壳防护+行为隐藏+云端下发等进一步加大了当前恶意应用检测的难度

三、实验总结

本文只是一次Android恶意应用检测的对抗实验，实验的技术十分简单，但却很明显的揭示了当前的恶意应用检测初步对抗，感兴趣朋友可以加入知识星球进一步探讨研究

- source:security-kitchen.com