原文链接：
http://www.freebuf.com/articles/network/90844.html
恶意软件的全面研究可以说不是个简单的任务。在进行逆向工程和构建时间轴之前，研究者需要从恶意软件的多个发展阶段获大量样本，由于统计的花费巨大而收获常常有限，因此寻找相似样本的工作非常困难。
首先，这里需要说明的是我（原文作者）并非数据科学家，在下只是一个正在接触基础机器学习规则的安全研究者。而从我们公司（Cylance）一些有才华的数据科学家那里，我发现了机器学习在我研究的安全领域具备了无限的延展性。
对于一个像我这样的安全研究者来说，经常要面对的挑战是，我可能需要对来自同一恶意软件家族相似的恶意软件进行全面而重复的分析。YARA签名（YARA是一款旨在帮助恶意软件研究人员识别和分类恶意软件样本的开源工具）是有帮些助的，但是它们的作用有限。而是用例如ssDeep这样的混淆哈希值同样会有所帮助。尽管近期发布了优化，它们仍非常受限于拓展之类的问题。
黑客组织“春龙”APT攻击
今年6月，Palo Alto网络发布了一份关于黑客组织“春龙”威胁活动的报告。报告针对被用作后门的Lotus Elise恶意软件进行了详细的分析。而有意思的是，报告中只是简单提到Lotus Evora恶意软件，提供了少量的IOC。
FreeBuf也进行过报道
因为只有一些很少的细节和IOC被公开，Evora恶意软件似乎是一个不错的分析对象。在获得了一些Evora初始样本之后，我开始了我的分析，我dump出样本的整体结构进行分析，查看样本的功能实现方法（我会在之后blog中提及细节）。
经过我的初步分析，发现样本数目还是不够理想。经过一些基于YARA的搜索之后，对于此类样本的需求会更大。为此，我咨询了一些机器学习方面的集大成者，他们建议我采用“中心”的概念来寻找更多的样本。（本文的“中心”一律指代基于几何中心的构建算法，后文不再注明）
中心与距离
这里，我将回到“中心”的概念，并解释它为何如此重要。
在我们处理文件以确定其是否为恶意软件时，通常会为研究每个文件而提取数以百万计的“功能”。功能是一组描述文件的属性，范围从资源的数量涵盖到特定部分的熵等等。当我们从正在研究的文件中提取所有的功能特征时，我们最终会以一个“向量”结束，或是一组数字。
而在我们这个示例中，这个“中心”为一个向量所表示，它是从文件中导出的向量组的中心点所表示的。半径则为能被概括为相似样本的最大描述范围。
现在，有人或许会问：“为何会有这个距离？”可以参考以下因素：
我们可以使用勾股定理，来确定2D平面内两点的距离。这可能是你在念书（小学、初中？）时学到过的。
（参见原文图）
水平蓝色线的平方，加上垂直黄色线的平方，和的开方便是我们要的距离。
如果我们将每个功能视为一个维度，我们便可以找到在半径范围内各向量间的距离。我们将用到类似“勾股定理”的“欧几里德距离”进行三维距离计算。
利用中心进行搜索时，我们计算中心与每个（我们针对每个相关功能研究过）文件的距离，如果它出现在半径之内，便可得知其与我们的原始文件相类似。
（参见原文图）
Evora的中心
上面介绍的是如何通过中心算法进行搜索，你会发现在那之前我们需要有个中心算法，而这恰恰是十分困难的。我已经决心提升关于机器学习方面的知识储备，借这个机会，我又进行了更为深入的探索。
为了建立这个中心，首先我努力寻找一组半径为0的功能。这就意味着需要在所有相关功能中确定精确匹配的功能值。由于我已经简单寻找过所有Evora样本中所具有的相同功能，因此这个比较容易确定。对我来说幸运的是，我找到大量可以与Evora样本精确匹配的功能。
利用一组本地不相关样本对中心进行了测试之后，便可以用于测试我们的样本。数据科学家在加载了中心之后，获得了一组令人兴奋的哈希值集合。
在返回结果中寻找Evora和Elise
在对返回的文件进行初步检测之后，我感到很惊讶。不只返回了Evora样本，还获得了一些Elise样本。这个基于几何中心构建的算法，不仅可以用来寻找Evoca样本，竟然还可以寻找相似威胁活动中其他恶意软件的。即使是一个初学者（例如我），机器学习的效率还是很高的啊！
多亏了机器学习（这里不是广告），现在我拥有了28个Evora样本和39个Elise样本。
Evora与Elise
我计划在下一篇博客中详细介绍Evora和Elise。
结论
虽然我不是一名数据科学家，但我仍然强烈感受到机器学习是一个非常强大的工具。尽管它拥有一个陡峭的学习曲线（小编理解：比较难学），但是无论如何都是值得你去掌握的。信息安全领域从来不缺少需要解决的问题，而机器学习则会是一个非常重要的解决困难问题的工具，对此，我毫不怀疑。
IOCs
Evora SHA256s:
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349d2e0a3be5e567416c1a5abb1a01ddb0e31f4c80d4543fad1a5766fd3b5002
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e905d54784f2ae2cd040f9bcb792efbdb675207717ff422d7258446389b44165
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Evora MD5s:
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4311cc3b92f4537e75289a44c2b3800e
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9e746e6763448df16cbc3238ccd2feda
a6fcdffbccea839edb47f3e2e16e1b0c
acf8842bec894849e599a17a9f7097a2
af540016121778b52689c9d1f2b8bafe
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c10c636e9687dce9e8b6cabf9a66c4f1
c520a8fa7d3c753cd23e845767c39202
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faa3e9bd86918e4467aac1a242e6ef01
fdd1ef9a8ff67e37d97227e29a711a9a
Elise SHA256s:
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19916e513c810b1aa0a86d162d3381280a8c1314635026242cb86af2cf1b9cc3
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c94f80033e0906efa3cca3544d505ecccde833c3a0fbf6d65b5dbaa2ae5a4297
d102152032e25385944fcf9557299be36e155b9e59dbc612faf98f4159c8651e
d434bc7989ec691d34729347999dacbc715964cb081b015344f15d1451d17a20
de3a5f84c6c9f6068f2bdf9ec80b92f6f24aae6a06e6d7cec5835a82799b82ac
f0a15a46c8ba038e49ec98dc4b065ea1dd61c1b4e663e875ff12fb7ac950dd27
ffb011573d4d9f2a307b17df27b67ccfa643318a3a0e6ef8f145c62b3e744619
Elise MD5s:
060932c7880b6ddc704cf4ff6a4121d9
09ad967fae0e031bcbbc69d200d180ce
0c54c05ca4171e529404e4fac993c32c
1430b0595dca50a227714dc01ba792d5
16ec13572c34195214ec2bb0d9bfce48
26fe65b4c2b633ff8b65040f490e470a
2ae5ee3cac48721f3bd9e6a20bb358cf
3a2350adfb1af589cf26e23c79992d8b
3f8ef28d738d6732abd983543ddba190
43ee5edc3a5683723a116c0549ca2749
452de932d3803923f1e1c4c4c094d50b
4e73989932b3ba50f45fc72cf0b05e9b
601878431a8a7131b51779457287d9c5
62677b6664d53fdb337112730da73f5c
65abb1da7849078405e9352fe1b5dc17
6ee4c5664666fbfa80b4978ad16bcc95
7038acc604e1a2c69aa1d9c2a9fd07af
70cba4032355acde7aec3d6a5bbb2185
7fb40f038bd1b1b2e6f0127f0d53723c
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8390955f0fc751677bbf6df6dc4da370
8773c54974c33db59ee95318292d14e1
94c43b783fcc1226532058838a4b22b4
95d3546229518bd0fb5155ddf47b341f
9d2a3b1207f1cdacf4061d3e374e5a1c
9f12db080c58fdf0cc5c159352da9075
a34b48535256476c2fd1e4986519f3a6
b3dd9481bd5ad4ea38f0abf5f1c8d56d
b517dde9531481cf9f1f251aa2089829
b77311a5202a146049aaacbf48f79499
ba5d1c1f4c48427d683f94dd901a0b1b
c2c6fb0ff727025ea0a9b60f3608b0ff
ce5d5a352c37e0b4a6c7c3a332d72e59
d0b4bb84e11a8f5892f083c2e08e24f7
d6e46656fbe6e7a7b9377df63ecf3d72
d9c98bd85ce03ef851e1e0c2b5d1ab05
e633d387c4932fe18529e91fbfbd52ef
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f4d18d4adc6724114a189aff4b020c9f
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