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[原创]python_mmdt:从2到3--mmdt_hash的在线使用(四)

2022-1-21 16:48 24677

[原创]python_mmdt:从2到3--mmdt_hash的在线使用(四)

大大薇薇

2022-1-21 16:48

24677

概述

python_mmdt:一种基于敏感哈希生成特征向量的python库(一)我们介绍了一种叫mmdt_hash（敏感哈希）生成方法，并对其中的概念做了基本介绍。
python_mmdt:从0到1--实现简单恶意代码分类器(二)我们介绍了基于mmdt_hash的一种简单恶意代码分类器应用。
python_mmdt:从1到2--实现基于KNN的机器学习恶意代码分类器(三)我们介绍基于mmdt_hash的机器学习恶意代码分类器应用。
本篇，我们介绍如何使用mmdt_hash实现在线恶意文件检测

项目地址

github代码地址：python_mmdt
pypi包地址：python_mmdt

安装方法

Linux

使用pip进行安装，安装命令：pip install python_mmdt

Windows

建议使用.whl发行包进行安装，发行包下载地址：

1. github: 0.3.1版本 - download
1. pypi: 0.3.1版本 - download

安装命令：pip install python_mmdt-0.3.1-cp38-cp38-win_amd64.whl

MacOS

1. 安装cmake，安装命令：brew install cmake
1. 使用pip安装，安装命令：pip install python_mmdt

使用方式

1. 命令行快捷使用

pip install python_mmdt命令安装成功之后，系统会添加mmdt-scan-online命令，使用mmdt-scan-online可快速实现在线扫描，如下所示：

# 第一次执行会提交任务，并返回任务状态
[root@VM-0-8-centos ~]# mmdt-scan-online 2f04b8eb993ca4a3d98607824a10acfb
{
    "sha1": "a5ad744088e2739dc8b6a0622432106158d0abd8",
    "md5": "2f04b8eb993ca4a3d98607824a10acfb",
    "file_name": "2f04b8eb993ca4a3d98607824a10acfb",
    "message": "查询任务已添加至查询队列，当前队列中还有0个任务",
    "status": 20001,
    "data": {}
}
 
# 第二次执行会获取任务结果，返回10个最相似文件的标签及其sha1
[root@VM-0-8-centos ~]# mmdt-scan-online 2f04b8eb993ca4a3d98607824a10acfb
{
    "sha1": "a5ad744088e2739dc8b6a0622432106158d0abd8",
    "md5": "2f04b8eb993ca4a3d98607824a10acfb",
    "file_name": "2f04b8eb993ca4a3d98607824a10acfb",
    "message": "success",
    "status": 20000,
    "data": {
        "label": "APT28",
        "labels": [
            {
                "label": "APT28",
                "ratio": "20.00%"
            },
            {
                "label": "virlock",
                "ratio": "50.00%"
            },
            {
                "label": "coinminer",
                "ratio": "30.00%"
            }
        ],
        "similars": [
            {
                "hash": "a5ad744088e2739dc8b6a0622432106158d0abd8",
                "label": "APT28",
                "sim": 1.0
            },
            {
                "hash": "9001f4cfe62367a282efc08b072a13a5e2e403db",
                "label": "APT28",
                "sim": 0.9896245046624919
            },
            {
                "hash": "0d3d452a7e8d7d328bfe9862cbcee33ad1ce4cf4",
                "label": "virlock",
                "sim": 0.8511449567066024
            },
            ...
        ]
    }
}

2. 开发使用

pip install python_mmdt命令安装成功以后，可参考mmdt-scan-online命令行工具源码使用python_mmdt库，实现在线扫描：

# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import json
import requests
from python_mmdt.mmdt.common import gen_md5, gen_sha1
from python_mmdt.mmdt.mmdt import MMDT
 
 
def mmdt_scan_online():
    # 构造mmdt对象
    mmdt = MMDT()
    # 命令行参数
    file_name = sys.argv[1]
    # 计算文件md5、sha1、mmdt
    file_md5 = gen_md5(file_name)
    file_sha1 = gen_sha1(file_name)
    file_mmdt = mmdt.mmdt_hash(file_name)
    data = {
        "md5": file_md5,
        "sha1": file_sha1,
        "file_name": file_name,
        "mmdt": file_mmdt,
        "data": {}
    }
    # 提交数据，获取结果
    r = requests.post(url='http://146.56.242.184/mmdt/scan', json=data)
    r_data = r.json()
    print(json.dumps(r_data, indent=4, ensure_ascii=False))
 
 
def main():
    mmdt_scan_online()
 
 
if __name__ == '__main__':
    main()

特别的说明

本工具不收集任何文件，不用担心文件泄露，仅会上传必须的基本信息，包括5个字段：
- 文件md5：必须
- 文件sha1：必须
- 文件名称file_name：必须
- 文件敏感哈希mmdt：必须
- 扩展字段data：可选，后续可用于控制后台进行检测时的参数
上传信息与结果获取使用同一个web api接口：/mmdt/scan：
- 若上传文件哈希不在缓存中，则提交至任务队列，后台进行检测，检测完成后将结果写入缓存
- 若上传文件哈希在缓存中，则直接返回检测结果
返回结果字段说明：
- 若上传文件哈希不在缓存中，则返回任务状态信息，主要包括当前任务在队列中的排号及任务状态（详情查看message字段）
- 若上传文件哈希在缓存中，则返回检测结果，检测结果在data字段，lable字段为最相似样本的标签，labels字段为最相似10个样本的标签统计，similars字段为最相似10个样本的信息，包括文件哈希、文件标签、文件相似度这3个字段
后台使用KNN机器学习算法，实现mmdt哈希的相似匹配
当前后端收集的恶意文件mmdt哈希文件大小在23M左右
匹配效果好的文件类型为二进制文件，如PE、ELF、pdf、rtf等
匹配效果差的文件类型为压缩包文件，如apk、docx、zip、rar等，后续需要调整为解包检测