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[原创]python_mmdt:ssdeep、tlsh、vhash、mmdthash对比(六)
2022-1-27 12:53 26658

[原创]python_mmdt:ssdeep、tlsh、vhash、mmdthash对比(六)

2022-1-27 12:53
26658

前文回顾

项目地址

对比结论

  • 准确率ACC:tlsh > mmdthash > ssdeep > vhash
  • 召回率REC:tlsh > mmdthash > ssdeep > vhash
  • 精确率PRE:mmdthash = ssdeep = vhash > tlsh

基于本篇的测试结果,在mmdthash阈值取0.95,ssdeep阈值取0.8,tlsh阈值取0.8的前提下,敏感哈希效果的综合排序如下:

 

tlsh > mmdthash > ssdeep > vhash

敏感哈希介绍

四类敏感哈希一览:

  • CTPH(ssdeep):Context Triggered Piecewise Hashes(CTPH),又叫模糊哈希,最早由Jesse Kornblum博士在2006年提出,论文地址点击这里。CTPH可用于文件/数据的同源性判定。据官方文档介绍,其计算速度是tlsh的两倍(测试了一下,好像并没有)。
  • tlsh:是趋势科技开源的一款模糊哈希计算工具,将50字节以上的数据计算生成一个哈希值,通过计算哈希值之间的相似度,从而得到原始文件之间的同源性关联。据官方文档介绍,tlshssdeepsdhash等其他模糊哈希算法更难攻击和绕过。
  • vhash:(翻遍了整个virustotal的文档,就找到这么一句话)“an in-house similarity clustering algorithm value, based on a simple structural feature hash allows you to find similar files”,大概就是说是个内部相似性聚类算法,允许你通过这个简单的值,找到相似的样本。
  • mmdthash:是开源的一款模糊哈希计算工具,将任意数据计算生成一个模糊哈希值,通过计算模糊哈希值之间的相似度,从而判断两个数据之间的关联性。详情前文1-5篇。

对比思路

基于python_mmdt:KNN机器学习分类结果测试分析(五)文章中的mmdthash测试数据及测试结果,对ssdeeptlshvhash进行对比测试。即计算mmdthash关联出的两个样本之间的ssdeeptlshvhash相似度,并统计分析相关的异常值精确度召回率精确率,从而得出敏感哈希算法之间的对比结果。

对比过程

说明:ssdeeptlsh在Windows上的安装比较折腾,测试直接在树莓派的Linux环境上进行。

1. ssdeep计算

ssdeep安装:

  1. 安装模糊哈希库:sudo apt-get -y install libfuzzy-dev ssdeep
  2. 安装ssdeep的python库:pip install ssdeep

或者,如果linux的编译环境比较全(包含automake等工具),可以直接通过pip安装ssdeep的模糊哈希库:BUILD_LIB=1 pip install ssdeep

 

利用python的ssdeep库计算785个测试文件的ssdeep值,并使用json格式保存在文件中,代码如下:

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# -*- coding: utf-8 -*-
 
import os
import sys
import hashlib
import json
import ssdeep
 
# 遍历目录
def list_dir(root_dir):
    files = os.listdir(root_dir)
    for f in files:
        file_path = os.path.join(root_dir, f)
        yield file_path
 
# 生成sha1
def gen_sha1(file_name):
    with open(file_name, 'rb') as f:
        s = f.read()
        _s = hashlib.sha1()
        _s.update(s)
        return _s.hexdigest()
 
def main():
    # 输入785个文件的路径
    file_path = sys.argv[1]
    ssdeep_dict = dict()
    for file_name in list_dir(file_path):
        file_sha1 = gen_sha1(file_name)
        ssdeep_hash = ssdeep.hash_from_file(file_name)
        print('%s,%s' % (file_sha1, ssdeep_hash))
        ssdeep_dict[file_sha1] = ssdeep_hash
    # 使用json文件保存结果
    with open('ssdeep_test.json', 'w') as f:
        f.write(json.dumps(ssdeep_dict, indent=4))
 
 
if __name__ == '__main__':
    main()

ssdeep计算结果示例如下:

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cat ssdeep_test.json
{
    "0ec279513e9e8a0e8f6e7c170b9462b60d9888c6": "6144:w9qaZ5E6fCvH5H42SUiTV2MTb54y94HTFboTWhmzeOws:w9d96yeKV2MTb5X4zZQWhmqd",
    "0ad6db9128353742b3d4c8a5fc1993ca8bf399f1": "1536:NxiIXeGNc0BL0IFx34bPMkG/KsrKlEqjjPWUJ7h/dbZkv13t43O:eIXeGNtV0KIQjr5ehlbSv13t43O",
    "e3dc592a0fa552beb35ebcb4160e5e4cb4686f17": "1536:qKXppRU0D2KmMESllkQSp5jcUyT/jAdp/hsonBqar5mVNCG:JpGjKm9fQSp5sjAfAa1mVMG",
    "c8e1100b1e38e5c5e671a23cd49d98e315b74a36": "3072:XwZcFNCpegr+L3Y5D+LRohyOBGbNc8GMmE/A9VpGLGWtQeGwX1gnuZPZc2:XHCNEY5D+LfOi3GbE/AsAeGwXwc5",
    "0ae0cba5b411541cc8d9f94e01151fec9d6b9242": "384:enXKs1aOcWkZ1WgoELXuf9OO5GD+IGA4p1XMWfg7CF:enp1aOasDOOM+ut",
    ......
}

2. tlsh计算

tlsh安装:pip install py-tlsh

 

利用python的tlsh库计算785个测试文件的tlsh值,并使用json格式保存在文件中,代码如下:

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# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import sys
import hashlib
import json
import tlsh
 
# 遍历目录
def list_dir(root_dir):
    files = os.listdir(root_dir)
    for f in files:
        file_path = os.path.join(root_dir, f)
        yield file_path
 
# 生成sha1
def gen_sha1(file_name):
    with open(file_name, 'rb') as f:
        s = f.read()
        _s = hashlib.sha1()
        _s.update(s)
        return _s.hexdigest()
 
def gen_tlsh(file_name):
    with open(file_name, 'rb') as f:
        s = f.read()
        _s = tlsh.hash(s)
        return _s
 
 
def main():
    # 输入785个文件的路径
    file_path = sys.argv[1]
    tlsh_dict = dict()
    for file_name in list_dir(file_path):
        file_sha1 = gen_sha1(file_name)
        tlsh_hash = gen_tlsh(file_name)
        print('%s,%s' % (file_sha1, tlsh_hash))
        tlsh_dict[file_sha1] = tlsh_hash
    with open('tlsh_test.json', 'w') as f:
        f.write(json.dumps(tlsh_dict, indent=4))
 
 
if __name__ == '__main__':
    main()

tlsh计算结果示例如下:

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cat tlsh_test.json
{
    "0ec279513e9e8a0e8f6e7c170b9462b60d9888c6": "T1616423D5248C5DF8E251CCF4C73AB60493EADA48BF516B75BDD9C2692FF2480C93A214",
    "0ad6db9128353742b3d4c8a5fc1993ca8bf399f1": "T13D73024483EBEDA8EE040AB0124C43B9CBAD8D1B7659653DFD3864D1FC064AE47269A6",
    "e3dc592a0fa552beb35ebcb4160e5e4cb4686f17": "T1CF93293D766924E5E139C17CC5474E0AF772B025071227EF06A4C2BE1F97BE06C39AA5",
    "c8e1100b1e38e5c5e671a23cd49d98e315b74a36": "T17F34391A57EC0465F1B7923589B34919F233B8625731E2DF109082BC2E27FD8BE36B56",
    "0ae0cba5b411541cc8d9f94e01151fec9d6b9242": "T12D5208C71F69F7D4C19F85F84A3B623E1EA4616A6111412057DD3E92BC1C3DBFA2A09C",
    ......
}

3. vhash计算

virustotal没有开源vhash的计算方法,目前只能通过virustotal的web api接口进行查询。通过virustotal的接口,同时可以获取到对应文件的ssdeeptlsh值(估计tlsh上virustotal的时间比较短,一些老样本会缺失tlsh值)。virustotal的api文档点击这里,可以直接在页面上对接口进行测试以及生成对应开发语言的代码,使用非常方便。

 

注册virustotal的账户,申请api_key请参考virustotal的文档,几分钟即可完成。使用api接口进行查询的时候,注意查询频率限制。

 

使用python查询virustotal的代码如下:

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# -*- coding: utf-8 -*-
 
import sys
import json
import requests
from time import sleep
 
# virustotal api key
x_apikey = 'xxxx'
 
def read_hash(file_name):
    with open(file_name, 'r') as f:
        datas = f.readlines()
        return [file_hash.strip() for file_hash in datas]
 
def parse_vt_report(vt_report_json):
    attributes = vt_report_json.get('data', {}).get('attributes', {})
    parse_data = dict()
    if attributes:
        # 同时记录文件的ssdeep/tlsh/vhash/文件类型
        parse_data['vhash'] = attributes.get('vhash', '')
        parse_data['magic'] = attributes.get('magic', '')
        parse_data['tlsh'] = attributes.get('tlsh', '')
        parse_data['ssdeep'] = attributes.get('ssdeep', '')
 
    return parse_data
 
def vt_search(sha1_hash):
    url = "https://www.virustotal.com/api/v3/files/{}".format(sha1_hash)
 
    headers = {
        "Accept": "application/json",
        "x-apikey": x_apikey
    }
 
    response = requests.request("GET", url, headers=headers)
    try:
        parse_data = parse_vt_report(response.json())
    except Exception as e:
        print('error: %s, reason: %s' % (sha1_hash, str(e)))
    return parse_data
 
def main():
    # 包含待查询哈希的文件路径
    file_path = sys.argv[1]
    vhash_dict = dict()
    file_hashs = read_hash(file_path)
    for file_hash in file_hashs:
        parse_data = vt_search(file_hash)
        print('%s,%s' % (file_hash, json.dumps(parse_data)))
        if parse_data:
            vhash_dict[file_hash] = parse_data
        else:
            break
        sleep(1)
    with open('vhash_test.json', 'w') as f:
        f.write(json.dumps(vhash_dict, indent=4))
 
 
if __name__ == '__main__':
    main()

vhash查询结果如下:

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cat vhash_test.json
{
    "aba1301af627506cf67fd61410800b37c973dcb6": {
        "vhash": "1240451d05151\"z",
        "magic": "PE32+ executable for MS Windows (DLL) (console)",
        "tlsh": "T151B22A828BB81403FA767D7013A8D6837D3D67D60820856915AAF5AA2C833C5EF10F7E",
        "ssdeep": "192:8fPNlWZYWfUyfUlHDBQABJB3ejpC52qnaj68tj:iNlWZYW+DBRJ4Nle8tj"
    },
    "5f3ebf2c443f7010d3a5c2e5fa77c62b03ca1279": {
        "vhash": "1240451d05151\"z",
        "magic": "PE32+ executable for MS Windows (DLL) (console)",
        "tlsh": "T140B239D6CBBC0547E9663EB012A8E9873D3E73EB4820416905A5F1981C837C5EF00F6E",
        "ssdeep": "192:8Ih6WxwWFUyfUlHDBQABJj1N80Hy5qnajWi8sA+F:Vh6WxwW0DBRJjPsl+yF"
    },
    "3d57ce2f5149f1d9609608bc732d86637fe20cce": {
        "vhash": "1240451d05151\"z",
        "magic": "PE32+ executable for MS Windows (DLL) (console)",
        "tlsh": "T18FB23AC2CBEC5443EAA67A7043A8E58B7D3DB3D21C60855904A6E1591CD33C2EF24E7E",
        "ssdeep": "192:8JWhOMrlWBwWYUyfUlHDBQABJ5cWvKxEHsqnajTT0f7:kWhOMRWBwWhDBRJNKxUsl3TM"
    },
    ......
}

4. mmdthash计算

使用python_mmdt:KNN机器学习分类结果测试分析(五))中的测试结果。

结果对比

1. ssdeeptlshvhashmmdthash结果整合

将上述计算过程生成的ssdeep_test.json、tlsh_test.json、vhash_test.json、mmdthash_test.json文件中的数据,按字典形式,整合至ssdeep_tlsh_vhash_mmdthash_test.json文件中,示例如下:

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{
    "aba1301af627506cf67fd61410800b37c973dcb6": {
        "vhash": "1240451d05151\"z",
        "magic": "PE32+ executable for MS Windows (DLL) (console)",
        "tlsh": "T151B22A828BB81403FA767D7013A8D6837D3D67D60820856915AAF5AA2C833C5EF10F7E",
        "ssdeep": "192:8fPNlWZYWfUyfUlHDBQABJB3ejpC52qnaj68tj:iNlWZYW+DBRJ4Nle8tj",
        "mmdthash": "07022B59:7202890402200212DA032EC310AFEF8A"
    },
    "5f3ebf2c443f7010d3a5c2e5fa77c62b03ca1279": {
        "vhash": "1240451d05151\"z",
        "magic": "PE32+ executable for MS Windows (DLL) (console)",
        "tlsh": "T140B239D6CBBC0547E9663EB012A8E9873D3E73EB4820416905A5F1981C837C5EF00F6E",
        "ssdeep": "192:8Ih6WxwWFUyfUlHDBQABJj1N80Hy5qnajWi8sA+F:Vh6WxwW0DBRJjPsl+yF",
        "mmdthash": "07022B59:7102870402200212DD032DC30EA0F1A9"
    },
    ......
}

2. 敏感哈希相似度计算

使用python_mmdt:KNN机器学习分类结果测试分析(五))中的mmdthash分类结果作为依据,计算关联文件之间的ssdeeptlshvhash的相似度值。计算过程有3点需要注意:

  1. ssdeep的计算结果是[0,100]之间的相似值,0表示完全不相关,100表示基本完全一致。为方便对比计算,本测试中,对ssdeep的相似值做归一化处理,即转为[0,1]之间的相似度值,转化方法:相似度 = 相似值/100.0
  2. tlsh的计算结果是[0,X]之间的距离值,0表示基本完全一致,X的上限暂时不清楚,但距离越大,表示文件差异越大。为方便对比计算,本测试中,对tlsh的值做归一化处理,即转为[0,1]之间的相似度值,转化方法:相似度 = 1.0 - 距离值/1160.0(1160.0取400个测试数据中的最大值)
  3. vhash的相似度计算方法未公开,暂时仅取两个值,0和1,0表示两个vhash不相等,1表示两个vhash相等

对比计算代码如下:

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# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import ssdeep
import tlsh
 
def read_hash(file_name):
    with open(file_name, 'r') as f:
        datas = f.readlines()
        return [file_hash.strip() for file_hash in datas]
 
def ssdeep_compare(data1, data2):
    h1 = data1.get('ssdeep', '')
    h2 = data2.get('ssdeep', '')
    score = ssdeep.compare(h1, h2)
 
    return score/100.0
 
def tlsh_compare(data1, data2):
    h1 = data1.get('tlsh', '')
    h2 = data2.get('tlsh', '')
    score = tlsh.diff(h1, h2)
 
    return 1 - score/1160.0
 
def vhash_compare(data1, data2):
    h1 = data1.get('tlsh', '')
    h2 = data2.get('tlsh', '')
    score = 1.0 if h1 == h2 else 0.0
 
    return score
 
def main():
    mmdt_hash_sim = read_hash('./mmdt_sim.csv')
    with open('./ssdeep_tlsh_vhash_mmdthash_test.json', 'r') as f:
        vhash_json = json.loads(f.read())
    print('原始文件,相似文件,mmdt相似度,ssdeep相似度,tlsh相似度,vhash相似度,原始文件类型,相似文件类型')
    for mhs in mmdt_hash_sim:
        tmp = mhs.split(',')
        ori_hash = tmp[0]
        sim_hash = tmp[1]
        mmdt_sim = float(tmp[2])
        ori_data = vhash_json[ori_hash]
        sim_data = vhash_json[sim_hash]
        ssdeep_sim = ssdeep_compare(ori_data, sim_data)
        tlsh_sim = tlsh_compare(ori_data, sim_data)
        vhash_sim = vhash_compare(ori_data, sim_data)
        ori_type = ori_data.get('magic', '').split(' ')[0]
        sim_type = sim_data.get('magic', '').split(' ')[0]
        print('%s,%s,%.3f,%.3f,%.3f,%.3f,%s,%s' % (
            ori_hash,sim_hash,mmdt_sim,ssdeep_sim,tlsh_sim,vhash_sim,ori_type,sim_type
        ))
 
if __name__ == '__main__':
    main()

涉及的相关文件及下载地址:

  1. 整合后的完整测试数据文件ssdeep_tlsh_vhash_mmdthash_test.json下载地址:download
  2. mmdthash分类结果文件mmdt_sim.csv下载地址:download
  3. 结果文件ssdeep_tlsh_vhash_mmdthash_test.xlsx下载地址:download

ssdeep_tlsh_vhash_mmdthash_test.xlsx示例数据如下:

 

3. 结果分析

如前文所述,我们使用mmdthash的检出结果作为基线,对ssdeeptlshvhash的结果进行对比。

 

mmdthash检出结果对比

 

mmdthash相似度阈值取0.95,相似度按从大到小排序,前133个文件是检出为恶意的文件,其中132个检测正确,为恶意文件,最后一个检测错误,恶意家族检测分类结果不一致。

 

 

mmdthash未检出结果对比

 

mmdthash相似度阈值取0.95,相似度按从大到小排序,后267个文件为未检出的文件,其中有200个检测正确,为干净文件,有67个检测错误,将恶意文件预测为干净文件。

 

 

对比

  • 结合两张相似度分布图,ssdeep取0.8作为判定阈值
    • 133个检出样本中,ssdeep检出109个,未检出24个
    • 267个未检出样本中,ssdeep检出5个,未检出262个
  • 同上,tlsh取0.8作为判定阈值
    • 133个检出样本中,tlsh检出131个,未检出2个
    • 267个未检出样本中,tlsh检出22个,未检出245个
  • 同上,vhash由于取值只有0和1,所以
    • 133个检出样本中,vhash检出5个,未检出128个
    • 267个未检出样本中,tlsh检出0个,未检出267个

通过人工分析异常点对应的样本,mmdthash阈值取0.95,ssdeep阈值取0.8,tlsh阈值取0.8,得到统计数据如下:

算法名称 检出数量 未检出数量 TP TN FP FN 准确率ACC 召回率REC 精确率PRE
mmdthash 133 267 132 200 0 68 0.83 0.66 1.0
ssdeep 114 286 114 200 0 86 0.785 0.57 1.0
tlsh 153 247 145 192 8 55 0.8425 0.725 0.948
vhash 5 395 5 200 0 195 0.5125 0.025 1.0
 

如图所示:

 

 

在上述mmdthash阈值取0.95,ssdeep阈值取0.8,tlsh阈值取0.8的前提下,可得出如下结论:

  • tlsh的准确率、召回率、误报率最高(误报率 = 1.0 - 准确率
  • mmdthash的准确率和召回率次之,准确率比tlsh低1.5%,召回率比tlsh低9.0%,误报率比tlsh低5.5%
  • ssdeep的准确率和召回率再次之,准确率比tlsh低6.8%,召回率比tlsh低21.4%,误报率比tlsh低5.5%
  • vhash情况最特殊,数据做观察对比即可

综上,基于本篇的测试结果,敏感哈希效果的综合考虑如下:

 

tlsh > mmdthash > ssdeep > vhash

其他

1. 400个测试文件类型分布

  • PE文件占比96%
  • ELF文件占比2%
  • 其他文件占比2%

2. 400个测试文件计算耗时

为体现差异,特意在低性能的树莓派上执行,耗时如下:

算法名称 real user sys
mmdthash 74.259s 69.772s 4.028s
ssdeep 18.095s 15.485s 2.572s
tlsh 17.751s 14.12s 3.558s
 

反思与收获

  1. ssdeep的论文写的真不错,通俗易懂,论证过程清晰,数学理论支撑非常充足,非常棒。
  2. tlsh的生态做的真的好,已经出了6篇相关的paper,参与了6次会议,足以证明其应用效果。
  3. 在实现mmdthash的过程中,过于闭门造车,有很多不成熟的想法、思路在tlsh相关的paper里都讲述的很清楚、很详细,应用也非常成熟了。
  4. mmdthash的性能还要持续优化

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清-风 2022-12-29 15:08
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vhash在样本同源问题上被业界普遍认为效果蛮好的,但是在这篇文章里tlsh > mmdthash > ssdeep > vhash。

vhash也会存在两个hash值相似或者包含的情况,这里以完全相等算相似会有点问题。
怎么说呢,基于vhash相同的样本来看tlsh和ssdeep准确情况。vhash>ssdeep>tlsh。
可能基于其他hash相同样本看vhash,vhash可能准确也会很差。


现在文章的结果可能个人认为和样本选择分布有关系。感觉可以用一批覆盖面更广的(比如家族),相似<样本对pairs>来全面评估一下会更好。
这样也有助于发现hash碰撞问题-lsh本身就会存在这个问题。

如果方便,求私信,讨论一下关于样本hash生成方法。

最后于 2022-12-29 15:11 被清-风编辑 ,原因:
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