镣铐之舞：美团安全工程师Black Hat USA演讲

总第281篇

2018年 第73篇

背景

2018年8月9日，全球顶级安全会议——Black Hat USA在美国拉斯维加斯的曼德勒海湾会议中心落下了帷幕，这场盛会在全球黑客心中几乎等同于“世界杯”和“奥斯卡”一样的存在。这场一年一度的盛会已经有着21年的悠久历史，也被公认为世界信息安全行业的最高盛会之一。

作为在国内安全领域拥有多年的实战经验和技术积累的安全团队，美团安全研究院再次受邀参加了本次盛会。在议题通过率不足20%的严苛筛选条件下，美团安全工程师Ju Zhu与小伙伴一起带着本次演讲的议题“Art of Dancing with Shackles: Best Practice of App Store Malware Automatic Hunting System（带着镣铐跳舞：App Store恶意代码自动捕获系统最佳实践）”，荣登Black Hat USA 2018的国际舞台。

议题解读

苹果公司的iOS系统是所有流行操作系统中最安全的系统之一，正因为如此，也是黑客重要的攻击目标和研究对象。虽然攻击难度大，但一旦成功，所获得的商业价值非常之高，所以iOS系统备受黑客“青睐”。

因为苹果公司的商业模式比较特别，而且iOS系统并非开源系统，同时苹果公司高度重视安全，所以对iOS系统进行了周密的安全设计，这使iOS系统的安全性远超其他操作系统。安全界对于大规模自动化捕获该平台的高级威胁，一直面临困难和挑战，同时当终端用户遭受真正的APT攻击（如PEGASUS）时，防御检测解决方案也无法获得足够的权限来检测深层攻击，甚至都无法获得足够的信息。

本议题正是在这个方向经过深入研究做了突破性的进展，成功设计出一套可大规模自动获取应用样本的Crawl系统，通过使用基于Raspberry Pi构建集群实现了低成本、可扩展的安全沙箱自动分析系统，最终实现了自动化收集样本并对样本进行自动化安全分析的APT攻击捕获及分析系统。

首先，我们先来看一下这个系统的整体架构。

系统整体架构

实际上，整个iOS恶意软件Hunt系统基本上分为两个不同的部分：

• 第一部分，是App Crawl系统，主要用于从App Store收集新发布或现有的应用程序。当然作为感染链源之一，还会收集来自第三方App Store甚至公共恶意软件存储库（例如Virus Total）的应用程序以增强我们的恶意软件数据库。除应用程序外，其他潜在的恶意文件类型（如Profile）也是我们的收集目标（可以参考我在Black Hat Asia 2018中关于”野外iOS Profile攻击“的名为“Death Profile”的文章）。

• 另一部分，是沙盒分析系统，主要是动态跟踪应用程序行为，并根据规则决策引擎关联行为日志以给出最终结果。实际上，沙盒系统包含不同的类型，包括基于Frida的iOS真实设备、ARM服务器的用户模式仿真（例如Raspberry Pi系统）以及完整的系统仿真VM。

系统构成

具体来说，整个系统主要由五个模块构成。

1. 自动Crawl系统：自动化爬行及抓取各App应用市场的应用程序，包括App Store以及其他第三方市场，本系统中通过逆向分析成功的实现了自动化的用户登录、购买及下载应用程序。

2. App Crack系统：解密从App Store下载的应用程序，方便沙盒进行动态行为分析。

3. 沙盒分析系统：突破传统基于真机（iOS设备）沙盒的系统设计，创新的使用了基于Raspberry Pi模式和QEMU模式，低成本、可扩展的集群方式来实现动态监控应用程序的运行行为，例如File、Network、XPC、IOKit和Profiled等。

4. 动态跟踪行为系统：主要用来收集沙盒系统中所运行样本的各种监控行为日志。

5. 决策引擎系统：基于开源的Nools系统，实时或非实时地根据监控日志，来判断样本行为。

那么，它们是怎么有效的运转起来的呢？

系统运行流程

• 首先，通过自动化爬虫系统构建相应的登录、购买、下载操作，从iTunes服务器抓取应用程序，并发送给Crack系统。之后Crack系统将解密苹果的DRM，并生成可在越狱设备和模拟器上运行的IPA文件。

• 然后，构建IPA运行环境暨沙盒分析系统，我们引入了两个解决方案，第一个是传统的在真正越狱设备上分析这些应用程序；第二个是创新的使用了基于Raspberry Pi的模拟器集群来运行并分析应用程序。

• 最后，使用基于开源的Frida框架，经过定制化的开发，动态跟踪每个IPA应用程序的行为，再通过决策引擎检查IPA是否为恶意应用，是否可能存在APT攻击。

下面，我们将基于各个模块的分解来详谈它们的运作模式。

首先，App Store应用程序的Crawl基本可以理解为iTunes协议的灰盒逆向工程。

经过研究，我们发现在PC主机上通过iTunes实现App Store Crawl的基本步骤包括以下几个方面：

• 第一步，是抓取目标应用的Meta数据，例如名称、类别、大小等等。

• 第二步，是使用Apple ID登录，购买产品，使用iTunes授权PC端，以满足应用下载的要求，并将应用保存到本地磁盘。这里，我们必须使用很多技巧来征服App Store的反爬机制。

• 最后一步，是破解下载的应用程序。由于App Store上的所有应用程序都由苹果公司打包，这显然会阻止厂商基于安全方面的动静态分析，因此需要将目标应用程序的运行时内存转储为普通代码。

因此，基于上面的流程，我们可以设计成以下架构。

自动Crawl & Crack系统架构

从架构图来看，该系统实现的功能，包括应用程序Meta信息Crawl、Apple ID登录、PC授权、iOS设备授权、IPA签名和安装后的Crack。它实际上是一个基于iTunes Store应用程序的自动系统。

App Meta信息Crawler负责获取应用程序详细信息，包括下载URL和价格信息。应用下载抓取工具可以通过这些网址自动下载应用。然后，这些应用程序将发送到每个越狱设备进行解密，这将用于以后的静态和动态分析。

自动Crawl系统

对于Crawl系统，我们可以分为三个部分来运作。

1. App Meta信息Crawler：App Store是有区域限制的，即区域A的Apple ID无法下载区域B的应用程序。因此，针对不同区域，我们设计了不同的Spider。而获得的Meta信息，包含了App ID、下载地址、图标和其他一些基本信息。

2. App下载Crawler：通过逆向分析多个二进制文件及通讯协议，构造Apple ID的登录及购买请求，可以自动化下载与“从iTunes客户端下载的IPA文件”相同的IPA文件。

3. 导入DRM数据：上面下载的IPA文件，实际上是不能直接安装运行的，因为还缺少一个Sinf文件，它是一个包含授权等信息的DRM数据文件。对于苹果公司来说，它们只为每个应用程序保留了一份Copy。当用户购买App时，服务器将动态生成DRM信息，并将其放入应用程序购买的响应数据中发送回来。之后iTunes或者App Store将负责把DRM数据重新打包到IPA文件中。因此，我们仅需简单地将之前获得“Sinf数据”保存并下载到IPA文件中即可。

我们都知道，从App Store下载的App是加密的。这样不利于我们使用越狱设备和模拟器来分析行为，所以还需要对IPA进行解密。下面我们说一下，Crack系统的技术要点。

App Crack系统

如果用户的帐户从来没有在iOS设备上登录过，则它购买的App是无法在该设备上运行的，即DRM保护。

如果在一台设备上，用户登录了自己的帐户，苹果公司会认为用户授权此设备，而使用该帐户购买的一切应用程序则可安装、也可运行。但是我们需要让这一切变得自动化。

通过逆向“设置”程序，我们发现“StoreServices.framework”是用来管理账户信息的，最后我们做了一个Tweak，并配合Undocument API实现了Apple ID登录过程。

我们有了大量待分析的样本，下面的工作就是静态和动态分析。业界对于静态分析已经非常成熟，比如MachOView等等，这里我们就不多介绍了。而动态分析，目前主要以基于Frida的系统居多。

Frida是一个功能强大且便携的Hook系统，支持移动（例如iOS和Android）和PC系统（例如MacOS）。更重要的是，它允许在没有配置和编译的情况下根据脚本（例如JavaScript）控制Hook点。所以说，它是目前最流行的动态分析框架系统。当然它们都必须依赖真机设备。

接下来，我们来介绍一下传统的基于真机（iOS设备）的沙盒系统。

沙盒分析系统

传统的基于真机（iOS设备）沙盒系统

从上图来看，这种基于Frida实现真机（iOS设备）沙盒系统的工作流程主要包括以下几个方面：

• 首先，给iOS设备配置Frida，目的是为了进行行为跟踪；

• 然后，Frida控制器模块将在iOS设备上触发样本运行，或者其他任何操作（例如：安装配置文件，使用浏览器访问网站等），并跟踪感兴趣的系统行为；

• 最后，将行为日志收集到主机端，该日志将成为决策引擎系统的输入，它会根据需要，实时或非实时地判断样本行为。

虽然Frida一直是App动态检测的主流，但是如果我们需要检测大量样本或者大量Case时，则会出现严重瓶颈，因为面临大量的真机（iOS设备）投入，而且成本、扩展性都是致命问题，所以我们创新的使用了低成本Raspberry Pi来替代它，并成功的实现了虚拟化、集群化。

基于Raspberry Pi的iOS虚拟机

在虚拟化方面，我们实现了一个动态加载器，它可以加载iOS可执行文件，并重新实现了System Library和Framework，以保证iOS可执行文件能够正常运行等等。

这样我们就可以轻松动态监控Mach-O的行为，并将这些日志提交给决策引擎，以确定该应用程序是否为恶意软件，甚至是否是APT攻击的一个Chain等等。

如果希望利用现有的服务器来运维，我们也可以将其移植到QEMU中运行。

通过这种“低成本硬件仿真器”的设计，每天都可以自动化扫描大量的样本，从而节省了成本，并提升了可扩展性，提高了样本的检测效率。

这种高效的沙盒分析系统，必然会产生大量的分析日志，所以，我们需要一种高性能、高实时性的规则决策引擎系统来做最后的判断处理。

决策引擎系统

Nools是一个基于Rete并使用JavaScript实现的规则引擎推理系统。它可以支持连续日志输入时的实时判断模式，而且用其编写的决策规则，具有强灵活性和可移植性，使得我们对于样本的检测获得了高可用性。

总结

一直以来，业界对于“iOS大量样本检测实现自动化Hunt高级威胁”都没有很好的实践，而我们已经证明了基于自动抓取、安全沙箱自动分析系统以及iOS虚拟化的高级威胁Hunt系统的可行性。而这样大量的样本检测Case和日志，也为以后我们引入AI系统提供了必要条件。

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