某DEX_VMP安全分析与还原

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目录:

一.思路整理
二.某VMP入口特征
三.定位VMP字节码
四.分割VMP字节码
五.还原为SMALI
六.某VMP攻击面总结 && 启示
七.深入VMP还原的一些问题
八.调试与工具总结

 

一.思路整理

还原VMP需要哪些铺垫?

(1)定位VMP字节码
(2)分割VMP字节码
(3)还原成SMALI

(1)为什么要找VMP字节码的位置?

因为如果目标方法的字节码地址,都找不到,还原也就没法展开了.

(2)为什么要分割VMP字节码?

如果要反汇编成smali,
起码要知道这条smali对应的字节码一共几个字节.

在确定一条指令占几个字节后,
还要知道这几个字节中,
谁是操作码,谁是操作数.

(3)还原为SMALI

有了前两步铺垫,最终我们可以解读一条完整的smali的含义.

 

二.某安卓VMP入口特征(2021.8月样本)

跳板方法

进入native后的参数处理逻辑

为了处理不同类型的返回值, 定义了多个jni方法

对应jni函数入口指令情况

 

三.定位VMP字节码

逻辑

根据上述逻辑,则一定存在函数F,向F输入index可得到对应codeitem_addr
F(index) == codeitem_addr

我们看一下这个函数,从index到codeitem_addr的过程
(0x2dce->0xcac85880)

如何在十几万数量级的汇编中定位到这段代码的?

通过Trace记录REG信息,
用到了两个关键数值,0x2dce(index)与0xcac85880(codeitems),
标记两个数值出现的中间区间即可.

展开上面的定位方式的两个前提条件:

我们已经有了关键数据0x2dce,但还需要知道另一个提前条件,
即codeitem是0xcac85880,所以这个信息是从哪得知的?
这里是本章的关键.

如何分析出codeitem的地址是0xcac85880?

(1) 已知明文
(2) 沙箱日志获取切入点
(3) JNI参数回溯
(4) 内存访问统计

(1)已知明文

目标APP内很多的onCreate()方法,其内部普遍调用了,
NBSTraceEngine.startTracing();以及super.onCreate()

我们选一个被vmp保护了的onCreate()作为分析目标, ZxWebViewActivity.onCreate()

(2) 沙箱日志获取切入点

① ZxWebViewActivity.onCreate内必定存在NBSTraceEngine.startTracing();以及super.onCreate()
② startTracing为静态方法,会被编译器编译为invoke-static
③ super.onCreate()为超类调用,会被编译器编译为invoke-super
④我们猜测vmp对invoke-static模拟实现借助了JNI函数,
所以我们触发ZxWebViewActivity.onCreate()执行,截取其调用序列,效果如下:

大致逻辑为

(3) JNI参数startTracing来源回溯

我们在trace中找到这条GetStaticMethodID()的出现位置,
然后作为起点向上展开回溯,希望找到其参数”startTracing”的最早出处,
如果有自动化的脚本和条件可进行污点分析,由于逻辑不是很复杂,这里人工回溯完成.

具体过程省略……
在trace中对参数”startTracing”来源进行一番回溯,
最终发现了一个起到决定性作用的偏移值0x000081de.
可以简单理解成,它以base+0x000081de的形式确立的参数”startTracing”.

结论:
如果0x000081de是那个起到决定性意义的数值,
那么毫无疑问0x000081de来自codeitem.

在trace中找到0x81de的出现位置,
发现它来自于内存位置0xcac858a8.

(4) 内存访问统计

0x81de来自0xcac858a8,
由于这个地址可能是codeitem,
因此我们检索一下,trace中对这片内存区域的访问情况
0xcac858a8取前5个高位,忽略后3个地位,即检索对0xcac85???的访问

找到19条指令, 而对0xcac85???的访问,最早的第一条指令,出现在编号5691的位置,
对应的内存地址为0xcac85890,说明这里是ZxWebViewActivity.onCreate()第一条字节码.

由于codeitem第一条字节码之前0x10个字节还存在一些固定内容,
所以0xcac85890-0x10取得codeitem地址0xcac85880,
即codeitem的地址是0xcac85880

 

四.分割VMP字节码

现在已经有了某厂vmp codeitems全部内容,
但是还没法反汇编成smali,

因为还不知道,
第一条指令一共占几个字节,
第二条指令一共占几个字节,
依次……

dalvik指令是不等长,
反汇编成smali的话,
起码要知道这条smali对应的字节码一共几个字节
在知道了每条指令占几个字节后,
还要知道这几个字节中,
谁是操作码,谁是操作数.

通过观察codeitem的内存段的读取情况,可以达到这个目的

如何快速区分出操作码和操作数?

一般opcode后面会有一个EOR解密指令,
以及一串类似定位handle的CMP指令操作,
而operand没有,这就为区分opcode和operand提供了特征依据.

opcode解密逻辑?

由eor指令向上回key出现的位置,
即可确定key的来源,
以及解密逻辑.

大致逻辑:
off1 = sub( codeitem当前指令地址, codeitem基址 )
off2 = lsl( off1, 1)
key = load( base + off2 )
de_opcode = xor(en_opcode, key)

 

五.VMP字节码还原为SMALI

1 标准dalvik指令反汇编过程
2 VMP指令反汇编过程
3 还原VMP所有指令需要什么?
4 没有opcode对照表时,如何展开还原?

1 标准dalvik指令反汇编过程

2 VMP指令反汇编过程

由于使用了已知明文条件作为切入点,
已知分析目标ZxWebViewActivity.onCreate()中,
必定会调用startTracing()方法,
即必定存在invoke-static {v0}, method@00da6f // …startTracing

又通过上面的分析得知关键值81de出现在这条invoke-static中,
且充当操作数的角色,那么按照我们按照标准invoke-static反汇编规则进行解析,
就可以得到结论.

VMP指令由标准指令基础上修改而来,有哪些异同?

3 还原VMP所有指令需要什么?

4 没有opcode对照表时如何展开还原?

(1)接口猜测法
(2)参数推导法
(3)标准dalvik指令格式的信息利用
(4)人肉逆向法(略)

(1)接口猜测法

method相关的invoke系列指令,可以通过JNI执行情况猜测.
Field相关的get set系列指令,也可以通过JNI执行情况猜测.

(2)参数推导法

方法调用前,会先准备参数,
通常是声明类型的指令,
可以很大程度缩小猜测的候选指令范围.

(3)标准dalvik指令格式的信息利用

由于vmp指令是由dalvik标准指令略微修改/变异而来,
只做了较小的改动,仍然保留了BIT位分布特征这样信息.
在做还原时,可以利用这些信息,一定程度缩小候选范围.
https://source.android.com/devices/tech/dalvik/instruction-formats
https://source.android.com/devices/tech/dalvik/dalvik-bytecode#instructions

 

六.某VMP攻击面总结 && 启示

1 分析路径
2 攻击面总结 && 启示

1 分析路径

2 攻击面总结 && 启示

(1) 被VMP的方法内部存在已知明文指令.
(2) VMP的实现高度依赖JNI函数,通过HOOK拿到其调用信息,是非常有效的切入点与突破口.
(3) codeitems的连续性,集中存储的特性,通过内存访问统计最终被发现.
(4) vmp指令由标准dalvik指令基础上略改而来,整体仍然保留了很多可用信息,
对于一些内部逻辑比较简单的方法,可以以较小成本还原.

(1) 被VMP的方法内部存在已知明文指令.

(2) VMP的实现高度依赖JNI函数,通过HOOK拿到其调用信息,是非常有效的切入点与突破口.

(3) codeitems的连续性,集中存储的特性,通过内存访问统计最终被发现.

(4)某vmp指令由标准dalvik指令基础上略改而来,整体仍然保留了很多可用信息

 

七.深入VMP还原的一些问题

 

八.调试与工具总结

核心问题:

获取程序完整的执行&&数据信息 (trace).

目前公开的主流的获取trace的方案:

1 GDB调试
2 FridaStalker编译执行
3 脱机unicorn模拟执行

公开的主流的获取trace的方案的弊端和缺陷:

1 IDA / GDB:
速度极慢,且会遭遇反调试

2 FridaStalker
不支持arm指令的thumb模式,且BUG多,
遭遇vmp.so中的花指令时,基本无法正常使用.

3 PC上脱机unicorn模拟执行
vmp.so中存在大量jni call和system call,需要手动实现它们,unicorn才能完成运行,过程繁琐,并且可能遭遇脱机unicorn检测.

基于以上问题的解决方案尝试:

实现原始APP进程环境 && 原始context中,
通过unicorn构造虚拟化CPU,
执行目标function,获得trace,
方案无已知检测和对抗手段,无脑过一切反调试.

基于trace进行离线分析:

1 trace形态可视化
文本 / json / 数据库 / EXCEL可视化表格 / 动态CFG图

2 基本的分析
地址含义解析 调用符号识别

3 程序分析
污点分析 相似性分析等..

 

团队信息

Vulpecker Team

隶属于360公司信息安全部,致力于手机 APP 及IOT安全,同时专注于移动安全研究,团队定制了公司内部产品安全开发规范,在提高工作效率的同时也为开发者提供了便捷的安全测试平台。

同时团队高度活跃在谷歌、三星、华为等各大手机厂商的致谢名单中,挖掘的漏洞屡次获得CVE编号及致谢,在保证360产品安全的前提下,团队不断对外输出安全技术,为移动互联网安全贡献一份力量。

作者

https://github.com/acbocai

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