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Finger：一款函数符号识别神器
阿里云·云安全技术实验室正式推出一款二进制函数符号识别引擎--Finger，用户可以通过IDA插件和python SDK两种方式，识别二进制程序中的库函数与常见的第三方函数，快速定位恶意代码，提高样本分析效率。 产品背景应用程序静态编译后，代码体积膨胀了几十倍，然而真正的用户逻辑代码所占比例很低。下图仅是一个简单的测试程序，静态链接的函数数量约为动态链接函数数量的65倍。这在二进制恶意代码检测领域中十分常见，恶意代码与库代码杂糅在一起，极大地增加了安全研究人员的逆向分析难度，分析过程极为耗时。 #include int main(){ printf("hello world\n"); return 0； }
基于阿里云云安全中心在二进制检测能力建设上多年的经验，以及人工智能在软件安全领域中的实践探索，阿里云·云安全技术实验室立足于阿里云平台的大数据分析能力，将专家知识和人工智能技术结合，提出一套二进制函数签名算法，并将其集成于函数符号识别工具Finger中，免费向用户开放。旨在推动二进制恶意代码检测领域的基础能力建设，促进未知样本发现、漏洞挖掘、二进制文件组成成分分析等研究领域的发展。
目前，Finger支持IDA插件和python SDK两种使用方式。 方式一：Python SDK通过pip安装python SDK： pip install finger_sdk提示：安装Finger的python的版本要与IDAPython的版本一致。 使用示例如下： # IDA Python # coding: utf-8 import idc import idaapi import idautils from finger_sdk import client, ida_func import platform def recognize_functions(client): for func_ea in idautils.Functions(): pfn = idaapi.get_func(func_ea) func_name = idaapi.get_func_name(func_ea) func_feat = ida_func.get_func_feature(pfn.start_ea) if func_feat: func_id, res = client.recognize_function(func_feat) if res and res[func_id]: func_symbol = res[func_id] print("[+]Recognize %s: %s" %(func_name, func_symbol)) def main(): url = "https://sec-lab.aliyun.com/finger/recognize/" headers = {'content-type': 'application/json'} timeout = 5 version = platform.python_version() if version.startswith('3'): ida_auto.auto_wait() my_client = client.Client(url, headers, timeout) recognize_functions(my_client) ida_pro.qexit(0) else: Wait() my_client = client.Client(url, headers, timeout) recognize_functions(my_client) Exit(0) if __name__ == "__main__": main() 方式二：IDA插件在方式一的基础上，再将Finger IDA plugin复制到IDA安装目录的plugins目录中。 Finger IDA插件支持单个函数、选中的多个函数和全部函数上传，用户可以在菜单栏、反汇编窗口和函数窗口进行函数符号识别。 菜单栏-Finger
反汇编窗口-Finger
函数窗口-Finger
成功识别的函数符号将在反汇编窗口和函数窗口高亮显示。 海量数据支持基于阿里云平台的大数据处理和分析能力，我们将阿里云海量样本数据与已知信息的公开二进制文件融合，利用基于专家知识和AI的二进制函数签名算法，从中提取函数签名并将其入库。目前函数签名库中已有亿级的函数签名与函数符号，且每天以百万级的速度自动增长，这使得Finger可以自动迭代成长，降低了人工维护成本，并保证了Finger识别的准确率。Finger目前已支持x86/ARM/MIPS架构的32位/64位的ELF/PE文件的函数符号识别。 识别准确率高目前，Finger已作为基础组件集成于阿里云云安全中心的多个安全产品中，并在日常工作中辅助团队研究人员在样本分析中快速定位恶意代码。经过数月阿里云平台日均过百万的海量样本数据训练和测试，准确率较高。 示例程序1下图的二进制程序样本来源于上文产品背景中的测试程序，通过Finger进行函数符号识别，可将glibc中的库函数精准识别出来。
下图是同属于Skidmap木马家族的两个恶意样本（样本md5分别为04b75469060b9a2aa986af3c1533c058和4ff73477a06a3412145d1a7e6d9ce4c9），其中04b75469060b9a2aa986af3c1533c058样本静态编译没有符号。 04b75469060b9a2aa986af3c1533c058 无符号 4ff73477a06a3412145d1a7e6d9ce4c9 有符号使用Finger对无符号的04b75469060b9a2aa986af3c1533c058进行函数符号识别，Finger成功恢复出了程序的主体逻辑：
将Finger的识别结果与有符号的4ff73477a06a3412145d1a7e6d9ce4c9进行对比，可以看到Finger的函数符号识别准确率较高。利用Finger的函数符号识别能力，可以帮助安全研究人员快速地对未知样本进行分类打标。
下图是一个sshd基础软件污染样本（md5为eab14398a66bb088d0cfab4f7737c58d），使用Finger识别函数符号后，安全研究人员可以快速筛选出用户逻辑代码，从而定位恶意代码。
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