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开源系统漏洞扫描工具Binmap使用文档

开源工具binmap可以帮助安全研究人员扫描文件系统,可用于获取二进制文件信息、依赖关系以及软连接等。这款工具也提供了一个全局的文件视图,可以基于此开发出其他的功能。

工具下载地址: https://github.com/quarkslab/binmap

找漏洞并不单单靠运气,也和策略有关

自从grep成为研究中的常用工具后,漏洞研究的方式也变了很多。去年,模糊测试很快的成为一匹黑马,越来越多的被运用起来。

对于那些对漏洞感兴趣的人,研究越来越复杂的系统对他们变得越来越困难。在他们开始挖掘的时候,就会发现内核和应用程序都是无比复杂的东西。现在研究者不得不思考一个有效的策略来找到漏洞:从哪里找?用什么工具找?等等

其中一个很重要的思路就是,去哪儿找?很多的正在用的一些参数是不是一些很古老的代码库中的内容?他是否很复杂(例如一个解析器)?还是很容易达到?一个组件漏洞的影响有多大?

Binmap的设计就是为了减小漏洞的影响。那么首先要做的就是先获取到整个系统的情况,而这也就意味着我们要先扫描系统的二进制文件,这些文件使用的库以及他们的符号链接。

Binmap被设计的非常模块化,这样可以提供多种不同的数据格式并且获取到系统的不同信息。它必须很容易添加一个新的文件类型并且提取出他的信息。通过映射,它就会很容易知道该去找那些漏洞,或者说可以很容易去测试CVE的漏洞。

通过binmap获取到存在CVE漏洞的二进制文件清单,命令行如下,想用binmap命令扫描系统,在加载结果:

$ binmap scan /path/to/debchroot -o chroot.dat $ python >>> import blobmap >>> db = blobmap.Blobmap('chroot.dat').last()  # load last scan database >>> for key in db.keys():  # look for the libc ...   if 'libc' in key: ...     print key /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 /lib/x86_64-linux-gnu/libc-2.17.so [...] >>> libc_users = db.predecessors('/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6')  # get all binaries using the libc >>> for libc_user in libc_users: ...   metadata = db[libc_user] ...   if 'gethostbyname' in metadata.imported_symbols: ...     print libc_user, 'uses gethostbyname and may be vulnerable' ...   if 'gethostbyname2' in metadata.imported_symbols: ...     print libc_user, 'uses gethostbyname2 and may be vulnerable' /usr/lib/gnupg/gpgkeys_finger uses gethostbyname and may be vulnerable /bin/hostname uses gethostbyname and may be vulnerable /usr/lib/libxapian.so.22.6.3 uses gethostbyname and may be vulnerable /usr/lib/perl/5.18.1/auto/Socket/Socket.so uses gethostbyname and may be vulnerable /usr/bin/logger uses gethostbyname and may be vulnerable /sbin/agetty uses gethostbyname and may be vulnerable /sbin/getty uses gethostbyname and may be vulnerable /bin/tar uses gethostbyname and may be vulnerable /usr/bin/getent uses gethostbyname2 and may be vulnerable

Binmap简介

为了找到二进制文件和它引用到的库,有三个需要解决的问题:

1.二进制文件加载库是因为他们需要动态的调用:在编译的时候这些就被捆绑上了,然后运行的时候,系统开始加载这些库。

2.二进制文件在执行的时候加载这些库:在加载的时候,会有一个函数明确的显示调用哪个库(例如,dlopen或者LoadLibrary)

3.在二进制文件中,第三方库是静态的链接:系统和二进制本身不做任何事情,只有调用的库嵌入在二进制文件中。

解决第一种情况很简单,binmap就直接可以解决。第二种需要动态分析,这一点binmap还不支持。第三种情况虽然也是静态的,但是它的实现要复杂的多,binmap也没有提供。这也是为什么作者把binmap开源了。

系统的地图仓库

Binmap会建立一个hash数据库,并且把系统的信息存在里面。这样做的目的是为了得到一个不同系统组成的系统信息仓库,并且更新这个数据库,以此追踪操作系统的发展。

这不止在比较二进制文件的时候有用,对于整个系统的比较也是非常有用的,我们可以通过比较看到哪些二进制文件发生了改变,哪些是新建的,哪些被移动了等等。

作者打算将数据库做成一个仓库,里面的内容不只是由他们自己创建的,也会由一些自愿者发送过来。Binmap产生的文件将会被拷贝到gpg上,以确保数据库的完整性。

这些步骤都需要自动化完成,因此,作者设置了一个后台程序可以下载并安装一个系统,然后运行binmap来创建数据库,并且更新它需要的内容。当然,开发社区中有很多工具可以帮助达到这点。

安全社区需要有一个纯净的文件hash值以及相关信息,这样的话,就能快速分析出一个文件是否是坏文件,这点IRMA有实现了: https://irma.quarkslab.com/

支持静态库

正如上文所描述的,这点要实现是个很大的挑战。在没有找到适合的代码前,作者并不希望立刻投入进去。

但现在可以开始搞了,这个功能需要大量的人力物力,这和Silvio Cesare在二进制方面的工作很像。

在做恶意软件分析的人应该会遇到同样的问题:就是会意识到从一小段代码(恶意软件中的)到其他的二进制文件,这个是非常困难的。通过把binmap开源,作者希望binmap能够对二进制感兴趣的人有所帮助。

查找信息

在这里其实收集信息并不是最难的,信息检索和展示才是这里的难点。作者为binmap开发了一个web前端:它可以加载数据库,并且可以把文件间的关系用图展现出来。作者也提供了一些api可以直接访问数据库以及自动化一些操作,并且希望可以有更多人加入进来,不断的改善它的用户体验。

开源系统漏洞扫描工具Binmap使用文档

风险地图

在分析一个系统的时候,知道以前出现bugs的位置是非常有用的。通过报告来记录二进制文件和库的漏洞信息(例如CVE)就能画一个风险地图,然后就能很直观的看到那些组件更容易被攻击,而这样就能更有效的组织防御。

作者目前已经开始通过binmap和一些外部程序收集这些信息了。主要专注于以下两种信息:

1. 文件的版本信息:我们试图提取文件的版本信息,一方面从文件本身提取,另一方面从文件的名字。然后,将他与官网中的最新版本进行对比。通过这个方式就能最快的知道该系统的更新速度。

2. 很多的漏洞被报出来了,但是并不是所有漏洞都有CVE。不过依然可以通过CVE得到很多文件的名称。

最后,作者会把系统收集到的信息和外围信息进行对比,从而得到更多的危险信息。

如何使用Binmap?

首先,现成Github上下载代码: https://github.com/quarkslab/binmap

安装

Debian/Ubuntu

我们需要安装包:

cmake g++ libboost-python1.55-dev libboost-system1.55-dev libboost-program-options1.55-dev libboost-filesystem1.55-dev libboost-regex1.55-dev libboost-serialization1.55-dev zlib1g-dev libssl-dev libelfg0-dev

然后运行:

$ mkdir _build $ cd _build $ cmake .. $ make

最后,在程序目录下运行:

$ make install

Windows

我们需要先安装好Visual Studio 然后:

1. 安装cmake并且把他设定到环境变量

2. 下载zlib http://www.zlib.net/

3. 下载boost http://boost.teeks99.com/

然后,我们运行以下命令:

$ cmake -DBoost_DEBUG=ON -G "Visual Studio 12" -DBoost_USE_STATIC_LIBS=ON -DBOOST_ROOT=D:/Programming/Libraries/boost_1_55_0 -DBOOST_LIBRARYDIR=D:/Programming/Libraries/boost_1_55_0/lib32-msvc-12.0 -DZLIB_LIBRARY=D:/Programming/Libraries/zlib-1.2.8 -DZLIB_INCLUDE_DIR=D:/Programming/Libraries/zlib-1.2.8

使用

使用binmap需要以下两步:

1. 扫描一个目录(或者文件),例如:

$ ./binmap scan -v1 /usr/local -o local.dat

这个命令可以创建一个数据库,将扫描到的信息存入数据库中。

2. 将数据库导出成dot:

$ ./binmap view -i local.dat -o local.dot

或者用下文提供的python接口获取信息

Python API

blobmap模块提供了对binmap数据库只读的访问功能:

>>> import blobmap

首先,先加载数据库:

>>> blobs = blobmap.BlobMap('local.dat')

BlobMap是一个有序的二进制文件信息对象,是按时间顺序排列的,通过last函数取出最近的一个记录:

>>> blob = blobs.last()

一个blob基本上是一个有向图,图的节点是二进制文件,图的边表示的是依赖关系,如下:

>>> clang_metadata = blob['/usr/local/bin/clang'] >>> print(str(clang_metadata)) clang: 8fcffc4a97cd4aaa1a32938a9e95d3b253476121(13223 exported symbols)(1303 imported symbols)(1 hardening features)

以下是访问每个独立的节点:

>>> clang_metadata.hash 8fcffc4a97cd4aaa1a32938a9e95d3b253476121 >>> clang_metadata.hardening_features {'fortified'} >>> help(clang_metadata) [...]

可以通过successors 和predecessors函数导航图:

>>> blob.successors('/usr/local/bin/clang') {'/lib/x86_64-linux-gnu/libtinfo.so.5',  '/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so.1',  '/lib32/libc.so.6',  ...}

也可以在两个blob之间进行比较:

>>> from blobmap import BlobMap as BM >>> b = BM('mynewprog.dat') >>> g1, g0 = [b[k] for k in b.keys()][-2:] >>> diff = g0.diff(g1) >>> diff.added {'/.../libmy1.so'} >>> diff.removed {'/.../libmy0.so'} >>> diff.updated {'/.../myprog'}

*参考来源: blog.quarkslab ,FB小编东二门陈冠希编译,转载请注明来自FreeBuf黑客与极客(FreeBuf.COM)

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