LLMを用いたマルウェアにおける動的解析回避技術の実装箇所特定

核心概念

動的解析回避技術（TADA）を実装したマルウェアの解析を支援するため、LLMを用いてTADA実装箇所を特定し、リバースエンジニアにブレークポイントの設置を提案するワークフローを開発した。

要約

LLMを用いたマルウェアにおける動的解析回避技術の実装箇所特定：論文要約

本稿では、リバースエンジニアリングにおけるマルウェア解析、特に動的解析回避技術（TADA）に対処するための、大規模言語モデル（LLM）を活用した新たなワークフローを提案する。

今日のマルウェア検知システムでは、サンドボックスなどの動的解析が広く用いられている。マルウェア作者もこの動向を認識しており、検知回避のためにTADAを実装するケースが増加している。これにより、サンドボックスによる解析は失敗し、リバースエンジニアによる手動解析が必要となる。しかし、TADAの存在は手動解析の妨げにもなる。
本研究は、リバースエンジニアの負担軽減を目的とし、マルウェアのバイナリ実行ファイルからTADAの実装箇所を特定し、デバッグ用のブレークポイントを提示することを目指す。

提案するワークフローは、静的解析とLLMを組み合わせたものである。まず、マルウェアサンプルから基本ブロック（BB）レベルでの解析を行い、アセンブリ言語、APIコール、文字列情報などの特徴量を抽出する。次に、これらの特徴量を用いて自然言語で記述されたプロンプトを作成し、LLMに入力する。LLMは、各BBがTADAに関連している可能性を0から10の評価値で出力する。

抽出されたキーインサイト

Unmasking the Shadows: Pinpoint the Implementations of Anti-Dynamic Analysis Techniques in Malware Using LLM

by Haizhou Wang... 場所 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.05982.pdf

深掘り質問

マルウェア解析の自動化にどのように貢献するだろうか？

本稿で提案された手法は、従来、リバースエンジニアリングにおける手作業に頼っていたTADA（Techniques of Anti-Dynamic-Analysis）の特定を自動化するものです。具体的には、マルウェアのバイナリコードから特徴量を抽出し、LLMに入力することで、TADAの実装箇所に近い場所にブレークポイントを設定することを可能にします。これにより、リバースエンジニアは、

TADAを手動で特定する時間を大幅に削減できる
より多くのサンプルを効率的に解析できる
TADAの進化に迅速に対応できる
ようになり、結果としてマルウェア解析の自動化に大きく貢献します。

マルウェア作者は、LLMを用いた解析を回避するために、どのような対策を講じるだろうか？

LLMを用いた解析は強力な一方で、それを回避しようとする動きも出てくると予想されます。マルウェア作者は、

LLMが学習に利用する特徴量を難読化する

APIコールを動的に解決する
文字列を複雑なアルゴリズムで難読化する
コード自体をポリモーフィック化やメタモーフィック化する

LLMの動作を撹乱させるコードを挿入する

解析に無意味なコードを大量に挿入する
LLMの誤判定を誘発するような特徴量を意図的に生成する

LLMの学習データに毒を盛る

悪意のないコードにTADAと類似のコードを混入させ、LLMの誤判定を誘導する
といった対策を講じる可能性があります。このような攻撃への対策として、LLM側の進化はもちろんのこと、動的解析と組み合わせるなど、多層的な解析手法の開発が求められます。

LLMを用いた解析技術は、マルウェア解析以外のセキュリティ分野にどのように応用できるだろうか？

LLMを用いた解析技術は、その汎用性の高さから、マルウェア解析以外にも様々なセキュリティ分野への応用が期待されています。例えば、

脆弱性検出

ソースコードをLLMで解析し、脆弱性の可能性がある箇所を特定する。

侵入検知

ログデータの異常なパターンをLLMで学習し、リアルタイムに攻撃を検知する。

フィッシング対策

フィッシングメールの特徴をLLMで学習し、偽のウェブサイトへのアクセスを防止する。

セキュリティログ分析

大量のセキュリティログをLLMで分析し、セキュリティインシデントの原因究明を支援する。
などが考えられます。LLMは、大量のデータからパターンや特徴を学習することが得意であるため、セキュリティ分野においても、今後ますます重要な役割を担っていくと考えられます。