performing-automated-malware-analysis-with-cape

name	performing-automated-malware-analysis-with-cape
description	部署和操作 CAPEv2 沙箱，进行自动化恶意软件分析，具备行为监控、载荷提取、配置解析和反规避能力。
domain	cybersecurity
subdomain	malware-analysis
tags	["cape","sandbox","automated-analysis","malware-analysis","behavioral-analysis","payload-extraction","cuckoo"]
version	1.0
author	mahipal
license	Apache-2.0

使用 CAPE 进行自动化恶意软件分析

概述

CAPE（Config And Payload Extraction，配置与载荷提取）是一款从 Cuckoo 派生的开源恶意软件沙箱，可自动化执行行为分析、载荷转储和配置提取。CAPEv2 具备用于行为插桩的 API 钩挂功能，可捕获执行过程中创建/修改/删除的文件，以 PCAP 格式记录网络流量，并包含 70+ 个针对 Emotet、TrickBot、Cobalt Strike、AsyncRAT 和 Rhadamanthys 等家族的自定义配置提取器（cape-parsers）。签名系统包含 1000+ 个行为签名，可检测规避技术、持久化、凭据窃取和勒索软件行为。CAPE 的调试器支持通过在 YARA 签名中组合调试器操作来动态绕过反规避机制。推荐部署方式：Ubuntu LTS 宿主机 + Windows 10 21H2 客户机虚拟机。

前置条件

• Ubuntu 22.04 LTS 服务器（8+ CPU 核心、32GB+ 内存、500GB+ SSD）
• KVM/QEMU 虚拟化支持
• Windows 10 21H2 客户机镜像
• Python 3.9+，安装 CAPEv2 依赖项
• 用于隔离分析网络的网络配置

操作步骤

步骤 1：通过 API 提交和分析样本

#!/usr/bin/env python3
"""用于自动化恶意软件提交和分析的 CAPE 沙箱 API 客户端。"""
import requests
import json
import time
import sys
from pathlib import Path


class CAPEClient:
    def __init__(self, base_url="http://localhost:8000", api_token=None):
        self.base_url = base_url.rstrip("/")
        self.headers = {}
        if api_token:
            self.headers["Authorization"] = f"Token {api_token}"

    def submit_file(self, filepath, options=None):
        """提交文件进行分析。"""
        url = f"{self.base_url}/apiv2/tasks/create/file/"
        files = {"file": open(filepath, "rb")}
        data = options or {}
        data.setdefault("timeout", 120)
        data.setdefault("enforce_timeout", False)

        resp = requests.post(url, files=files, data=data, headers=self.headers)
        resp.raise_for_status()
        result = resp.json()
        task_id = result.get("data", {}).get("task_ids", [None])[0]
        print(f"[+] 已提交 {filepath} -> 任务 ID：")
         task_id

     ():
        
        url = 
        resp = requests.get(url, headers=.headers)
         resp.json().get(, )

     ():
        
        elapsed = 
         elapsed < max_wait:
            status = .get_status(task_id)
             status == :
                ()
                 
            time.sleep(poll_interval)
            elapsed += poll_interval
            ()
         

     ():
        
        url = 
        resp = requests.get(url, headers=.headers)
         resp.json()

     ():
        
        report = .get_report(task_id)
        configs = report.get(, {}).get(, [])
         configs

     ():
        
        report = .get_report(task_id)
         report.get(, [])

     ():
        
        report = .get_report(task_id)
        network = report.get(, {})
        iocs = {
            : [d.get()  d  network.get(, [])],
            : [h.get()  h  network.get(, [])],
            : [
                     h  network.get(, [])],
        }
         iocs

     ():
        
        task_id = .submit_file(filepath)
          task_id:
             

         .wait_for_completion(task_id):
            report = {
                : task_id,
                : .get_config(task_id),
                : .get_network_iocs(task_id),
                : (.get_dropped_files(task_id)),
            }
             report
         


 __name__ == :
     (sys.argv) < :
        ()
        sys.exit()

    url = sys.argv[]  (sys.argv) >   
    client = CAPEClient(url)
    result = client.analyze_sample(sys.argv[])
     result:
        (json.dumps(result, indent=))

验证标准

• 样本在配置的超时时间内提交并完成分析
• 已知恶意软件家族触发了行为签名
• cape-parsers 成功提取恶意软件配置
• 网络流量已捕获并提取 IoC
• 已收集投放的文件和载荷以供进一步分析
• 反规避绕过对具有沙箱感知的恶意软件有效

参考资料

• CAPEv2 GitHub
• CAPE 沙箱文档
• 使用 CAPE 自动化恶意软件分析
• 在 Ubuntu 上安装 CAPEv2