题外话：
因为人的因素，安全攻防对抗技术不断地变化，这看起来会给安全数据分析带来很大的挑战。
而安全数据的本质是不变的，基础的TCP/IP协议是不变的，恶意软件文件格式是不变的。掌握这些基础的，不变的特征，就能帮助我们分析绝大部分安全数据。
很多时候我们找不到一个恰当的应用场景，把先进的互联网技术应用到安全数据分析中去。我们不妨先去了解数据从何而来，尝试去模拟和解析网络协议，去捕获和运行恶意软件，去摸索和分析它们的行为规律。
大数据和机器学习技术蓬勃发展，我做的只是应用层的工作而已，可能这像是一个组装游戏，把各个技术，算法组装在一块就好了。
从去年7月份开始，我开始尝试使用ClickHouse大数据分析引擎去解决Anglerfish蜜罐日志和恶意软件（ELF）样本数据分析问题。现在总结一些经验和技巧，也给大家分享下几个数据分析场景。
1）二进制文件数据分析
传统的逆向分析工程师一般是通过IDA打开一个二进制样本进行深入分析。我并不是这样做的，一般我也不需要逆向分析单个样本。
我通过Radare2工具自动化分析二进制可执行文件（PE，ELF等格式），并把二进制文件结构化存储到ClickHouse数据中。这样，我不用每次分析一个样本都打开IDA。
你要知道等IDA打开并分析完1个样本一般需要10秒钟的时间，这对于分析百万/千万级的样本是不现实的。
以下是单机版ELF文件建表SQL示例：
CREATE TABLE `elf`(
这样二进制可执行文件不仅实现了（极高的压缩比例）存储，还能根据文件结构化特征去计算。
场景1: 二进制文件相似性搜索
样本MD5: 80c0efb9e129f7f9b05a783df6959812
对比下和VirusTotal的样本相似搜索结果
VirusTotal搜索语法1：
similar-to:ba5b781ebacac07c4b14f9430a23ca0442e294236bd8dd14d1f69c6661551db8
结果：通过“Multi-similarity searches”相似性搜索返回结果较快，未找到相似样本
VirusTotal搜索语法2:
ssdeep:"49152:8xCbfW0KSrQqSQakNQ7GkIwGBl8BCaBrw5g+:UofBSQaZHGBl8BCaBr4F"
结果：通过ssdeep相似性搜索时间较长，未找到相似样本
扩展阅读：
[1] Multi-similarity searches https://support.virustotal.com/hc/en-us/articles/360001398517
[2] https://ssdeep-project.github.io/ssdeep/index.html
ClickHouse搜索语法1:
结果：找到相似样本d2f94e178c254669fb9656d5513356d2
原理：预先提取二进制样本反汇编代码字符串特征，通过ClickHouse + N-gram算法实现分布式计算字符串相似性。
扩展阅读：
[2] https://gallery.azure.ai/Experiment/Text-Classification-Step-3A-of-5-n-grams-TF-feature-extraction-2
ClickHouse搜索语法2:
结果：未找到相似样本（这里strings字符串过多，超过了N-gram特征大小限制：2^15）
原理：提取二进制样本字符串特征，利用N-gram算法去计算字符串相似性，然后通过ClickHouse ngramDistance函数实现分布式计算。
ClickHouse搜索语法3:
样本MD5: e535efb05104554df308aa0668c16150
匹配到相似样本之后再去关联分析获得nod32病毒名。
场景1小结：
ClickHouse数据源ELF样本量上去之后匹配速度明显变慢，asm_sig预提取成本大，可以同时提取其它成本低而且高效的特征（比如strings_sig等），不同样本场景选取不同数据维度特征。
VirusTotal “Multi-similarity searches”不能组合搜索
场景2: 二进制文件特征搜索
样本MD5: 80c0efb9e129f7f9b05a783df6959812
ViruslTotal搜索语法1:
content:"c_2910.cls" content:"k_3872.cls"
ViruslTotal搜索语法2:
content:{635f323931302e636c73} content:{6b5f333837322e636c73}
结果：通过字符串特征，在VirusTotal平台上找到了多种类型的文件，可以看出Lazarus Dacls RAT在Windows，Linux和Mac平台都存在相关样本。
VirusTotal搜索语法3:
content:{488b45e8ba01000000488d35[4]4889c7e8[4]85c07f0ab800000000e990000000488b45e8ba01000000488d35[4]4889c7e8[4]85c07f07b800000000eb6d}
通过vt-ida插件（ida反汇编引擎），选取指定反汇编代码段，将内存偏移量或地址泛化并提取16进制字符串特征。
结果：通过Mnemonic（助记符）特征，在VirusTotal平台上找到了多个含有同样汇编代码特征的文件。
扩展阅读：
[1] https://github.com/VirusTotal/vt-ida-plugin
[2] https://support.virustotal.com/hc/en-us/articles/360001386897-Content-search-VTGrep-
ClickHouse搜索语法1:
结果：只匹配到1个样本（另一个样本提取字符串信息出错了）
ClickHouse搜索语法2:
结果：匹配到2个样本
ClickHouse搜索语法3:
通过mkYARA插件（capstone反汇编引擎），选取指定反汇编代码段，将内存偏移量或地址泛化并提取16进制字符串特征。
注：mkYARA插件只支持x86/x86-64 CPU架构，ARM和MIPS CPU架构还需自己完善capstone相关代码。
把YARA转换成SQL（vt-ida-plugin插件生成的16进制字符串特征也适用）
结果：匹配到2个样本
小结：
十六进制字符串搜索，在ClickHouse数据源ELF样本量上去之后匹配速度变得非常慢（样本量），但可以通过时间，文件大小，CPU架构等去限定搜索数据量级。
VirusTotal VTGrep不能组合搜索
YARA转SQL之后，通过ClickHouse在海量样本中去搜索样本优势明显
**场景3: 函数相似性匹配
**
ClickHouse搜索语法1:
把一个被stripped的样本的函数对应的反汇编代码作为字符串特征，搜索未被stripped的样本中对应的函数名是什么。
ClickHouse搜索语法2:
把匹配到的函数名做group by统计，可以看到这个函数名绝大数时候被命名为：scanner_init，但也出现变种样本命名为：telnetscanner_scanner_init
**2）结构化日志数据分析
**
场景4: 数据关联分析，统计，报表
基于ClickHouse数据库，把Anglerfish蜜罐中的sessions，downloads，payloads三个表进行关联分析，可以很快速地分析海量日志数据，再结合Redash系统通过SQL和Python去写数据模型和业务逻辑代码。
我这里把Anglerfish蜜罐捕获的Raw Payload数据进行Base64编码存储和计算，并把YARA规则识别的Exploit特征（rule和tag）存储到ClickHouse数据库中。YARA规则示例：
rule XiongMai_DVRIP_0day_RCE: IoT Camera Zero_day
3）相似性去重
海量（Payload和样本）数据分析避免不了重复数据，通过聚类实现相似性去重之后，会降低大量重复性工作。这时候再通过异常检测算法自动化告警新增数据，每天需要人工处理的事件也就不多了。
原理：通过SSDC算法对样本/Payload数据聚类，再抽取每个类中的1个成员。
恶意软件聚类分析 - 单机版Demo：https://github.com/zom3y3/ssdc
场景5: 未知Payload检测算法
第一步：筛选数据
第二步：聚类，相似性去重
第三步：通过slack和邮件告警
当看到告警时，我需要“肉眼”扫一遍，大多数时候是什么事都不用干，有时需要补充异常检测算法规则。只有当运气好的时候，才需要深入地分析在野0-day漏洞利用Payload。
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另外我创建了一个Botnet安全交流群，主要讨论Botnet，Honeypot等话题。（不过群里气氛现在还不活跃）
感兴趣的朋友可以加我的个人微信号：geenul
入群需要备注：真实姓名，所在公司/学校/单位，Botnet安全交流群。
例如：叶根深，360Netlab，Botnet安全交流群
一般我在微信公众号会发一些“软文”，不过我的推特是另一种风格哦，欢迎关注和交流: https://twitter.com/zom3y3