TRACE

,,,다짜고짜 죽는다니!

문제를 풀어보자

HTTP objects 를 확인해보니 mms message가 있다.

둘 사이의 통신에서 mms message가 왔다갔다 한 것 같다.

해당 패킷을 찾아가면 MP4 형식을 사용하고 있는 것을 알 수 있다.

따라서 해당 패킷의 TCP Stream을 따라가 본다.

우리가 찾던 mp4 파일의 이름은 VID_20130705_145557.mp4이다.

해당 패킷을 추출(Raw로 저장)하고

추출된 패킷 중 mp4 파일을 카빙하기 위해서 mp4 파일의 헤더 시그니처를 찾아보자.

Carving 이란?
: 덩어리에서 필요없는 부분을 제거한다는 의미이며, 특정 확장자에 대한 파일들만 추출하고 싶을때 카빙한다라고 한다.

http://forensic-proof.com/archives/300

mp4 파일의 헤더 시그니처는 00 00 00 18 66 74 79 70 이다, 

패킷에서 이 부분을 찾아보자.

HxD를 통해 해당 부분을 검색해서 찾았고, 앞 부분은 Delete한 후, mp4 파일로 따로 저장했다.

YOU HAVE DIED OF DYSENTERY..

아무튼 정답은 DYSENTERY!

기초 정적 분석

대부분이 이를 악성코드라고 판단하고 있다.

이는 UPX로 패킹되어 있음을 알 수 있다.

upx -d 옵션을 사용해 언패킹해준다

pestudio는 정적 분석 도구로, 각 세션에서 blacklist에 등록된 기능, 문자열, API 등 모든게 파악 가능하다.

IAT를 보면 레지스트리 조작, 서비스 조작 등을 수행한다는 사실을 쉽게 파악할 수 있다.
또한 디바이스 드라이버, 디렉터리 관련 API를 많이 사용하는 것으로 보아 디렉터리 조작 등의 추가적인 수행이 있을 것으로 보이며, 리소스로부터 exe 파일을 드로핑하여 실행할 것으로도 추측할 수 있다.
파일 내부에는 CreateProcessA는 보이지 않는데 이런 추가적인 실행은 ShellExecureA를 통해서 할 것으로 추측된다.

기초 동적 분석

SysAnalysis 에 파일을 올리고 Start

현재 실행중인 프로세스는 단 한개.

PPID 720 -> Hex 값으로 2D0

Logging을 살펴보면 기존 PID(2D0)와 hex 값(1CC)이 다른 것을 확인할 수 있고

svchost는 여기서 실행된 것이 아님을 알 수 있다.

Open Ports를 보면 해당 프로세스가 4개의 포트를 열고 있다

Process DLLs : dll이 실행될 때 scvhost.exe도 실행이 된다

Reg Monitor : 레지스트리 값이 변경됐음

Directory Watch data : 레지스트리 값을 생성/변경함을 확인할 수 있음(용량이 크므로 dll이 아닐까 추정)

Mutex : PID에 해당하는 뮤텍스가 몇개 있지만 악성코드 인지 파악 불가

Pipes : 파이프 등록(net?뭐시기니까 인터넷 사용하는 것이 아닐지 추측)

SYSTEM 디렉토리에 64to32.dll을 만들어 서비스에 등록하고(scvhost.exe) 이 dll이 네트워크 파이프를 통해 통신을 한다.

(이전 문제와 이어지는 것 같다)

Betty가 Gregory를 만나면서 그녀의 행적을 감추려고 한다고?!

이들이 어느 도시에서 만날지 알아야 한다.

1024 포트를 사용해서 많은 양의 데이터가 오고 간 것을 확인할 수 있었고 

이를 TCP Stream을 통해 따라 들어가보면

패킷이 암호화 or 난독화 되어 읽을 수 없다.

이때, NetworkMiner 도구를 사용하면 유용하다고 한다.

NetworkMiner

: Windows 용 Network Forensic Analysis Tool(NFAT)
: 운영체제, 세션, 호스트 이름, 열린 포트 등을 검색하기 위해 수동 네트워크 스니퍼/패킷 캡처 도구로 사용
: PCAP 파일에서 전송 된 파일 및 인증서를 다시 생성/재구성 함
: 고급 네트워크 트래픽 분석을 쉽게 수행해줌
: 웹 사이트에서 네트워크를 통해 스트리밍이 되는 미디어 파일을 추출하고 저장하는데 사용되기도 함

NetworkMiner를 사용하니 많은 파일들이 복구된다. 여기서 Message 탭을 들어가보겠다.

이들의 대화 내용이 보이고, 비밀번호(S3cr3tVV34p0n)가 나와있다. 

뭐에 대한 비밀번호지?

마지막 메세지를 살펴보면 DCC SEND 프로토콜을 이용하여 소통한 것임을 알 수 있다.

DCC(Direct Client-to-Clinet)
: IRC와 관련된 하위 프로토콜로 파일을 교환할 때 사용(단말기-단말기 통신을 위해 사용)

DCC CHAT <protocol> <ip> <port>
: ip와 port는 발신자의 것이며 정수로 표시

DCC SEND <filename> <ip> <port> <file size>

결국,  819,200 byte 크기의 '3nd3zv0us;라는 파일을 1024번 포트를 통해 보냈다는 것을 알 수 있다.

비밀번호는 이 파일에 대한 것이겠지?

TCP Stream에서 819KB 크기를 가지는 패킷만 선택하여 파일을 저장해준다.(복구)

※ 저장 시 주의!! Show data as 저 부분을 Raw로 설정한 후 저장해야 한다※ 

이 파일은 헤더 시그니처가 존재하지 않고 비밀번호

와 연관된 파일이란 특징을 생각해봤을 때, 

TrueCrypt로 암호화된 파일이라고 추측된다.

트루크립트(TrueCrypt)
: 실시간 파일 암호화(on-the-fly encryption (OTFE))를 지원하는 응용 소프트웨어

아까 얻었던 비밀번호 S3cr3tVV34p0n 를 입력해본다.

이 디스크를 들어가보면 두 개의 파일이 존재한다

이 둘이 만나기로 한 장소는 LAS VEGAS이다,

round1.pcap 파일을 보던 중 

IRC 프로토콜로 통신하고 있는 것을 확인할 수 있었다.

따라서 여기서 채팅 데이터를 볼 수 있을 것 같다.

IRC (Internet Relay Chat)

: 텍스트 기반의 메시지 전송 프로토콜
: 클라이언트-서버 형태의 메시지 교환 네트워크 구성
: IRC 프로토콜은 TCP를 사용하며 대개 6667번 포트를 사용

TCP Stream을 따라오니 역시 채팅 데이터가 남아있었다

서로 인사를 주고 받고, "what day do you want to meet up?"이라는 문자열에 대한 대답은

인코딩 되어 볼 수 없었다.

따라서 이 이후의 문자열을 디코딩하여 문제를 풀면 되겠다.

인코딩 된 것을 보면 &#문자열; 형태를 띄고 있다.

이는 HTML 엔티티로, HTML 인코딩 된 것임을 알 수 있다.

HTML 엔터티

: HTML에서 특정 캐릭터들이 예약되어있기 때문에 표기의 혼란을 막기 위해서 사용하는 것
: 흔히 공백을 &nbsp; 로 쓰거나 <,>를 &lt; &gt; 처럼 쓰는 것
: 앰퍼샌드 '&'로 시작하고 세미콜론 ';'으로 끝나는 문자열

따라서 HTML 디코딩 페이지를 통해 데이터를 디코딩 해주었다.

회의가 예정된 요일은 수요일(Wednesday)이다.

분석 시작!

1. 기초 정적 분석 

악성코드인지 정상적 코드인지 판단이 잘 안서나보다.

각각의 비율이 거의 비슷하다

PEView에서 확인한 결과, 컴파일 시간은 2017년 6월 17일 09:04:08 이다.

IAT (Import Address Table)

: Import하는 프로그램이 어떤 API가 필요한지에 대한 정보를 담고 있음

: 여기에 등록을 해놔야 프로그램에서 API 사용이 가능함

Kernel32.dll 

: 대부분의 프로그램에서 사용되는 dll. 파일/하드웨어/메모리 접근 및 조작이 가능하기 때문에 주의해야 한다.

CreateMutex, ReleaseMutex 등

: Mutex? 중복 실행 방지를 위해 사용

이름이 있거나 없는 Mutex 오브젝트 하나를 만듬(동기화/원자성을 위해)

CreateThread, CloseHandle, GetCurrentThreadId, Sleep, WaitForSingleObject 등

: 윈도우는 스레드 기반으로 동작함. 프로세스는 작업 공간이며 스레드가 작업을 수행한다. 

메인 스레드는 동작을 하며 부가적 다른 스레드를 만들 수 있고(CreateThread)

현재 스레드 Id 를 확인도 한다.(GetGurrentThreadId)

동기화를 위해 Sleep, WaitForSingleObject 등 이벤트 기반의 함수를 사용하여 스레드의 동작을 확인한다.

스레드 뿐만 아니라 다른 오브젝트(예:Mutex)를 닫을 때도 CloseHandle을 사용하여 반납한다.

GetStartupInfo, CreateProcess, TerminateProcess, GetCurrentProcess, GetProcessId, GetExitCodeProcess

: StartupInfo라는 구조체를 생성하고(GetStartupInfo) 이는 CreateProcess 시 필요함

TerminateProcess는 프로세스 종료 함수이며, GetCurrentProcess로 현재 프로세스의 Handle을 얻을 수 있다.

GetExitCodeProcess는 프로세스 종료 시 반환값을 리턴한다.

CreatePipe, PeekNamedPipe, ReadFile, WriteFile 등

: Pipe? 프로세스끼리의 통신을 위한 것

파이프를 생성하여(CreatePipe) 파이프로부터 데이터를 읽고(PeekNamedPipe)

ReadFile, WriteFIle을 통해 오브젝트(파일, 파이프 등)에 데이터를 쓰고 읽는다. 

GetTickCount, QueryPerformanceCounter 등

: 시간 관련 함수

또 중요한 dll 중 하나, USER32.dll을 살펴보자

USER32.dll = user의 인터페이스(버튼, 스크롤바, 사용자 행위 제어 등)를 제어하는 라이브러리. GUI 기반

ShowWindow

: Window 창의 상태를 지정 --> BackDoor는 이를 통해 자신의 창을 감출 것임을 예상

SubSystem : Win Console(CMD창)을 통해 동작하고 있다는 것을 알 수 있다.

하지만 ShowWindow를 통해 안보이게 감춰서 실행하겠지

패킹은 되어있지 않으며, Visual C++ 9.0 버전으로 컴파일 된 실행 파일이라는 것을 알 수 있다.

2. 기초 동적 분석

소켓 프로그래밍을 하는 파이썬 코드

30초 동안 Dump(기록)한다고 설정해놨으니,, 30초 안에 해당 기능을 실행해보겠다

Start 누른 후 Python 실행

30초가 지나면 Dump가 떠지면서  Backdoor의 실행이 끝난다.

파이썬을 실행했기 때문에 pythonw.exe 프로세스가 동작했음을 알 수 있고

cmd.exe가 실행된 것도 알 수 있다.

SimpleBackdoor.exe의 PID와 cmd.exe의 PPID가 겹치는 것으로 보아 SimpleBackdoor가 cmd를 실행한 것임을 알 수 있다.

정적 분석에서 봤던 API 함수들이 보인다.

socket 관련 함수들도 보인다.

bind : 1337번 포트로 연결하고 listen 한다.

accept : 클라이언트와 통신을 시작하는 지점

CreateRemoteThread : 스레드를 만들어 클라이언트와 통신한 것임

SimpleBackdoor.exe는 Pipe 2개(Read, Write를 위한 것이라고 추측)와 Socket을 하나 만들었음을 확인할 수 있다.

<script>alert(1);</script>를 넣어야 한다고 쓰여있다.

따라서 빈칸에 일단 <script>alert(1);</script>를 넣어주니

no hack이 뜬다

계속 입력해본 결과, 

sc, al과 같은 문자+문자. 즉, 문자열 조합은 입력 허용되지 않고

<, <>, >등 문자 하나는 입력 허용되며

</>를 입력하면 입력한 것이 사라진다.

따라서, 

<</>s</>c</>r</>i</>p</>t>a</>l</>e</>r</>t</>(1);<</>/s</>c</>r</>i</>p</>t>

입력결과

ㅎㅎ 아니었다

문자 하나는 걸러내지 못하고 문자열은 걸러내는 것을 보니

문자를 구분해서 보내면서 서버에서 문자열로 취급할 수 있도록 입력을 해야하는데

찾아보니  urlencoding 방법을 사용하면 이 문제를 쉽게 풀 수 있다고 한다.

NULL은 URL인코딩 시 %00으로 

<s%00c%00r%00i%00p%00t>a%00l%00e%00r%00t%00(1);<%00/%00s%00c%00r%00i%00p%00t>

입력 시 

이 문제에서 우리가 해결해야 할 것은 

1. trial 제한을 없애고

2. 프로그램 종료 시 광고를 제거하는 것 

Ctrl+F8로 실행하면 프로그램의 시작 전에 멈추게 된다.

따라서 이 함수가 실행되기 전 trial 횟수가 검증되는 부분이 있을 것이라 생각했고

윗 부분(004898F1) JLE 명령어를 JMP로 바꿔준 후 실행 파일을 따로 저장한다.

수정 파일을 실행시키면 라이선스 검증창이 뜨지 않고

프로그램을 바로 열 수 있으며

Quit 버튼을 통해 종료시키면 광고창도 뜨지 않고 프로그램을 무제한으로 이용할 수 있다.

Register을 해야만 할 수 있다는 것들이 너무 많아서 Register한 것처럼 프로그램을 조작해보겠다

F9를 눌러 계속 실행하다보면 프로그램이 중간중간 정지하게 된다.

이럴때는 Shift + F9를 통해서 빠져나오면 되는데, 그럼에도 불구하고 이상한 루틴에 빠지게 되어 프로그램 종료지점으로 가게 된다.

이런 방법을 '안티 디버깅' 기법이라고 하고, 디버깅 탐지를 막기위해 프로그램 제작자가 심어놓은 기술이라고 보면 된다.

체크하게 되면 중간중간 멈추는 현상이 나타나지 않는다.

프로그램 중간중간 UNREGISTERED라고 표기되어 있는 부분을 싹 바꿔주겠다

이 상태에서 잠시 프로그램을 정지하고(F12 또는 일시정지버튼)

call stack (K)을 살펴보면 호출된 함수들의 목록을 확인할 수 있다.

메모리 상 다양한 dll 파일이 있지만 우리는 사용자가 사용하는 프로그램에서만 사용되는 DLL 을 살펴봐야 한다.

Alt+F9 이후에 프로그램에 뜨는 OK버튼 클릭 --> User Code까지 실행이 됨

이 MessageBox를 호출한 함수의 루틴을 확인해보기 위해 

Call stack에서 함수 확인

ⓐ CMP EAX,3 

이 명령어에서 그룹 제한 수 3을 큰 숫자로 늘리거나 

ⓑ JL 00408B34

JL 명령어를 통과해야하는데 이를 통과하지 못하고 해당 경고창이 뜬 것임을 알게 되었다.

따라서 이 부분의 명령어를 JMP로 바꾸어 무조건 점프하게 해본다.

인원 수 제한을 푸는 방법도 위와 같다.

OllyDBG에서 일시정지, Alt+F9, 확인버튼

F8눌러서 RETN으로 넘어가고

또 F8을 누르면 바로 위에 CALL함수가 있는 다음줄로 넘어간다.

☞ 이 CALL함수가 메시지 박스!!

CMP EAX,4에서 숫자를 높이거나

JL을 JMP로 바꿔주면?

성공

OpenCV

: 실시간 이미지/영상 처리에 사용하는 오픈 소스 라이브러리 

: Python, C++, Java 와 같은 다양한 개발 환경을 지원

: Windows, Linux, Mac OS, iOS 및 Android같은 다양한 OS를 지원하는 크로스 플랫폼

Cascade Classifier : 다단계 분류

- Haar Cascade Object Detection 모듈

     : 머신러닝 기반 Object Detection 알고리즘. OpenCV의 대표적인 API

     : 다수의 객체 이미지와 객체가 아닌 이미지를 cascade 함수로 트레이닝 시켜 객체 검출

     : 미리 정해진 방식으로 인식(xml 파일에 학습데이터 저장되어 있음)

       ↔ Machine Learning : data training 방식

     : 빠른 Object Detection 가능, 간단, 가벼움

     : 정확도가 낮아 예외 사항에 약함

import cv2
import numpy as np
from tkinter import *
from PIL import Image
from PIL import ImageTk
from tkinter import filedialog

#xml에 있는 얼굴인식 파일정보를 기반으로 detection
face_cascade_name = './opencv/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml'
eyes_cascade_name = './opencv/data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml'

file_name = 'soccer.jpg'
title_name = 'Haar cascade object detection'
frame_width = 500 #사이즈가 크면 인식하는게 더 많기도 함(Haar cascade의 경우)

def selectFile():
    file_name=filedialog.askopenfilename(initialdir="./", title="Select file",filetypes = (("jpeg files","*.jpg"),("all files","*.*")))
    print('File name: ', file_name)

    read_image = cv2.imread(file_name)
    (height, width) = read_image.shape[:2]
    frameSize = int(sizeSpin.get())
    ratio = frameSize / width
    dimension = (frameSize, int(height * ratio))
    read_image = cv2.resize(read_image, dimension, interpolation = cv2.INTER_AREA)
    image = cv2.cvtColor(read_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = Image.fromarray(image)
    imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=image)
    detectAndDisplay(read_image)

def detectAndDisplay(frame):
    frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#Gray scale로 바꿔줌
    frame_gray = cv2.equalizeHist(frame_gray) #히스토그램 이용 -> 디지털 이미지
    #-- Detect faces
    faces = face_cascade.detectMultiScale(frame_gray) #MultiScale 특정 영역.. 얼굴정보

    for(x,y,w,h) in faces:
        center = (x+w//2, y+h//2) #사각형(얼굴) 중간
        frame = cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w, y+h), (0,255,0), 4) #녹색 사각형(두께4)그리기
        faceROI = frame_gray[y:y+h, x:x+w] #관심영역 = 금방 선택한 얼굴
        #-- In each face, detect eyes
        eyes = eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI)
        for (x2,y2,w2,h2) in eyes:
            eye_center = (x + x2 + w2//2, y + y2 + h2//2)
            radius = int(round((w2 + h2)*0.25)) #반지금 구하기 : 정사각형모양에 0.25곱해서(4분의 1)실수, 반올림
            frame = cv2.circle(frame, eye_center, radius, (255,0,0),4)

    #cv2.imshow("Capture - Face detection", frame)
    #버튼을 눌러 새로운 화면 보여줌
    image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image= Image.fromarray(image)
    imgtk = ImageTk.PhotoImage(image = image)
    detection.config(image=imgtk)
    detection.image = imgtk


#main
main = Tk()
main.title(title_name)
main.geometry()

read_img = cv2.imread(file_name)
(height, width) = read_img.shape[:2]
ratio = frame_width / width
dimension = (frame_width, int(height * ratio))
read_img = cv2.resize(read_img, dimension, interpolation = cv2.INTER_AREA)

image = cv2.cvtColor(read_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) #이걸 안하면 색이 좀 빛바랜 것처럼 나옴
image = Image.fromarray(image)
imgtk = ImageTk.PhotoImage(image = image) #Tk Pillow 위에 그리기 위한 과정

#cv2.imshow("Original Image", image)

face_cascade = cv2.CascadeClassifier()
eyes_cascade = cv2.CascadeClassifier()

#-- 1. Load the cascades
if not face_cascade.load(cv2.samples.findFile(face_cascade_name)):
    print("--(!) Error Loading face cascade")
    exit(0)
if not eyes_cascade.load(cv2.samples.findFile(eyes_cascade_name)):
    print("--(!) Error Loading eyes cascade")
    exit(0)
    

label = Label(main, text=title_name) #타이틀
label.config(font=("Courier", 18))
label.grid(row=0, column=0, columnspan=4)

sizeLabel = Label(main, text='Frame Width : ')
sizeLabel.grid(row=1, column=0)

sizeVal = IntVar(value = frame_width)
sizeSpin = Spinbox(main, textvariable = sizeVal, from_=0, to=2000, increment=100, justify=RIGHT) #부모 윈도우 안에,,,
sizeSpin.grid(row=1, column=1)

Button(main, text="File Select", height=2, command=lambda:selectFile()).grid(row=1,column=2, columnspan=2)
detection = Label(main, image=imgtk)
detection.grid(row=2, column=0, columnspan=4)
detectAndDisplay(read_img)

윈도우 API

- 대부분의 악성코드는 윈도우 플랫폼에서 동작

- 운영체제와 밀접하게 상호작용

https://these-dayss.tistory.com/100?category=991231 

핸들(Handle)

- 윈도우, 프로세스, 모듈, 메뉴, 파일 등과 같이 운영체제에서 오픈되거나 생성

- 객체나 메모리 위치를 참조한다는 점에서 포인터와 같음

파일 시스템 함수

- 악성코드가 시스템과 상호작용하는 가장 일반적인 방식은 파일을 생성하거나 수정해 파일명을 구별하거나 기존 파일명을 변경하는 방식

- 식별자(Signature)로 사용 가능하다

- 파일을 생성해 그 파일에 웹 브라우징 내용을 저장한다면? 해당 스파이웨어 형태일 가능성이 높다

파일 매핑은 윈도우 Loader 기능을 복제할 때 주로 사용

(파일 맵을 획득한 후 악성코드는 PE 헤더를 파싱해 메모리 내의 파일에 필요한 부분을 변경 -> 마치 OS 로더에 의해 로드된 것처럼 PE 파일을 실행)

공유 파일

- \\ServerName\share 나 \\.\ServerName\share로 시작하는 이름을 가짐

- 네트워크 상에 저장된 공유 폴더에서 디렉터리나 파일에 접근

윈도우 레지스트리

- 운영체제 설정이나 옵션 같은 프로그램 구성 정보를 저장

- 네트워킹, 드라이버, 시작, 사용자 계정, 다른 정보 등 거의 모든 윈도우 구성 정보 저장

- 레지스트리를 활용하는 악성코드? 영구 데이터나 설정 데이터 저장 / 컴퓨터 부팅 시 마다 자동으로 동작할 수 있게 수정

+) 내 컴퓨터\HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run : 부팅 시 자동실행되는 값들을 담고 있음. 이곳에 레지스트리가 추가되거나 수정된다면 악성코드 행위를 한다고 의심해볼 수 있음!

+ <악성코드에서 레지스트리를 수정할 목적으로 사용하는 윈도우 API>

서비스

- 악성코드가 새로운 코드를 실행하는 또 다른 방식은 서비스로 설치하는 방법!!

- 백그라운드 애플리케이션으로 실행하는 서비스를 사용, 프로세스나 스레드 없이 실행 (코드가 스케줄링돼 사용자 입력 없이 윈도우 서비스 관리자가 실행)

- 서비스 이용의 이점

    - SYSTEM 권한으로 실행(administrator나 사용자 계정보다 상위 권한)

    - 운영체제 시작 시 자동으로 실행

    - 작업관리자(Task Manager)에 프로세스가 보이지 않을 수 있음

- 서비스 API

    - OpenSCManager : 서비스 제어 관리자(Service control manager)에 핸들 반환

    - CreateService : 신규 서비스로 등록, 부팅 시 서비스의 자동/수동 시작 여부를 호출자가 지정

    - StartService : 서비스를 시작하고 서비스가 수동으로 시작하게 설정되어 있을 때만 사용

--> 이 API 사용 여부가 판단되면 악성코드 행위를 의심해볼 수 있음!

+) Autoruns 프로그램 = 운영체제가 시작 시 자동으로 실행하는 코드를 목록화. IE, 다른 프로그램으로 로드되는 DLL, 커널로 로드되는 드라이버 목록화. 전체 리스트가 아닐 수 있으니 너무 의존하지 않을 것

버클리 호환 소켓

- 이 소켓의 네트워크 기능은 Winsock 라이브러리에서 주로 ws2_32.dll에 구현

--> 악성코드가 해당 API 함수를 사용하고 있다면 socket 을 이용한 네트워크 작업을 하고 있음을 예측할 수 있다!!

WinINet API

- Winsock API 보다 상위 수준의 API

- Wininet.dll에 저장

- HTTP, FTP와 같은 프로토콜을 구현

DLL(Dynamic Link Libraries, 동적 링크 라이브러리)

- 현재 윈도우에서 다양한 애플리케이션끼리 코드를 공유하는 라이브러리를 사용하는 방식

- 다른 애플리케이션에 의해 실행할 수 있는 Export 함수를 포함

- 정적 라이브러리는 DLL 이전에 사용하던 표준 라이브러리로 프로세스를 별도로 메모리에 로드했었음

++ 악성코드 제작자가 DLL을 어떻게 이용할까?++

ⓐ 악성코드 저장용 

    exe 파일 프로세스당 하나만 가지기 때문에 dll을 사용하여 다른 프로세스에서 실행 가능

ⓑ 윈도우 DLL 사용

    거의 모든 악성코드는 윈도우와 상호작용할 수 있는 윈도우 OS DLL을 사용하여 악성코드 분석가에게 힌트 제공

ⓒ 외부 DLL 사용

    다른 프로그램과의 상호동작을 위해 외부 DLL 사용

ⓓ 윈도우 API 활용해 직접 다운로드하지 않고 파이어폭스의 DLL을 이용

프로세스

- 새로운 프로세스를 생성하거나 기존 프로세스를 변형해 현재 프로그램 외부에서 코드를 실행

- CreateProcess () 

스레드 : 윈도우 운영체제가 실행. 프로세스 내의 코드 일부를 실행

          : 운영체제가 스레드를 교체하기 전, CPU의 정보를 스레드 문맥에 저장 -> 스레드가 CPU 내부 레지스터 값 변경