Cryptographic/Compression Algorithms

密码/压缩算法

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识别算法

如果您在代码中使用移位、异或和多个算术运算，很可能是实现了一个密码算法。这里将展示一些无需逆向每一步骤即可识别所使用算法的方法。

API函数

CryptDeriveKey

如果使用了此函数，您可以通过检查第二个参数的值来找到正在使用的算法：

在此处查看可能算法及其分配值的表格：https://docs.microsoft.com/en-us/windows/win32/seccrypto/alg-id

RtlCompressBuffer/RtlDecompressBuffer

压缩和解压给定的数据缓冲区。

CryptAcquireContext

根据文档：CryptAcquireContext函数用于获取特定加密服务提供商（CSP）中特定密钥容器的句柄。返回的句柄用于调用使用所选CSP的CryptoAPI函数。

CryptCreateHash

启动对数据流的哈希处理。如果使用此函数，您可以通过检查第二个参数的值来找到正在使用的算法：

在此处查看可能算法及其分配值的表格：https://docs.microsoft.com/en-us/windows/win32/seccrypto/alg-id

代码常量

有时很容易识别算法，因为它需要使用特殊且唯一的值。

如果您在Google中搜索第一个常量，您会得到以下结果：

因此，您可以假定反编译的函数是sha256计算器。 您可以搜索任何其他常量，您可能会得到（可能）相同的结果。

数据信息

如果代码没有任何重要的常量，它可能是从.data部分加载信息。 您可以访问该数据，将第一个双字分组并像前面的部分那样在Google中搜索：

在这种情况下，如果您搜索0xA56363C6，您会发现它与AES算法的表相关联。

RC4 （对称加密）

特征

它由3个主要部分组成：

• 初始化阶段/：创建一个值表，范围从0x00到0xFF（总共256字节，0x100）。这个表通常称为替换盒（或SBox）。

• 混淆阶段：将在之前创建的表中进行循环（再次循环0x100次）并使用半随机字节修改每个值。为了创建这些半随机字节，使用RC4的密钥。RC4的密钥可以是1到256字节的长度，但通常建议长度超过5字节。通常，RC4密钥长度为16字节。

• XOR阶段：最后，明文或密文将与之前创建的值进行XOR运算。加密和解密的函数是相同的。为此，将根据需要对创建的256字节进行循环执行多次。在反编译的代码中，通常会识别为**%256（模256）**。

为了在反汇编/反编译代码中识别RC4，您可以检查大小为0x100的2个循环（使用密钥），然后将输入数据与在2个循环中之前创建的256个值进行XOR运算，可能使用%256（模256）

初始化阶段/替换盒：（注意计数器使用的数字256以及如何在256个字符的每个位置写入0）

混淆阶段：

XOR阶段：

AES（对称加密）

特征

• 使用替换盒和查找表

• 可以通过特定查找表值（常量）来区分AES。请注意常量可以存储在二进制文件中或动态创建。

• 加密密钥必须是16的倍数（通常为32字节），通常使用16字节的IV。

SBox常量

Serpent （对称加密）

特征

• 很少有恶意软件使用它，但有一些例子（Ursnif）

• 通过其长度（非常长的函数）很容易确定算法是否为Serpent。

识别

请注意以下图像中使用的常量0x9E3779B9（请注意，此常量也被其他加密算法如TEA - Tiny Encryption Algorithm使用）。 还请注意循环的大小（132）以及反汇编指令和代码示例中的XOR操作数量：

如前所述，此代码可以在任何反编译器中显示为非常长的函数，因为其中没有跳转。反编译的代码可能如下所示：

因此，可以通过检查魔术数字和初始XOR，查看非常长的函数，并将长函数的某些指令与实现进行比较（如左移7位和左旋转22位）来识别此算法。

RSA （非对称加密）

特征

• 比对称算法更复杂

• 没有常量！（自定义实现难以确定）

• KANAL（一个加密分析器）无法显示RSA的提示，因为它依赖于常量。

通过比较进行识别

• 在第11行（左侧）有一个 +7) >> 3，与第35行（右侧）的 +7) / 8 相同

• 第12行（左侧）检查 modulus_len < 0x040，而第36行（右侧）检查 inputLen+11 > modulusLen

MD5 & SHA（哈希）

特征

• 3个函数：Init，Update，Final

• 初始化函数相似

识别

Init

您可以通过检查常量来识别它们。请注意，sha_init有一个MD5没有的常量：

MD5 Transform

注意使用更多常量

CRC（哈希）

• 较小且更高效，因为其功能是查找数据中的意外更改

• 使用查找表（因此您可以识别常量）

识别

检查查找表常量：

CRC哈希算法如下：

APLib（压缩）

特征

• 无法识别的常量

• 您可以尝试在Python中编写算法并在网上搜索类似的内容

识别

图形相当大：

检查3个比较以识别它：