building-automated-malware-submission-pipeline

マルウェア自動提出パイプラインの構築

使用するタイミング

次のような場合に、このスキルを使用します。

• SOC チームが、サンドボックス分析を必要とする不審なファイルのアラートを大量に処理している
• 手動でサンドボックスに提出する作業が、アラートトリアージのワークフローでボトルネックになっている
• エンドポイントセキュリティツールやメールセキュリティツールで隔離されたファイルについて、判定を自動化する必要がある
• インシデント対応で、マルウェアファミリーの特定と IOC の抽出を迅速に行う必要がある

本番環境で稼働中のマルウェアサンプルを分析する目的では使用しないでください。必ず隔離されたサンドボックスインフラストラクチャを使用してください。

前提条件

• サンドボックス環境：Cuckoo Sandbox、Joe Sandbox、Any.Run、または VMRay
• VirusTotal API キー（提出には Enterprise、検索には無料版）
• 既知のマルウェアを検索するための MalwareBazaar API アクセス
• ファイル収集手段：EDR 隔離 API、メールゲートウェイからのエクスポート、ネットワークキャプチャ
• requests、vt-py、pefile ライブラリを備えた Python 3.8 以降
• 本番環境との接続がない隔離分析ネットワーク

ワークフロー

手順 1：ファイル収集パイプラインを構築する

複数のソースから不審なファイルを収集します。

import requests
import hashlib
import os
from pathlib import Path
from datetime import datetime

class MalwareCollector:
    def __init__(self, quarantine_dir="/opt/malware_quarantine"):
        self.quarantine_dir = Path(quarantine_dir)
        self.quarantine_dir.mkdir(exist_ok=True)

    def collect_from_edr(self, edr_api_url, api_token):
        """Pull quarantined files from CrowdStrike Falcon"""
        headers = {"Authorization": f"Bearer {api_token}"}

        # Get recent quarantine events
        response = requests.get(
            f"{edr_api_url}/quarantine/queries/quarantined-files/v1",
            headers=headers,
            params={"filter": "state:'quarantined'", "limit": 50}
        )
        file_ids = response.json()["resources"]

        for file_id in file_ids:
            # Download quarantined file
            dl_response = requests.get(
                f"{edr_api_url}/quarantine/entities/quarantined-files/v1",
                headers=headers,
                params={"ids": file_id}
            )
            file_data = dl_response.content
            sha256 = hashlib.sha256(file_data).hexdigest()

            filepath = self.quarantine_dir / f"{sha256}.sample"
            filepath.write_bytes(file_data)
            yield {"sha256": sha256, "path": str(filepath), "source": "edr"}

    def collect_from_email_gateway(self, smtp_quarantine_path):
        """Pull attachments from email gateway quarantine"""
        import email
        from email import policy

        for eml_file in Path(smtp_quarantine_path).glob("*.eml"):
            msg = email.message_from_binary_file(
                eml_file.open("rb"), policy=policy.default
            )
            for attachment in msg.iter_attachments():
                content = attachment.get_content()
                if isinstance(content, str):
                    content = content.encode()
                sha256 = hashlib.sha256(content).hexdigest()
                filename = attachment.get_filename() or "unknown"

                filepath = self.quarantine_dir / f"{sha256}.sample"
                filepath.write_bytes(content)
                yield {
                    "sha256": sha256,
                    "path": str(filepath),
                    "source": "email",
                    "original_filename": filename,
                    "sender": msg["From"],
                    "subject": msg["Subject"]
                }

    def compute_hashes(self, filepath):
        """Calculate MD5, SHA1, SHA256 for a file"""
        with open(filepath, "rb") as f:
            content = f.read()
        return {
            "md5": hashlib.md5(content).hexdigest(),
            "sha1": hashlib.sha1(content).hexdigest(),
            "sha256": hashlib.sha256(content).hexdigest(),
            "size": len(content)
        }

手順 2：ハッシュ検索で事前スクリーニングする

サンドボックスに提出する前に、ファイルがすでに既知かどうかを確認します。

import vt

class MalwarePreScreener:
    def __init__(self, vt_api_key, mb_api_url="https://mb-api.abuse.ch/api/v1/"):
        self.vt_client = vt.Client(vt_api_key)
        self.mb_api_url = mb_api_url

    def check_virustotal(self, sha256):
        """Lookup hash in VirusTotal"""
        try:
            file_obj = self.vt_client.get_object(f"/files/{sha256}")
            stats = file_obj.last_analysis_stats
            return {
                "found": True,
                "malicious": stats.get("malicious", 0),
                "suspicious": stats.get("suspicious", 0),
                "undetected": stats.get("undetected", 0),
                "total": sum(stats.values()),
                "threat_label": getattr(file_obj, "popular_threat_classification", {}).get(
                    "suggested_threat_label", "Unknown"
                ),
                "type": getattr(file_obj, "type_description", "Unknown")
            }
        except vt.APIError:
            return {"found": False}

    def check_malwarebazaar(self, sha256):
        """Lookup hash in MalwareBazaar"""
        response = requests.post(
            self.mb_api_url,
            data={"query": "get_info", "hash": sha256}
        )
        data = response.json()
        if data["query_status"] == "ok":
            entry = data["data"][0]
            return {
                "found": True,
                "signature": entry.get("signature", "Unknown"),
                "tags": entry.get("tags", []),
                "file_type": entry.get("file_type", "Unknown"),
                "first_seen": entry.get("first_seen", "Unknown")
            }
        return {"found": False}

    def pre_screen(self, sha256):
        """Run all pre-screening checks"""
        vt_result = self.check_virustotal(sha256)
        mb_result = self.check_malwarebazaar(sha256)

        verdict = "UNKNOWN"
        if vt_result["found"] and vt_result.get("malicious", 0) > 10:
            verdict = "KNOWN_MALICIOUS"
        elif vt_result["found"] and vt_result.get("malicious", 0) == 0:
            verdict = "LIKELY_CLEAN"

        return {
            "sha256": sha256,
            "virustotal": vt_result,
            "malwarebazaar": mb_result,
            "pre_screen_verdict": verdict,
            "needs_sandbox": verdict == "UNKNOWN"
        }

    def close(self):
        self.vt_client.close()

手順 3：動的分析のためにサンドボックスへ提出する

Cuckoo Sandbox への提出：

class SandboxSubmitter:
    def __init__(self, cuckoo_url="http://cuckoo.internal:8090"):
        self.cuckoo_url = cuckoo_url

    def submit_to_cuckoo(self, filepath, timeout=300):
        """Submit file to Cuckoo Sandbox"""
        with open(filepath, "rb") as f:
            response = requests.post(
                f"{self.cuckoo_url}/tasks/create/file",
                files={"file": f},
                data={
                    "timeout": timeout,
                    "options": "procmemdump=yes,route=none",
                    "priority": 2,
                    "machine": "win10_x64"
                }
            )
        task_id = response.json()["task_id"]
        return task_id

    def wait_for_analysis(self, task_id, poll_interval=30, max_wait=600):
        """Wait for sandbox analysis to complete"""
        import time
        elapsed = 0
        while elapsed < max_wait:
            response = requests.get(f"{self.cuckoo_url}/tasks/view/{task_id}")
            status = response.json()["task"]["status"]
            if status == "reported":
                return self.get_report(task_id)
            elif status == "failed_analysis":
                return {"error": "Analysis failed"}
            time.sleep(poll_interval)
            elapsed += poll_interval
        return {"error": "Analysis timed out"}

    def get_report(self, task_id):
        """Retrieve analysis report"""
        response = requests.get(f"{self.cuckoo_url}/tasks/report/{task_id}")
        report = response.json()

        # Extract key indicators
        return {
            "task_id": task_id,
            "score": report.get("info", {}).get("score", 0),
            "signatures": [
                {"name": s["name"], "severity": s["severity"], "description": s["description"]}
                for s in report.get("signatures", [])
            ],
            "network": {
                "dns": [d["request"] for d in report.get("network", {}).get("dns", [])],
                "http": [
                    {"url": h["uri"], "method": h["method"]}
                    for h in report.get("network", {}).get("http", [])
                ],
                "hosts": report.get("network", {}).get("hosts", [])
            },
            "dropped_files": [
                {"name": f["name"], "sha256": f["sha256"], "size": f["size"]}
                for f in report.get("dropped", [])
            ],
            "processes": [
                {"name": p["process_name"], "pid": p["pid"], "command_line": p.get("command_line", "")}
                for p in report.get("behavior", {}).get("processes", [])
            ],
            "registry_keys": [
                k for k in report.get("behavior", {}).get("summary", {}).get("regkey_written", [])
            ]
        }

    def submit_to_joesandbox(self, filepath, joe_api_key, joe_url="https://jbxcloud.joesecurity.org/api"):
        """Submit to Joe Sandbox Cloud"""
        with open(filepath, "rb") as f:
            response = requests.post(
                f"{joe_url}/v2/submission/new",
                headers={"Authorization": f"Bearer {joe_api_key}"},
                files={"sample": f},
                data={
                    "systems": "w10_64",
                    "internet-access": False,
                    "report-cache": True
                }
            )
        return response.json()["data"]["webid"]

手順 4：IOC を抽出し、判定を生成する

class VerdictGenerator:
    def __init__(self):
        self.malicious_threshold = 7  # Cuckoo score threshold

    def generate_verdict(self, pre_screen, sandbox_report):
        """Combine pre-screening and sandbox results for final verdict"""
        iocs = {
            "ips": [],
            "domains": [],
            "urls": [],
            "hashes": [],
            "registry_keys": [],
            "files_dropped": []
        }

        # Extract IOCs from sandbox report
        if sandbox_report:
            iocs["domains"] = sandbox_report.get("network", {}).get("dns", [])
            iocs["ips"] = sandbox_report.get("network", {}).get("hosts", [])
            iocs["urls"] = [
                h["url"] for h in sandbox_report.get("network", {}).get("http", [])
            ]
            iocs["hashes"] = [
                f["sha256"] for f in sandbox_report.get("dropped_files", [])
            ]
            iocs["registry_keys"] = sandbox_report.get("registry_keys", [])[:10]
            iocs["files_dropped"] = sandbox_report.get("dropped_files", [])

        # Determine verdict
        vt_malicious = pre_screen.get("virustotal", {}).get("malicious", 0)
        sandbox_score = sandbox_report.get("score", 0) if sandbox_report else 0
        sig_count = len(sandbox_report.get("signatures", [])) if sandbox_report else 0

        combined_score = (vt_malicious * 2) + (sandbox_score * 10) + (sig_count * 5)

        if combined_score >= 100:
            verdict = "MALICIOUS"
            confidence = "HIGH"
        elif combined_score >= 50:
            verdict = "SUSPICIOUS"
            confidence = "MEDIUM"
        elif combined_score >= 20:
            verdict = "POTENTIALLY_UNWANTED"
            confidence = "LOW"
        else:
            verdict = "CLEAN"
            confidence = "HIGH"

        return {
            "verdict": verdict,
            "confidence": confidence,
            "combined_score": combined_score,
            "iocs": iocs,
            "vt_detections": vt_malicious,
            "sandbox_score": sandbox_score,
            "signatures": sandbox_report.get("signatures", []) if sandbox_report else []
        }

手順 5：結果を SIEM に送信する

def push_to_splunk(verdict_result, splunk_url, splunk_token):
    """Send malware analysis verdict to Splunk HEC"""
    import json

    event = {
        "sourcetype": "malware_analysis",
        "source": "malware_pipeline",
        "event": {
            "sha256": verdict_result["sha256"],
            "verdict": verdict_result["verdict"],
            "confidence": verdict_result["confidence"],
            "score": verdict_result["combined_score"],
            "vt_detections": verdict_result["vt_detections"],
            "sandbox_score": verdict_result["sandbox_score"],
            "malware_family": verdict_result.get("threat_label", "Unknown"),
            "iocs": verdict_result["iocs"],
            "signatures": [s["name"] for s in verdict_result["signatures"]]
        }
    }

    response = requests.post(
        f"{splunk_url}/services/collector/event",
        headers={
            "Authorization": f"Splunk {splunk_token}",
            "Content-Type": "application/json"
        },
        json=event,
        verify=not os.environ.get("SKIP_TLS_VERIFY", "").lower() == "true",  # Set SKIP_TLS_VERIFY=true for self-signed certs in lab environments
    )
    return response.status_code == 200

def push_iocs_to_blocklist(iocs, firewall_api):
    """Push extracted IOCs to blocking infrastructure"""
    for ip in iocs.get("ips", []):
        requests.post(
            f"{firewall_api}/block",
            json={"type": "ip", "value": ip, "action": "block", "source": "malware_pipeline"}
        )
    for domain in iocs.get("domains", []):
        requests.post(
            f"{firewall_api}/block",
            json={"type": "domain", "value": domain, "action": "sinkhole", "source": "malware_pipeline"}
        )

手順 6：パイプライン全体をオーケストレーションする

def run_malware_pipeline(sample_path, config):
    """Execute full malware analysis pipeline"""
    collector = MalwareCollector()
    screener = MalwarePreScreener(config["vt_key"])
    submitter = SandboxSubmitter(config["cuckoo_url"])
    generator = VerdictGenerator()

    # Step 1: Hash and pre-screen
    hashes = collector.compute_hashes(sample_path)
    pre_screen = screener.pre_screen(hashes["sha256"])

    # Step 2: Submit to sandbox if unknown
    sandbox_report = None
    if pre_screen["needs_sandbox"]:
        task_id = submitter.submit_to_cuckoo(sample_path)
        sandbox_report = submitter.wait_for_analysis(task_id)

    # Step 3: Generate verdict
    verdict = generator.generate_verdict(pre_screen, sandbox_report)
    verdict["sha256"] = hashes["sha256"]
    verdict["threat_label"] = pre_screen.get("virustotal", {}).get("threat_label", "Unknown")

    # Step 4: Push to SIEM
    push_to_splunk(verdict, config["splunk_url"], config["splunk_token"])

    # Step 5: Block if malicious
    if verdict["verdict"] == "MALICIOUS":
        push_iocs_to_blocklist(verdict["iocs"], config["firewall_api"])

    screener.close()
    return verdict

主要な概念

用語	定義
動的分析	サンドボックス内でマルウェアを実行し、実行時の挙動（プロセスの作成、ネットワーク、ファイルシステムの変更）を観察すること
静的分析	実行せずにマルウェアを調査すること（ハッシュ検索、文字列分析、PE ヘッダーの検査）
サンドボックス回避	マルウェアがサンドボックス環境を検出し、分析を避けるために挙動を変える手法
IOC 抽出	サンドボックスのレポートからネットワーク指標、ファイルアーティファクト、レジストリの変更を特定する自動処理
マルチ AV スキャン	複数のウイルス対策エンジン（VirusTotal）にサンプルを提出し、合意に基づく検知を行うこと
判定	サンプルの最終分類：悪意あり、不審、望ましくない可能性あり、またはクリーン

ツールとシステム

• Cuckoo Sandbox：動作分析とネットワークキャプチャ機能を備えた、オープンソースの自動マルウェア分析プラットフォーム
• Joe Sandbox：詳細な動作分析、YARA マッチング、MITRE ATT&CK マッピングに対応した商用サンドボックス
• Any.Run：分析中にリアルタイムで操作でき、回避型マルウェアのデバッグに利用できるインタラクティブなサンドボックスサービス
• VirusTotal：70 以上のウイルス対策エンジンの結果と動作分析レポートを提供するマルチエンジンスキャンサービス
• CAPE Sandbox：ペイロード抽出と設定情報のダンプ機能を強化した、コミュニティ管理の Cuckoo フォーク

よくあるシナリオ

• メール添付ファイルのトリアージ：隔離されたメール添付ファイルを自動提出し、5 分未満で判定を生成する
• EDR 隔離ファイルの処理：エンドポイントセキュリティによって隔離されたファイルを一括処理し、詳細に分析する
• インシデント調査：IR 中に発見された不審なバイナリを提出し、マルウェアファミリーの特定と IOC の抽出を行う
• 脅威インテリジェンスの強化：脅威フィードのサンプルを分析して C2 インフラストラクチャを抽出し、ブロック設定を更新する
• ゼロデイ検知：シグネチャベースのウイルス対策で見逃された新種のマルウェアを、サンドボックスが動作分析によって検知する

出力形式

MALWARE ANALYSIS REPORT — Pipeline Submission
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Sample:       invoice_march.docx
SHA256:       a1b2c3d4e5f6a7b8...
File Type:    Microsoft Word Document (macro-enabled)

Pre-Screening:
  VirusTotal:    34/72 malicious (Emotet.Downloader)
  MalwareBazaar: Tags: emotet, macro, downloader

Sandbox Analysis (Cuckoo):
  Score:         9.2/10 (MALICIOUS)
  Signatures:
    - Macro executes PowerShell download cradle (severity: 8)
    - Process injection into explorer.exe (severity: 9)
    - Connects to known Emotet C2 server (severity: 9)

Extracted IOCs:
  C2 IPs:       185.234.218[.]50:8080, 45.77.123[.]45:443
  Domains:       update-service[.]evil[.]com
  Dropped Files: payload.dll (SHA256: b2c3d4e5...)
  Registry:      HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run\Update

VERDICT: MALICIOUS (Emotet Downloader) — Confidence: HIGH
ACTIONS:
  [DONE] IOCs pushed to Splunk threat intel
  [DONE] C2 IPs blocked on firewall
  [DONE] Domain sinkholed on DNS
  [DONE] Hash blocked on endpoint