Communitygithub.com

análise-de-malware-golang-com-ghidra

Faça engenharia reversa de malware compilado em Go no Ghidra analisando as informações de construção do Go.

O que é análise-de-malware-golang-com-ghidra?

Esta habilidade capacita analistas de segurança a realizar engenharia reversa de malwares escritos em Go (Golang), uma linguagem cada vez mais popular entre autores de malware devido à compilação cruzada, ligação estática e complexidade de análise. O fluxo de trabalho detalha a estrutura binária do Go, incluindo a tabela pclntab para recuperação de nomes de funções, mesmo em binários stripped, e a extração de metadados como versão do Go, dependências e strings suspeitas. O conteúdo fornece scripts Python para análise inicial e um script específico para o Ghidra que localiza a estrutura pclntab e rotula funções, além de explicar a utilidade de ferramentas como GoResolver para deobfuscar nomes de funções ofuscados. A habilidade é útil para incidentes de segurança, criação de regras de detecção, automação de análise em SOC e validação de cobertura de monitoramento contra técnicas de ataque relacionadas.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-golang-malware-with-ghidra

Perguntar na sua IA favorita

Abre um novo chat com esta habilidade de agente já pré-carregada.

Documentação

Analisando Malware Golang com Ghidra

Visão Geral

Go (Golang) tornou-se uma linguagem popular para autores de malware devido às suas capacidades de compilação cruzada, ligação estática que produz binários autocontidos e a complexidade que introduz para engenharia reversa. Binários Go contêm todo o runtime, biblioteca padrão e todas as dependências estaticamente ligadas, resultando em binários grandes (geralmente 5-15MB) com milhares de funções. Ghidra enfrenta dificuldades com formatos de string específicos do Go (não terminados em nulo), nomes de função removidos (stripped) e padrões de concorrência de goroutines. Ferramentas especializadas como GoResolver (Volexity, 2025) usam similaridade de grafos de fluxo de controle para deobfuscar e recuperar automaticamente nomes de funções em binários Go ofuscados ou com símbolos removidos.

Quando Usar

  • Ao investigar incidentes de segurança que exigem análise de malware Golang com Ghidra
  • Ao construir regras de detecção ou consultas de caça a ameaças para este domínio
  • Quando analistas de SOC precisam de procedimentos estruturados para este tipo de análise
  • Ao validar a cobertura de monitoramento de segurança para técnicas de ataque relacionadas

Pré-requisitos

  • Ghidra 11.0+ com JDK 17+
  • Plugin GoResolver (para recuperação de nomes de função)
  • Go Reverse Engineering Tool Kit (go-re.tk)
  • Python 3.9+ para scripts auxiliares
  • Compreensão dos internos do runtime Go (goroutines, canais, interfaces)
  • Familiaridade com a estrutura binária do Go (pclntab, moduledata, itab)

Conceitos Chave

Estrutura Binária do Go

Binários Go incorporam metadados ricos na estrutura pclntab (PC Line Table), que mapeia contadores de programa para nomes de função, arquivos fonte e números de linha. Mesmo binários com símbolos removidos (stripped) retêm esses metadados. A estrutura moduledata contém ponteiros para informações de tipo, itabs (tabelas de interface) e o próprio pclntab. Strings Go são armazenadas como um par ponteiro-comprimento, em vez de strings C terminadas em nulo.

Recuperação de Funções em Binários com Símbolos Removidos

Apesar da remoção das tabelas de símbolos, binários Go retêm nomes de função dentro do pclntab. No entanto, ferramentas de ofuscação como garble renomeiam funções para strings aleatórias. GoResolver aborda isso computando assinaturas de grafos de fluxo de controle de funções ofuscadas e comparando-as com um banco de dados de funções conhecidas da biblioteca padrão Go e de pacotes de terceiros.

Extração de Dependências (Crates/Dependencies)

O gerenciamento de dependências do Go incorpora caminhos de módulos e versões nos binários. Extraí-los revela dependências de terceiros do malware (bibliotecas HTTP, pacotes de criptografia, frameworks C2), o que fornece insights sobre suas capacidades sem a necessidade de engenharia reversa completa.

Fluxo de Trabalho

Passo 1: Análise Binária Inicial

#!/usr/bin/env python3
"""Analisar metadados de binário Go para análise de malware."""
import struct
import sys
import re


def find_go_build_info(data):
    """Extrair informações de construção do Go do binário."""
    # Magic do Go buildinfo: \xff Go buildinf:
    magic = b'\xff Go buildinf:'
    offset = data.find(magic)
    if offset == -1:
        return None

    print(f"[+] Informações de construção do Go no offset 0x{offset:x}")

    # Extrair versão do Go próxima
    go_version = re.search(rb'go\d+\.\d+(?:\.\d+)?', data[offset:offset+256])
    if go_version:
        print(f"  Versão do Go: {go_version.group().decode()}")

    return offset


def find_pclntab(data):
    """Localizar a estrutura pclntab (PC Line Table)."""
    # Os bytes mágicos do pclntab variam conforme a versão do Go
    magics = {
        b'\xfb\xff\xff\xff\x00\x00': "Go 1.2-1.15",
        b'\xfa\xff\xff\xff\x00\x00': "Go 1.16-1.17",
        b'\xf1\xff\xff\xff\x00\x00': "Go 1.18-1.19",
        b'\xf0\xff\xff\xff\x00\x00': "Go 1.20+",
    }

    for magic, version in magics.items():
        offset = data.find(magic)
        if offset != -1:
            print(f"[+] pclntab encontrado em 0x{offset:x} ({version})")
            return offset, version

    return None, None


def extract_function_names(data, pclntab_offset):
    """Extrair nomes de função do pclntab."""
    if pclntab_offset is None:
        return []

    functions = []
    # Strings de nomes de função seguem padrões específicos
    func_pattern = re.compile(
        rb'(?:main|runtime|fmt|net|os|crypto|encoding|io|sync|'
        rb'syscall|reflect|strings|bytes|path|time|math|sort|'
        rb'github\.com|golang\.org)[/\.][\w/.]+',
    )

    for match in func_pattern.finditer(data):
        name = match.group().decode('utf-8', errors='replace')
        if len(name) > 4 and len(name) < 200:
            functions.append(name)

    return sorted(set(functions))


def extract_go_strings(data):
    """Extrair strings no estilo Go (pares ponteiro+comprimento)."""
    # Strings Go não são terminadas em nulo; extrair sequências legíveis
    strings = []
    ascii_pattern = re.compile(rb'[\x20-\x7e]{10,}')

    for match in ascii_pattern.finditer(data):
        s = match.group().decode('ascii')
        # Filtrar strings interessantes para malware
        interesting = [
            'http', 'https', 'tcp', 'udp', 'dns',
            'cmd', 'shell', 'exec', 'upload', 'download',
            'encrypt', 'decrypt', 'key', 'token', 'password',
            'c2', 'beacon', 'agent', 'implant', 'bot',
            'mutex', 'persist', 'registry', 'scheduled',
        ]
        if any(kw in s.lower() for kw in interesting):
            strings.append(s)

    return strings


def extract_dependencies(data):
    """Extrair dependências de módulos Go do binário."""
    deps = []
    # Caminhos de módulo seguem o padrão: github.com/user/repo
    dep_pattern = re.compile(
        rb'((?:github\.com|gitlab\.com|golang\.org|gopkg\.in|'
        rb'go\.etcd\.io|google\.golang\.org)/[^\x00\s]{5,80})'
    )

    for match in dep_pattern.finditer(data):
        dep = match.group().decode('utf-8', errors='replace')
        deps.append(dep)

    unique_deps = sorted(set(deps))
    return unique_deps


def analyze_go_binary(filepath):
    """Análise completa de binário de malware Go."""
    with open(filepath, 'rb') as f:
        data = f.read()

    print(f"[+] Analisando binário Go: {filepath}")
    print(f"  Tamanho do arquivo: {len(data):,} bytes")
    print("=" * 60)

    # Informações de construção
    find_go_build_info(data)

    # pclntab
    pclntab_offset, go_version = find_pclntab(data)

    # Funções
    functions = extract_function_names(data, pclntab_offset)
    print(f"\n[+] {len(functions)} nomes de função recuperados")

    # Categorizar funções
    categories = {
        "network": [], "crypto": [], "os_exec": [],
        "file_io": [], "main": [], "third_party": [],
    }
    for f in functions:
        if 'net/' in f or 'http' in f.lower():
            categories["network"].append(f)
        elif 'crypto' in f:
            categories["crypto"].append(f)
        elif 'os/exec' in f or 'syscall' in f:
            categories["os_exec"].append(f)
        elif 'os.' in f or 'io/' in f:
            categories["file_io"].append(f)
        elif f.startswith('main.'):
            categories["main"].append(f)
        elif 'github.com' in f or 'golang.org' in f:
            categories["third_party"].append(f)

    for cat, funcs in categories.items():
        if funcs:
            print(f"\n  [{cat}] ({len(funcs)} funções):")
            for fn in funcs[:10]:
                print(f"    {fn}")

    # Dependências
    deps = extract_dependencies(data)
    print(f"\n[+] Dependências ({len(deps)}):")
    for dep in deps[:20]:
        print(f"    {dep}")

    # Strings suspeitas
    sus_strings = extract_go_strings(data)
    print(f"\n[+] Strings suspeitas ({len(sus_strings)}):")
    for s in sus_strings[:20]:
        print(f"    {s}")


if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) < 2:
        print(f"Uso: {sys.argv[0]} <go_binary>")
        sys.exit(1)
    analyze_go_binary(sys.argv[1])

Passo 2: Script de Análise no Ghidra

# Script Ghidra (executar dentro do gerenciador de scripts do Ghidra)
# Salvar como AnalyzeGoBinary.py no diretório de scripts do Ghidra

# @category MalwareAnalysis
# @description Analisar estrutura binária Go e recuperar metadados

def analyze_go_binary_ghidra():
    """Script Ghidra para análise de binário Go."""
    from ghidra.program.model.mem import MemoryAccessException

    program = getCurrentProgram()
    memory = program.getMemory()
    listing = program.getListing()

    print("[+] Script de Análise de Binário Go")
    print(f"  Programa: {program.getName()}")

    # Encontrar pclntab
    pclntab_magics = [
        bytes([0xf0, 0xff, 0xff, 0xff]),  # Go 1.20+
        bytes([0xf1, 0xff, 0xff, 0xff]),  # Go 1.18-1.19
        bytes([0xfa, 0xff, 0xff, 0xff]),  # Go 1.16-1.17
        bytes([0xfb, 0xff, 0xff, 0xff]),  # Go 1.2-1.15
    ]

    for magic in pclntab_magics:
        addr = memory.findBytes(
            program.getMinAddress(), magic, None, True, None
        )
        if addr:
            print(f"[+] pclntab encontrado em {addr}")
            # Criar rótulo
            program.getSymbolTable().createLabel(
                addr, "go_pclntab", None,
                ghidra.program.model.symbol.SourceType.ANALYSIS
            )
            break

    # Corrigir definições de string Go
    # Strings Go são ptr+len, não terminadas em nulo
    print("[+] Corrigindo referências a strings Go...")

    # Pesquisar nomes de função contendo caminhos de pacote
    symbol_table = program.getSymbolTable()
    func_count = 0
    for symbol in symbol_table.getAllSymbols(True):
        name = symbol.getName()
        if ('.' in name and
            any(pkg in name for pkg in
                ['main.', 'runtime.', 'net.', 'crypto.', 'os.']):
            func_count += 1

    print(f"[+] Encontrados {func_count} símbolos de função Go")


# Executar
analyze_go_binary_ghidra()

Critérios de Validação

  • Versão do Go e informações de construção extraídas do binário
  • pclntab localizado e analisado para recuperação de nomes de função
  • Dependências de terceiros identificadas, revelando capacidades do malware
  • Funções do pacote principal enumeradas para análise direcionada
  • Funções de rede, criptografia e execução de SO categorizadas
  • Análise do Ghidra rotula corretamente estruturas do runtime Go

Referências

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

abusing-dpapi-for-credential-access

Extract and decrypt Windows DPAPI-protected secrets (Credential Manager, browser logins/cookies, Wi-Fi credentials, KeePass keys) online or offline using SharpDPAPI, SharpChrome, Mimikatz, or Impacket

abusing-shadow-credentials-for-privesc

Take over Active Directory accounts by writing attacker-controlled public keys to msDS-KeyCredentialLink (Shadow Credentials) with pyWhisker, Whisker, or Certipy, then authenticate via PKINIT to recover the target

achieving-cmmc-level-2-compliance

>-

acquiring-disk-image-with-dd-and-dcfldd

Create forensically sound bit-for-bit disk images with dd or dcfldd on a Linux forensic workstation, preserving evidence integrity through hash verification (MD5/SHA) during acquisition. Use when imaging a suspect drive, USB device, or memory card for investigation, preserving volatile disk evidence during incident response, or producing a verified copy for legal or law-enforcement proceedings before any destructive analysis.

analyzing-active-directory-acl-abuse

Detect dangerous ACL misconfigurations in Active Directory using ldap3

analyzing-android-malware-with-apktool

Perform static analysis of Android APK malware using apktool for resource decompilation, jadx for Java source recovery, and androguard for manifest inspection, dangerous permission-combination detection, and identification of obfuscated code, dynamic code loading, and reflection-based API calls. Use to statically triage a suspicious APK without executing it or to build mobile malware detection rules.

analyzing-api-gateway-access-logs

Parses API Gateway access logs (AWS API Gateway, Kong, Nginx) to detect

analyzing-apt-group-with-mitre-navigator

Query ATT&CK data with attackcti, mitreattack-python, and stix2, then build MITRE ATT&CK Navigator layers and multi-layer heatmap overlays mapping one or more APT groups

analyzing-azure-activity-logs-for-threats

Queries Azure Monitor activity logs and sign-in logs via azure-monitor-query

analyzing-bootkit-and-rootkit-samples

Analyzes bootkit and advanced rootkit malware infecting the Master

analyzing-browser-forensics-with-hindsight

Parse Chromium-based browser databases with Hindsight to extract and correlate browsing history, downloads, cookies, cached content, autofill data, saved passwords, and extensions from Chrome, Edge, Brave, Opera, and Vivaldi into a unified timeline (XLSX, JSON, or SQLite output). Use during incident response, insider-threat investigations, or criminal cases when you need to reconstruct a user

analyzing-campaign-attribution-evidence

Systematically evaluate cyber-campaign evidence to attribute an operation to a threat actor, using the Diamond Model and Analysis of Competing Hypotheses (ACH) to weigh infrastructure overlaps, TTP consistency, malware code similarity, and timing/language artifacts into confidence-weighted attribution assessments. Use when an incident investigation needs a defensible attribution confidence level.

analyzing-certificate-transparency-for-phishing

Monitor Certificate Transparency logs using crt.sh and Certstream to

analyzing-cloud-storage-access-patterns

Detect abnormal access in AWS S3, GCS, and Azure Blob Storage by analyzing CloudTrail Data Events, GCS audit logs, and Azure Storage Analytics for after-hours bulk downloads, new-IP access, and API-call spikes (e.g. GetObject) via statistical baselines and time-series anomaly detection. Use when investigating suspected cloud data exfiltration or building related detection rules.

analyzing-cobalt-strike-beacon-configuration

Extract and analyze Cobalt Strike beacon configuration from PE files

analyzing-cobaltstrike-malleable-c2-profiles

Parse and analyze Cobalt Strike Malleable C2 profiles with dissect.cobaltstrike (profiles and beacon-payload configs) and pyMalleableC2 (AST parsing) to extract HTTP/DNS transforms, URIs, headers, sleep/jitter, and injection behavior, then generate network detection signatures. Use when reverse-engineering a captured malleable profile or building detections against Cobalt Strike Beacon traffic.

analyzing-command-and-control-communication

Analyzes malware C2 communication over HTTP, HTTPS, DNS, and custom

analyzing-cyber-kill-chain

Analyzes intrusion activity against the Lockheed Martin Cyber Kill Chain

analyzing-disk-image-with-autopsy

Perform comprehensive forensic analysis of raw (dd), E01, or AFF disk images with Autopsy and The Sleuth Kit, recovering deleted files, examining metadata and embedded artifacts, keyword searching, and building investigation timelines with visual reports. Use for structured analysis of a forensic disk image or when stakeholders need visual reports from evidence.

analyzing-dns-logs-for-exfiltration

Analyzes DNS query logs to detect data exfiltration via DNS tunneling,

Habilidades Relacionadas