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使用Go实现可用select监听的队列

1. 背景与选型

《基于Redis Cluster的分布式锁实现以互斥方式操作共享资源》一文一样,今天要说的Go队列方案也是有一定项目背景的。

5G消息方兴未艾!前一段时间从事了一段时间5G消息网关的研发,但凡涉及类似消息业务的网关,我们一般都离不开队列这种数据结构的支持。这个5G消息网关项目采用的是Go技术栈开发,那么我们应该如何为它选择一个与业务模型匹配且性能不差的实现呢?

如今一提到消息队列,大家第一个想到的一定是kafka,kafka的确是一款优秀的分布式队列中间件,但对于我们这个系统来说,它有些“重”,部署和运维都有门槛,并且项目组里也没有能很好维护它的专家,毕竟“可控”是技术选择的一个重要因素。除此之外,我们更想在Go技术栈的生态中挑选,但kafka是Java实现的。

Go圈里在性能上能与kafka“掰掰手腕”的成熟选手不多,nats以及其主持持久化的子项目nats-streaming算是其中两个。不过nats的消息送达模型是:At-least-once-delivery,即至少送一次(而没有kafka的精确送一次的送达模型)。一旦消费者性能下降,给nats server返回的应答超时,nats就会做消息的重发处理:即将消息重新加入到队列中。这与我们的业务模型不符,即便nats提供了发送超时的设定,但我们还是无法给出适当的timeout时间。Go圈里的另一个高性能分布式消息队列nsq采用的也是“至少送一次”的消息送达模型,因此也无法满足我们的业务需求。

我们的业务决定了我们需要的队列要支持“多生产者多消费者”模型,Go语言内置的channel也是一个不错的候选。经过多个Go版本的打磨和优化,channel的send和recv操作性能在一定数量goroutine的情况下已经可以满足很多业务场景的需求了。但channel还是不完全满足我们的业务需求。我们的系统要求尽可能将来自客户端的消息接收下来并缓存在队列中。即便下游发送性能变慢,也要将客户消息先收下来,而不是拒收或延迟响应。而channel本质上是一个具有“静态大小”的队列并且Go的channel操作语义会在channel buffer满的情况下阻塞对channel的继续send,这就与我们的场景要求有背离,即便我们使用buffered channel,我们也很难选择一个合适的len值,并且一旦buffer满,它与unbuffered channel行为无异。

这样一来,我们便选择自己实现一个简单的、高性能的满足业务要求的队列,并且最好能像channel那样可以被select监听到数据ready,而不是给消费者带去“心智负担” :消费者采用轮询的方式查看队列中是否有数据。

2. 设计与实现方案

要设计和实现这样一个队列结构,我们需要解决三个问题:

  • 实现队列这个数据结构;
  • 实现多goroutine并发访问队列时对消费者和生产者的协调;
  • 解决消费者使用select监听队列的问题。

我们逐一来看!

1) 基础队列结构实现来自一个未被Go项目采纳的技术提案

队列是最基础的数据结构,实现一个“先进先出(FIFO)”的练手queue十分容易,但实现一份能加入标准库、资源占用小且性能良好的queue并不容易。Christian Petrin在2018年10月份曾发起一份关于Go标准库加入queue实现的技术提案,提案对基于array和链表的多种queue实现进行详细的比对,并最终给出结论:impl7是最为适宜和有竞争力的标准库queue的候选者。虽然该技术提案目前尚未得到accept,但impl7足可以作为我们的内存队列的基础实现。

2) 为impl7添加并发支持

在性能敏感的领域,我们可以直接使用sync包提供的诸多同步原语来实现goroutine并发安全访问,这里也不例外,一个最简单的让impl7队列实现支持并发的方法就是使用sync.Mutex实现对队列的互斥访问。由于impl7并未作为一个独立的repo存在,我们将其代码copy到我们的实现中(queueimpl7.go),并将其包名由queueimpl7改名为queue:

// github.com/bigwhite/experiments/blob/master/queue-with-select/safe-queue1/queueimpl7.go

// Package queueimpl7 implements an unbounded, dynamically growing FIFO queue.
// Internally, queue store the values in fixed sized slices that are linked using
// a singly linked list.
// This implementation tests the queue performance when performing lazy creation of
// the internal slice as well as starting with a 1 sized slice, allowing it to grow
// up to 16 by using the builtin append function. Subsequent slices are created with
// 128 fixed size.
package queue

// Keeping below as var so it is possible to run the slice size bench tests with no coding changes.
var (
        // firstSliceSize holds the size of the first slice.
        firstSliceSize = 1

        // maxFirstSliceSize holds the maximum size of the first slice.
        maxFirstSliceSize = 16

        // maxInternalSliceSize holds the maximum size of each internal slice.
        maxInternalSliceSize = 128
)
... ...

下面我们就来为以queueimpl7为底层实现的queue增加并发访问支持:

// github.com/bigwhite/experiments/blob/master/queue-with-select/safe-queue1/safe-queue.go

package queue

import (
    "sync"
)

type SafeQueue struct {
    q *Queueimpl7
    sync.Mutex
}

func NewSafe() *SafeQueue {
    sq := &SafeQueue{
        q: New(),
    }

    return sq
}

func (s *SafeQueue) Len() int {
    s.Lock()
    n := s.q.Len()
    s.Unlock()
    return n
}

func (s *SafeQueue) Push(v interface{}) {
    s.Lock()
    defer s.Unlock()

    s.q.Push(v)
}

func (s *SafeQueue) Pop() (interface{}, bool) {
    s.Lock()
    defer s.Unlock()
    return s.q.Pop()
}

func (s *SafeQueue) Front() (interface{}, bool) {
    s.Lock()
    defer s.Unlock()
    return s.q.Front()
}

我们建立一个新结构体SafeQueue,用于表示支持并发访问的Queue,该结构只是在queueimpl7的Queue的基础上嵌入了sync.Mutex。

3) 支持select监听

到这里支持并发的queue虽然实现了,但在使用上还存在一些问题,尤其是对消费者而言,它只能通过轮询的方式来检查队列中是否有消息。而Go并发范式中,select扮演着重要角色,如果能让SafeQueue像普通channel那样能支持select监听,那么消费者在使用时的心智负担将大大降低。于是我们得到了下面第二版的SafeQueue实现:

// github.com/bigwhite/experiments/blob/master/queue-with-select/safe-queue2/safe-queue.go

package queue

import (
    "sync"
    "time"
)

const (
    signalInterval = 200
    signalChanSize = 10
)

type SafeQueue struct {
    q *Queueimpl7
    sync.Mutex
    C chan struct{}
}

func NewSafe() *SafeQueue {
    sq := &SafeQueue{
        q: New(),
        C: make(chan struct{}, signalChanSize),
    }

    go func() {
        ticker := time.NewTicker(time.Millisecond * signalInterval)
        defer ticker.Stop()
        for {
            select {
            case <-ticker.C:
                if sq.q.Len() > 0 {
                    // send signal to indicate there are message waiting to be handled
                    select {
                    case sq.C <- struct{}{}:
                        //signaled
                    default:
                        // not block this goroutine
                    }
                }
            }
        }

    }()

    return sq
}

func (s *SafeQueue) Len() int {
    s.Lock()
    n := s.q.Len()
    s.Unlock()
    return n
}

func (s *SafeQueue) Push(v interface{}) {
    s.Lock()
    defer s.Unlock()

    s.q.Push(v)
}

func (s *SafeQueue) Pop() (interface{}, bool) {
    s.Lock()
    defer s.Unlock()
    return s.q.Pop()
}

func (s *SafeQueue) Front() (interface{}, bool) {
    s.Lock()
    defer s.Unlock()
    return s.q.Front()
}

从上面代码看到,每个SafeQueue的实例会伴随一个goroutine,该goroutine会定期(signalInterval)扫描其所绑定的队列实例中当前消息数,如果大于0,则会向SafeQueue结构中新增的channel发送一条数据,作为一个“事件”。SafeQueue的消费者则可以通过select来监听该channel,待收到“事件”后调用SafeQueue的Pop方法获取队列数据。下面是一个SafeQueue的简单使用示例:

// github.com/bigwhite/experiments/blob/master/queue-with-select/main.go
package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"

    queue "github.com/bigwhite/safe-queue/safe-queue2"
)

func main() {
    var q = queue.NewSafe()
    var wg sync.WaitGroup

    wg.Add(2)
    // 生产者
    go func() {
        for i := 0; i < 1000; i++ {
            time.Sleep(time.Second)
            q.Push(i + 1)

        }
        wg.Done()
    }()

    // 消费者
    go func() {
    LOOP:
        for {
            select {
            case <-q.C:
                for {
                    i, ok := q.Pop()
                    if !ok {
                        // no msg available
                        continue LOOP
                    }

                    fmt.Printf("%d\n", i.(int))
                }
            }

        }

    }()

    wg.Wait()
}

从支持SafeQueue的原理可以看到,当有多个消费者时,只有一个消费者能得到“事件”并开始消费。如果队列消息较少,只有一个消费者可以启动消费,这个机制也不会导致“惊群”;当队列中有源源不断的消费产生时,与SafeQueue绑定的goroutine可能会连续发送“事件”,多个消费者都会收到事件并启动消费行为。在这样的实现下,建议消费者在收到“事件”后持续消费,直到Pop的第二个返回值返回false(代表队列为空),就像上面示例中的那样。

这个SafeQueue的性能“中规中矩”,比buffered channel略好(Go 1.16 darwin下跑的benchmark):

$go test -bench .
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: github.com/bigwhite/safe-queue/safe-queue2
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-8257U CPU @ 1.40GHz
BenchmarkParallelQueuePush-8                10687545           110.9 ns/op        32 B/op          1 allocs/op
BenchmarkParallelQueuePop-8                 18185744            55.58 ns/op        0 B/op          0 allocs/op
BenchmarkParallelPushBufferredChan-8        10275184           127.1 ns/op        16 B/op          1 allocs/op
BenchmarkParallelPopBufferedChan-8          10168750           128.8 ns/op        16 B/op          1 allocs/op
BenchmarkParallelPushUnBufferredChan-8       3005150           414.9 ns/op        16 B/op          1 allocs/op
BenchmarkParallelPopUnBufferedChan-8         2987301           402.9 ns/op        16 B/op          1 allocs/op
PASS
ok      github.com/bigwhite/safe-queue/safe-queue2  11.209s

注:BenchmarkParallelQueuePop-8因为是读取空队列,所以没有分配内存,实际情况是会有内存分配的。另外并发goroutine的模拟差异可能导致有结果差异。

3. 扩展与问题

上面实现的SafeQueue是一个纯内存队列,一旦程序停止/重启,未处理的消息都将消失。一个传统的解决方法是采用wal(write ahead log)在推队列之前将消息持久化后写入文件,在消息出队列后将消息状态也写入wal文件中。这样重启程序时,从wal中恢复消息到各个队列即可。我们也可以将wal封装到SafeQueue的实现中,在SafeQueue的Push和Pop时自动操作wal,并对SafeQueue的使用者透明,不过这里有一个前提,那就是队列消息的可序列化(比如使用protobuf)。另外SafeQueue还需提供一个对外的wal消息恢复接口。大家可以考虑一下如何实现这些。

另外在上述的SafeQueue实现中,我们在给SafeQueue增加select监听时引入两个const:

const (
    signalInterval = 200
    signalChanSize = 10
)

对于SafeQueue的使用者而言,这两个默认值可能不满足需求,那么我们可以将SafeQueue的New方法做一些改造,采用“功能选项(functional option)”的模式为用户提供设置这两个值的可选接口,这个“作业”也留给大家了^_^。

本文所有示例代码可以在这里下载 – https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/queue-with-select。


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究竟是什么让Go语言成为恶意软件作者的最爱

2020年5月份,Go语言之父Rob Pike接受了evrone.com的专访。当Rob Pike老爷子被问及多年来他看到过最奇怪、最有创意或有趣的Go用法或最让他惊讶的是什么时,老爷子是这么回答的:

Rob:最大的惊喜是当我们得知Go被用于编写恶意软件时。您无法控制谁将使用您的作品或他们将如何使用它。

近期安全技术公司Intezer发布了一份名为《Year of the Gopher, A 2020 Go Malware Round-Up》的报告,该报告称在过去几年中,安全人员发现的用Go编写的新恶意软件几乎增加了2000%,这一标题迅速引爆程序员社区,有人唾弃Go踏入“歧途”,也有人膜拜Go的niubility:能被黑客看中和使用的都是精华!

那么究竟是什么让黑客们这么青睐Go并用之去编写恶意软件呢?估计但那份几十页的报告没几个人会完整的读一遍,本文我们就结合报告的内容(分类、整理、摘录)做一些探究。

1. Go语言的简介

报告首先简单介绍了Go的前世今生

Go是一种开源的编程语言,由Robert Griesemer、Rob Pike和Ken Thompson于2007年在Google开发。它于2009年11月向公众发布。开发新语言的动机来自于使用当前编程语言(当时三巨头都是用C++)的挫折感。由于CPU不再通过增加时钟周期的数量来提高速度。相反,更多的速度开始通过添加更多的CPU核并允许更多的并行执行来获得。这种硬件上的进化并没有很好地反映在通用编程语言中。虽然C、C++和Java等语言提供了在多核上并行执行事务的功能,但它们为程序员提供的帮助却很少,无法高效、安全地完成这项工作。

Google的程序员们于是开始设计一种新的编程语言,为方便和安全的使用并发或并行提供“原生/一等公民地位”的支持。另一个目标则是要将解释型语言的编程便利性与静态类型和编译型语言的效率和安全性结合起来。另外在设计时,Google是将其用于Google基础设施运行的一部分网络服务中,因此对网络的支持也很重要。

为了提供在解释语言中编程的感觉,Go使用垃圾收集并处理所有的内存管理。所有的Go二进制文件都包含一个称为运行时的通用库,这导致Go二进制文件的大小比用C语言编写的类似的静态链接的程序要大。该库负责处理垃圾收集、执行线程的调度以及该语言的所有其他关键功能。虽然它被称为运行时,但比起Java运行时,它更像C语言的libc,它已经与二进制文件进行了静态编译。Go二进制文件被编译成本地机器代码,但也可以被编译成以JavaScript为运行时的WebAssembly。

Go 1.4版本及更早版本的编译器是用C语言实现的,但随着2015年1.5版本的发布,编译器完全用Go语言编写,并实现了自举。转为自举编译器后,给用户在交叉编译方面的体验带来了巨大的改善。之前使用基于C语言的编译器时,需要在编译代码的机器上安装一个针对目标操作系统和架构的C编译器。和针对不同目标的C代码进行交叉编译时的方式非常相似。从1.5版本开始,只需要向编译器指明它的编译目标架构,就可以实现对不同操作系统和架构的交叉编译。不需要针对目标的特殊编译器。Go可以通过不依赖主机上的库来执行例如syscalls(系统调用)。本来由libc提供的功能由Go的标准库提供和处理。这种方便的交叉编译有一个限制,那就是当Go程序需要通过其外函数接口(FFI)与C语言编写的库进行交互时。

新的功能和解决方案使得程序员在新项目中采用Go。2016年,TIOBE授予Go“年度最佳编程语言”,这是一个授予评分上升幅度最高的语言的奖项。随着软件开发者因其功能而开始采用Go,恶意软件作者也开始采用Go也就不足为奇了。

人们注意到使用Go开发的恶意软件增多是从2019年Palo Alto Networks公司发布的一份分析报告开始的。2019年7月,Palo Alto Networks公司的Unit 42发布了对当时发现的用Go编写的恶意软件的分析报告。研究发现,2017年至2019年期间,人们发现的Go恶意软件样本增加 了1944%,这量化了一个很容易发现的趋势。在2019年之前,发现用Go编写的恶意软件更多的是一种罕见的现象,而在2019年期间,这成为了一种日常现象。报告中分析的恶意软件中,大部分,92%的恶意软件针对Windows,而4.5%针对Linux,3.5%针对macOS。
人们观察到的另一点是,渗透测试(pen-testing)团队采用Go来开发他们的工具,这在Unit 42的研究中很突出。

最常见的恶意软件家族类型是开源或渗透测试后门。其次是coinminer(挖矿)、窃取者和僵尸网络。这篇报告涵盖了2020年期间活跃的用Go编写的已知恶意软件的活动。

2. 使用Go的嵌入文件功能实现恶意加载器

与其他语言产生的二进制文件相比,Go编译器产生的二进制文件相对较大。例如,一个Hello World二进制文件有1700多个函数。由于二进制文件中有这么多的常用代码,因此在寻找可疑代码时就像大海捞针一样。这可能是为什么恶意Go二进制文件有时不被 反病毒引擎检测到的原因之一。这导致一些威胁行为者在Go中开发加载器,并利用它们来提供其他较老的、易被检测到的恶意软件。这种技术可以降低被检出率,甚至有时会使恶意软件完全无法被检测到。在Go二进制文件中嵌入其他二进制文件相对容易。有很多开源库已经解决了这个问题。下面是其中的一些列表:

  • https://github.com/gobuffalo/packr
  • https://github.com/rakyll/statik
  • https://github.com/GeertJohan/go.rice
  • https://github.com/UnnoTed/fileb0x
  • https://github.com/mjibson/esc
  • https://github.com/kevinburke/go-bindata
  • https://github.com/lu4p/binclude
  • https://github.com/omeid/go-resources
  • https://github.com/pyros2097/go-embed
  • https://github.com/wlbr/mule
  • https://github.com/miscing/embed
  • https://github.com/kyioptr/gassets

上述包的大部分的设计都是为了允许嵌入网络服务的静态资源文件(asset),但使用案例并不限于此。嵌入文件的功能受到了广泛的好评,以至于今年2020年早些时候有人建议将该功能直接添加到Go编译器中。该建议已被接受,并已与2021年2月发布的Go 1.16版本一起发布了。从这个角度来看,Go 1.16版本加入嵌入文件功能,颇有些“助纣为虐”之嫌^_^。

3. 使用Go标准库强大的加密库和便捷的跨主机交叉编译特性实现恶意加密器和勒索软件

Go的标准库提供了一套非常强大的加密库,允许开发者在不需要使用任何第三方库的情况下,在应用中加入加密功能。

一个开源的加密加载器是Go shellcode LoaDer。它用AES对有效载荷进行加密。它对有效载荷进行解密,并在执行之前使用ZwProtectVirtualMemory将解密缓冲区标记为读取/执行。

我们还观察到威胁行为者编写自己的加密器和加载器。例如,我们看到一个名为gocrypter的加载器被用于加密商品恶意软件;大多数是RAT(Remote Access Trojans,远程访问木马)和键盘记录器。有效载荷已经用AES加密,并作为base64编码的blob存储在二进制内部。加密器将其解码成字节,并在写入磁盘和执行之前进行解密。

在2020年仍有一些活动的勒索软件,比如:RobbinHood。RobbinHood在2019年春季被发现,当巴尔的摩市被发现受到该勒索软件攻击时,得到了很多媒体的关注。Sophos在2月份发布了一份报告,详细介绍了该威胁行为者的一些演变过程。通过利用技嘉公司的一个脆弱的驱动程序,威胁行为者开始加载一个未签名的驱动程序。一旦驱动程序被加载,它将杀死进程和篡改保护软件,以确保勒索软件可以在不被中断的情况下加密硬盘驱动器的其余部分。但在2020年11月,仍有新的样本被发现,但勒索说明没有改变。11月的一个样本的PDB字符串为C:/Users/User/go/src/Robbinhood7,这表明根据恶意软件作者的说法,它可能是第7个版本的勒索软件。

另一个用Go编写的、仍然活跃的老牌勒索软件是Snatch。Snatch是在2018年12月被发现的,到现在似乎还在使用。该勒索软件由Snatch Team使用,他们通过远程访问服务(例如RDP)瞄准企业环境。一旦进入网络,该组织就会尝试在所有机器上部署勒索软件, 并对文件进行加密。该勒索软件在加密文件时有一个有趣的技术,该技术在2019年10月被引入到勒索软件中。该勒索软件将自己安装为一项服务,即使Windows启动到安全模式,也可以启动。在此之后,勒索软件将Windows重新启动到安全模式,允许它加密硬盘上的所有文件,而不会被安装的任何潜在的安全保护软件阻止。

Nefilim是一款勒索软件,最早出现在2020年3月。它是另一款名为Nemty的勒索软件的前身。最初的版本是用C++编写的,但在7月,该恶意软件用Go重新编写。除了加密受害者机器上的文件外,Nefilim背后的威胁行为者还窃取受害者的数据,并用于勒索。

由于Go提供了一种针对不同架构和操作系统交叉编译二进do制文件的简单方法,因此它被用于RaaS(Ransomware as a Service)勒索软件并不奇怪。它允许威胁行为者使用单一的代码库,以极低的工作量制作针对不同操作系统的二进制文件。Go已经被用于RaaS。在2020年的春天,一个新的RaaS被宣布,名为Smaug。Smaug是一个相对简单的勒索软件,但它为Windows、Linux和macOS提供”用户”的勒索软件服务。它可以在”企业”模式下运行,即所有机器使用一个密钥,或者每台机器模式下使用一个密钥。

Go可以为其他操作系统和架构制作二进制文件,这使得威胁行为者可以轻松地针对不同类型的设备,例如,嵌入式系统。在2019年夏天,我们发现了QNAPCrypt,也就是eCh0raix,这是一款针对QNAP NAS设备的勒索软件。后来,它还被用来针对Synology NAS设备。2020年,又发现了一款针对QNAP设备的新勒索软件。新的勒索软件被称为AgeLocker,因为它使用了开源的加密工具和库age

在2020年期间发现的其他用Go编写的勒索软件包括。1月发现的Betasup,2月发现的Sorena也就是HackForLife和Vash,3月发现的GoGoogle。

4. 使用Go优秀的网络协议栈实现开发RAT(远程访问木马)、恶意偷窃程序、恶意机器人和僵尸网络

Go的网络协议栈写得非常好,易于操作。Go已经成为云计算的编程语言之一,很多云原生应用都是用它编写的。例如,Docker、Kubernetes、InfluxDB、Traefik、Terraform、CockroachDB、Prometheus和Consul都是用Go编写的。这是有道理的,因为创建Go背后的原因之一正是要发明一种更好的语言,可以用来取代Google内部使用的C++网络服务。因此远程访问木马(RAT)是用Go编写的,这并不奇怪。毕竟,它们非常需要优良的网络服务功能。

在这一年中,既有新的RAT出现,也有老的RAT不断被使用。早在2020年8月,我们发现了一个Linux版本的Carbanak威胁行为体使用的后门。该样本使用2017年2月发布的Go 1.8版本编译器进行编译。同样的编译器版本和构建环境被用于2017年RSA报告的一部分的初始Windows样本。

Glupteba是一个自2011年以来一直存在的恶意软件,但在2019年9月,发现了一个用Go改写的新版本。在整个2020年,这个新版本出现的更为频繁。该恶意软件在感染机器时,会尝试安装一个root-kit。为了绕过Windows中防止安装内核驱动程序的保护措施,恶意软件利用了一个脆弱的VirtualBox驱动程序。恶意软件会安装该驱动程序,由于该驱动程序是经过签名的,所以Windows会允许安装,并使用它在Ring-0中执行代码,以禁用Kernel Patch Protection(KPP)。这种技术并不新鲜,它最早被APT组织Turla使用。除此之外,该恶意软件还试图通过利用EternalBlue在本地网络内进行传播。

Windows并不是唯一一个被用Go编写的RAT攻击的操作系统。2020年10月,Bitdefender发布了一个针对Linux的新RAT的发现。Bitdefender的研究人员认为,它可能与2019年的PowerGhost活动有关。该威胁行为体针对的是易受CVE-2019-2725影响的WebLogic服务器。该RAT似乎被作者命名为NiuB。该恶意软件由两个二进制文件组成,即主恶意软件和一个防护恶意软件。该恶意软件收集受感染机器的信息,并将其发送到C2服务器。它可以执行shell命令,下载并执行其他二进制文件。

2020年1月,FireEye发布了一份针对NetScaler设备的攻击报告。攻击是利用CVE-2019-19781漏洞。作为攻击的一部分,威胁行为者使用了一种新的恶意软件,以前从未见过。FireEye将该恶意软件命名为NOTROBIN。它是用Go编写的,并被编译成在*BSD上运行,这是NetScaler使用的底层操作系统。一个有趣的功能是,该恶意软件通过扫描新的NetScaler模板文件并将其删除来阻止其他恶意软件利用相同的漏洞,这些文件可能是作为利用尝试的一部分添加的。它在18634端口上打开一个UDP监听器,但忽略发送到它的数据。它基本上充当了一个mutex,以确保受感染的机器上只运行一个恶意软件的副本。

已经有一些用Go编写的窃取器。在2019年,Malwarebytes报告了一个名为CryptoStealer.Go的窃取器。它旨在窃取加密货币钱包和 存储在浏览器中的数据,如信用卡信息。

同样在2020年期间,发现了一个用Go编写的剪贴板窃取器。它似乎自2019年以来一直活跃。根据上传到VirusTotal的样本的文件名 ,该窃取器被伪装成黑客工具,表明它被用来针对其他威胁行为者。该恶意软件的设计很简单。它将自己安装在App/DataLocal/Support下,并隐藏文件或文件夹。它读取剪贴板并检查它是否看起来像加密货币地址。如果是,恶意软件就会用攻击者自己的比特币、莱特币、Monero或Ethereum钱包替换剪贴板内容。

该恶意软件中的比特币钱包地址自2018年秋季以来一直处于活跃状态。截至本文撰写时,它已经收到了534笔交易,价值近11BTC。

随着Go作为标准库的一部分支持许多网络协议,以及为不同架构编译二进制文件的便利性,越来越多的机器人用Go编写也就不足为奇了。另外,二进制文件包含了正常运行所需的一切,这也为代码作者提供了更多的保证,例如,它可以在不同的Linux发行版上运行。它不用担心机器上是否已经安装了库。因为它需要什么,就自带什么。还有很多第三方库,提供了访问其他服务的功能。

比如这里列出了一些机器人库,可以用来开发不同服务的机器人。

  • https://github.com/go-joe/joe
  • https://github.com/bot-api/telegram
  • https://github.com/shomali11/slacker
  • https://github.com/go-chat-bot/bot
  • https://github.com/frodsan/fbot
  • https://github.com/go-telegram-bot-api/telegram-bot-api
  • https://github.com/tucnak/telebot

随着开源机器人库的出现,它们被恶意软件作者滥用的情况并不少见。IRCFlu就是一个例子。IRCFlu是一个托管在GitHub上的IRC机器人。该机器人提供了在托管机器人的机器上执行任意代码的功能,这使得威胁行为者可以利用这个机器人远程控制多台受感染的机器。

除了开源项目被滥用外,2020年还出现了老牌知名僵尸网络的攻击行为。被称为ddg的僵尸网络是由Netlab在360首次报道的。他们在2017年10月检测到该僵尸网络对托管OrientDB的服务器的攻击。该僵尸网络的目标是安装Monero矿机。2020年,该僵尸网络进行了更新,通过增加一个p2p网络支持的C2基础设施,使其更有弹性地抵御击杀。混合的p2p网络基础设施允许威胁行为者在正常的C2服务器瘫痪时保持对机器人的控制。

另一个仍然活跃的老僵尸网络是StealthWorker,也被称为GoBrut。StealthWorker是Malwarebytes在2019年2月首次报道的。它是一个以Stealth Bomber为名在暗网论坛上销售的僵尸,用于通过凭证式蛮力攻击获得网络服务的访问权限。

僵尸网络r2r2是另一个通过蛮横强迫凭证传播的僵尸。它最早是在2018年被发现的。它随机生成IP地址,并试图通过弱凭证访问运行SSH的服务。一旦它获得了一个立足点,它就会在机器上安装一个密码器。该僵尸的功能非常有限,它由不到200百行的代码组成。

其他僵尸网络也在不断进化,以增加其潜在的目标。在2020年,Orthrus,也被称为Golang,演变为也针对Windows服务器。该僵尸是Antiy在2019年6月首次报道的。它主要针对未受保护或凭证薄弱的Redis服务器。一旦它获得远程代码执行,它就会安装一套二进制文件。一个是针对其他易受攻击服务的扫描器,一个看门狗服务和一个密码器。扫描器试图破坏其他有已知漏洞的网络服务。例如,Weblogic,Elasticsearch和Drupal是目标。在2020年,该恶意软件还增加了针对微软SQL服务器的目标。它试图通过强行获取凭证来获得访问权。该恶意软件包括一个近3000个密码的列表,它只针对SQL服务器使用。

12月,我们发现了另一个跨操作系统的挖掘机器人,我们称之为XMRig Miner Dropper。它的目标是运行MySQL、Tomcat和Jenkins的服务器以及凭证较弱或脆弱的WebLogic。根据底层操作系统的不同,该机器人提供了一个用于执行shell脚本或PowerShell脚本的有效载荷。一旦它入侵机器,它就会安装一个密码器,并试图利用其他服务器。

2016年9月,Mirai的源代码被发布。这导致许多新的僵尸网络从Mirai源代码中衍生出来。虽然该僵尸代码是用C++编写的,但该代码的发布为其他恶意软件作者用不同语言编写类似的僵尸提供了蓝本。2020年1月,Bitdefender发布了一份报告,介绍了一个用Go编写的受Mirai启发的新僵尸网络,他们将其命名为LiquorBot。该僵尸网络本质上是Mirai在Go中的重新实现,目标是运行在ARM(32位和64位)、x86(32位和64位)和MIPS上的Linux设备。该僵尸通过强行获取SSH证书和利用路由器的已知漏洞进行传播。一旦它获得了设备的访问权限,它就会试图感染其他人,并且还安装了一个Monero密码器。

LiquorBot并不是唯一受Mirai启发的僵尸网络。4月,我们发现了Kaiji,这是一个通过SSH蛮横强迫来针对Linux服务器和物联网设备的僵尸网络。除了强行插入薄弱的凭证外,该僵尸还试图使用在受感染机器上发现的本地SSH密钥来传播到企业内的其他机器。与Mirai类似,Kaiji允许僵尸管理员对他们选择的任何基础设施发起DDoS攻击。攻击包括两个TCPFlood实现(一个带有原始套接字)、两个UDPFlood实现(一个带有原始套接字)、IPSpoof攻击、SYNACK攻击、SYN攻击和ACK攻击。

2020年6月,Kaiji将其目标方法扩大到包括暴露API套接字的服务器。该恶意软件开始在互联网上扫描端口2375暴露的主机。如果它找到了一个,它会尝试部署一个流氓Docker容器,并在容器中执行Kaiji。

Kaiji不是唯一一个针对暴露的Docker API的僵尸网络。2020年11月,NetLab 360报告发现了一种名为Blackrota的新恶意软件。Kinsing,也被称为h2Miner,已经被称为针对Docker API。2020年1月,阿里巴巴云的研究人员首次报道了Kinsing。该僵尸网络正在使用masscan寻找暴露Hadoop Yarn、Redis和Docker的机器。当它发现一台运行这些服务的服务器时,它会试图利用服务中的已知漏洞来进一步传播自己。5月,我们观察到Kinsing利用SaltStack的两个漏洞CVE-2020-11651和CVE-2020-11652进行传播。该恶意软件还开始使用LD-PRELOAD用户地rootkit来隐藏其进程。

SSH brute-force已经成为用Go编写的僵尸网络采用的主要攻击方式之一。我们发现了IPStorm的一个新的Linux变种,其中包括这种攻击向量。IPStorm是一个点对点(p2p)僵尸网络,于2019年5月首次被发现。它使用开源项目IPFS作为其网络骨干。除了原始的Windows变体,我们还发现了作为Linux变体的一部分,针对Android和物联网设备的变体。与本报告中的其他僵尸网络不同,IPStorm的目标不是安装矿机。相反,该僵尸网络似乎提供了一个代理网络。这个代理网络是作为互联网上的匿名代理网络出售的。

IPStorm不是唯一一个在2020年活跃的Go编写的p2p网络。2020年8月,Guardicore发布了一份关于他们从同年1月开始追踪的一个新的p2p僵尸网络的报告。该僵尸网络被命名为FritzFrog,通过强行使用弱小的凭证来感染机器。Guardicore称,该僵尸网络已经成功入侵了超过500台服务器,其中包括 “美国和欧洲的知名高教机构,以及一家铁路公司”。

5. 未来预测与结论

虽然与用其他语言编写的恶意软件相比,用Go编写的恶意软件数量相对较少,但同比增长幅度很大。这种增长速度很可能会继续下去,这意味着用Go编写的恶意软件将变得更加频繁。对于针对Linux环境的恶意软件来说,用Go编写的部分比针对Windows的恶意软件要大。这很可能导致,在根据针对特定系统的恶意软件总量统计中,针对Linux系统的恶意软件的比例将可能变得最大。

在目前用Go编写的Linux恶意软件中,有很大一部分是用于DDoS或安装密码器的机器人。这种趋势可能会持续下去。其他类型也可能会变得更加频繁。我们已经看到了针对Linux系统的Go勒索软件,而且有可能会出现更多的以窃取和加密有价值数据为目标的勒索软件。这与Proofpoint对2021年的预测一致,即勒索软件威胁行为者将开始更加关注攻击云端。这意味着企业应该采用专注于云的检测和预防产品,以确保他们的云环境受到保护。许多传统的防病毒和保护解决方案都是为了保护Windows环境而设计的,而Linux环境则更多地成为了”二等公民”。

根据CrowdStrike从2020年开始的事件报告,在40%的事件中,恶意软件没有被反病毒产品检测到。除此之外,Go恶意软件一直很难被反病毒产品检测到,所以这种趋势很可能会继续下去。我们已经看到威胁行为者以相同的恶意软件代码库为中心,针对不同的操作系统进行攻击,导致恶意软件样本较少或未被检测到。由于恶意软件来自相同的代码库,因此使用代码基因的检测方法非常有效。未来我们很可能会看到更多针对多个操作系统的恶意软件,因为像Go这样的编程语言为恶意软件作者提供了一种简单的交叉编译恶意软件的方法。

在Windows方面,许多威胁行为者已经使用Go来制作勒索软件。未来这种趋势很可能会继续下去。随着更多RaaS产品的出现,用Go编写勒索软件也不是不可能。由于能够轻松地进行交叉编译,RaaS运营商可以为他们的”客户”提供更广泛的目标。

Go是一种开源的编程语言,它是在Google内部开发的,目的是利用过去几十年在硬件上取得的进步。它的设计是为了让开发者能够轻松地制作快速、安全、以网络为中心的代码,并在当今的多核CPU上获益。这使得该语言得到了极大的应用,尤其是在云环境中。开发者并不是唯一采用Go的人。Go强大的跨平台交叉编译、优秀的网络实现和加密库以及原生的文件嵌入功能让其颇受恶意软件开发者的青睐! 在过去几年中,在市面上发现的用Go编写的新恶意软件几乎增加了2000%。这些恶意软件中有许多是针对Linux和物联网设备的僵尸网络,以安装加密矿机或将受感染的机器注册到DDoS僵尸网络中。此外,用Go编写的勒索软件似乎也变得更加普遍。一些用Go编写的著名勒索软件是Nefilim、EKANS和RobbinHood,这些勒索软件用于所谓的大型猎物攻击。

传统的反病毒解决方案似乎仍然难以检测到用Go编写的恶意软件。较新的技术不仅可以根据代码重用来判断恶意,还可以对威胁进行分类,已经取得了较大的成功,因为它们甚至可以处理Linux和Windows二进制文件之间的相似性。虽然用Go编写的恶意软件可能仍处于初级阶段,但它可能很快就会进入青春期,从而导致大量增加。


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