HaboMalHunter 开源项目使用教程
1、项目介绍
HaboMalHunter 是腾讯开源的哈勃恶意软件分析系统的一个子项目，专门用于 Linux 系统下的自动化恶意软件分析和安全评估。该工具能够帮助安全分析师高效地提取恶意软件的静态和动态特征，并生成详细的分析报告，报告中包含进程、文件 I/O、网络和系统调用等关键信息。
2、项目快速启动
环境准备
HaboMalHunter 需要在 VirtualBox 5.1 上运行 Ubuntu 14.04 LTS 作为分析环境。请确保在虚拟机内以 root 身份执行以下命令来安装第三方软件：
root# cd /util/update_image
root# bash update_image.sh
获取源代码
使用 git 工具获取 HaboMalHunter 的源代码：
git clone https://github.com/Tencent/HaboMalHunter.git
编译源代码
将源代码上传到虚拟机中，并在 /root 目录下使用以下命令进行编译和打包：
cp -ra /media/sf_Source/* /root/
bash package.sh
进行分析
使用测试文件 /test/bin/read32.elf 进行测试，并生成分析报告：
python AnalyzeControl.py -v -l /test/bin/read32.elf
cp /log/output.zip /media/sf_Source/
分析结果中，output_static 是静态分析结果，output_dynamic 是动态分析结果，system_log 是运行时的日志。
3、应用案例和最佳实践
应用案例
HaboMalHunter 可以用于企业内部的安全评估，帮助检测和分析潜在的恶意软件。例如，某公司在其内部网络中发现了一个可疑的 ELF 文件，使用 HaboMalHunter 进行分析后，发现该文件具有自删除和自修改的恶意行为，从而及时采取了相应的安全措施。
最佳实践
定期扫描：定期使用 HaboMalHunter 对系统中的 ELF 文件进行扫描，及时发现潜在的恶意软件。结合其他工具：将 HaboMalHunter 的分析结果与其他安全工具（如 YARA 规则）结合使用，提高检测的准确性。虚拟机环境：始终在虚拟机环境中进行恶意软件分析，避免对真实系统造成损害。
4、典型生态项目
哈勃分析系统
HaboMalHunter 是哈勃分析系统（https://habo.qq.com）的一个子项目。哈勃分析系统是一个全面的恶意软件分析平台，提供了丰富的分析工具和报告生成功能，HaboMalHunter 是其重要的组成部分之一。
YARA 规则
HaboMalHunter 支持使用 YARA 规则进行恶意软件检测。YARA 是一种用于识别和分类恶意软件样本的工具，HaboMalHunter 通过集成 YARA 规则，进一步增强了其检测能力。
Volatility 和 LiME
未来计划中，HaboMalHunter 将集成 Volatility 和 LiME 进行内存分析，这将大大提升其对恶意软件的动态分析能力。Volatility 是一个用于内存取证的工具，而 LiME 则是一个轻量级的内存获取工具。