對付勒索軟件的方法主要以預防和響應為主。但是，檢測勒索軟件對于保護企業(yè)組織同樣重要。我們可以將勒索軟件檢測理解為勒索軟件體系化防護的事中階段，即勒索軟件已滲透到系統(tǒng)內(nèi)部，但還未大規(guī)模爆發(fā)。在這一階段可以通過應用有效的監(jiān)測防護手段，一方面防護的針對性較強，另一方面能夠降低勒索軟件爆發(fā)所產(chǎn)生的較嚴重后果。

　　勒索軟件的檢測技術通常可以分為兩大類：

　　基于終端、網(wǎng)絡的惡意樣本及惡意行為檢測：這種檢測行為具有較強的通用性，即將勒索軟件作為攻擊的一種進行防護，一般殺毒軟件或者服務器安全工具也具備對勒索軟件的識別，這種產(chǎn)品用戶可以優(yōu)先選擇。

　　專有勒索軟件檢測技術：隨著勒索軟件威脅逐步增加，安全廠商也不斷推出專門針對勒索軟件的檢測產(chǎn)品或檢測工具，這種產(chǎn)品可作為針對性勒索軟件防護的產(chǎn)品，在完成基礎部署后進一步采購應用。

　　本文將介紹目前業(yè)界常用的五種勒索軟件檢測方法，并對其應用優(yōu)缺點進行分析。

　　靜態(tài)文件分析

　　如果企業(yè)的一臺關鍵服務器上觸發(fā)了警報，但警報信息相當籠統(tǒng)，只是報告某文件可能是惡意軟件。更糟糕的是，如果文件的哈希值不在VirusTotal(一個提供免費的可疑文件分析服務的網(wǎng)站)上，那么安全分析師將無法在網(wǎng)上找到任何信息來確定該文件是不是惡意文件。

　　這時候，要查看該文件是否可能是勒索軟件(或任何惡意軟件)，最優(yōu)選擇就是進行靜態(tài)文件分析。靜態(tài)文件分析是一種惡意軟件分析方法，它主要查看可執(zhí)行文件是否可疑，但并不實際運行代碼。

　　面對勒索軟件，靜態(tài)文件分析會查找已知的惡意代碼序列或可疑字符串，比如經(jīng)常被盯上的文件擴展名和勒索信中所用的常用詞。分析工具會標記可執(zhí)行文件中的可疑部分，可用于檢查文件中的嵌入字符串、庫、導入內(nèi)容及其他攻陷指標(IOC)。不過此項檢測手段需要依賴于針對勒索軟件構(gòu)建的威脅情報體系，不斷增擴展名、可疑字符串等。同時，此項手段需人工處置的比例較大，產(chǎn)品化可能較低。

　　優(yōu)點：

　　識別率較高，誤報率低;

　　可以相對有效地識別已知勒索軟件;

　　可以在勒索攻擊執(zhí)行前阻止攻擊，因此并不加密文件。

　　缺點：

　　主要依靠手動分析，很費時，產(chǎn)品化程度不足;

　　可以使用打包器/加密器(Packer/Crypter)或只需將字符換成數(shù)字或特殊字符，即可輕松繞過。

　　常見文件擴展名檢測

　　借助文件訪問監(jiān)控工具，組織可以將已知勒索軟件的擴展名文件重命名操作列入黑名單，或者使用這類擴展名的新文件一旦創(chuàng)建，就發(fā)出警報。

　　比如說，Netapp的文件訪問監(jiān)控工具讓你可以阻止某些類型的擴展名保存在存儲系統(tǒng)和共享區(qū)上，比如WannaCry勒索軟件(.wncry)。其他勒索軟件黑名單解決方案包括ownCloud或Netwrix。

　　研究人員已針對勒索軟件擴展名整理出眾多列表，包括附有常見勒索軟件擴展名的列表。可以較為方便的獲取使用。不過此項檢測手段也僅針對已知的勒索軟件，對于勒索軟件的變種防護能力較差。此手段可以作為一個基礎性防護工具，與用戶部署的終端安全產(chǎn)品形成聯(lián)動。

　　優(yōu)點：

　　采用黑名單模式，檢測誤報率低;

　　可較有效對付常見已知勒索軟件;

　　不會對正常應用系統(tǒng)造成損壞。

　　缺點：

　　可輕松繞過，難以識別采用新擴展名的勒索軟件;

　　很難找到擁有擴展名黑名單功能的文件監(jiān)控工具。

　　蜜罐文件

　　蜜罐文件是故意放到共享文件夾/位置的虛假文件，以便檢測可能存在的攻擊者。一旦蜜罐文件被打開，就發(fā)出警報。比如說，一個名為passwords.txt的文件可以用作工作站上的蜜罐文件。目前，我國主流安全廠商推出的勒索軟件防護方案中，都已采用此種方式進行防護，例如安天、安恒、奇安信、深信服等。

　　創(chuàng)建快速簡便的蜜罐文件的一種常見方法是使用Canarytokens。Canarytokens是Canary 公司提供的一款免費工具，可將令牌(獨特的標識符)嵌入到文檔中，比如Microsoft Word、Microsoft Excel、Adobe Acrobat、圖片和目錄文件夾等更多文檔中。

　　優(yōu)點：

　　可以檢測出靜態(tài)引擎無法捕獲的未知勒索軟件。

　　缺點：

　　存在誤報，因為某些合法程序和用戶也可能接觸誘餌文件;

　　如果勒索軟件接觸誘餌文件，重要數(shù)據(jù)文件將被主動加密;

　　如果勒索軟件跳過隱藏的文件/文件夾或攻擊特定文件夾，即可繞過。

　　動態(tài)監(jiān)控批量文件操作

　　通過監(jiān)控文件系統(tǒng)以查找批量文件操作(比如重命名、寫入或刪除)，安全人員也可以捕獲實時發(fā)生的勒索軟件攻擊，甚至可以自動阻止攻擊。

　　文件完整性監(jiān)控(FIM)工具可以幫助你以這種方式檢測勒索軟件。FIM將文件的最新版本與已知、受信任的“基準版本”進行比對，以此驗證和核實文件;如果文件被篡改、更新或刪除，就發(fā)出警報。動態(tài)監(jiān)控文件操作需要有一套文件的保管清單。

　　市面上有眾多免費的開源FIM工具，比如OSSEC和Samhain File Integrity，其他解決方案擁有實時修復功能，因此可以通過威脅自動響應立即阻止檢測到的勒索軟件。

　　優(yōu)點：

　　可以檢測出靜態(tài)引擎無法捕獲的勒索軟件。

　　缺點：

　　如果超過定義的限制閾值，文件可能會被加密，影響業(yè)務開展;

　　如果勒索軟件在加密操作之間添加延遲，或生成多個進程來加密成批/成組文件，可輕松繞過該檢測方式。

　　測量文件數(shù)據(jù)的變化(熵)

　　在網(wǎng)絡安全界，文件的熵是指一種測量隨機性的特定指標，名為“香農(nóng)熵”(Shannon Entropy)：典型的文本文件有較低的熵，而加密或壓縮的文件有較高的熵。換句話說，通過跟蹤文件的數(shù)據(jù)變化率，安全人員就可以確定文件是否經(jīng)過加密。使用文件熵可以實現(xiàn)檢測并阻止加密個人文件的非法進程。測量文件熵的工具還可以在多次標記修改、出現(xiàn)重大變化后快速阻止惡意進程。

　　優(yōu)點：

　　可以檢測出靜態(tài)引擎無法捕獲的勒索軟件;

　　誤報率低于以上提到的動態(tài)檢測手段。

　　缺點：

　　對終端設備的CPU資源占用率高;

　　文件將被加密，直至達到一定水平的可信度，因此無法阻止所有勒索破壞;

　　如果攻擊者僅加密文件的一部分或分塊加密，可輕松繞過該檢測模式。

　　結(jié)語:

　　檢測勒索軟件可能很棘手，攻擊者會使用多種混淆手法讓勒索軟件規(guī)避檢測，新的勒索軟件變體每天都在出現(xiàn)。因此，企業(yè)需要使用多種不同的勒索軟件檢測手段，并充分了解每種手段的優(yōu)缺點。

　　此外，安全人員要始終假設勒索攻擊會成功。因此企業(yè)需要隨時確保有適當?shù)睦账鬈浖A防和恢復策略。隨著勒索攻擊能力向高層次發(fā)展，其攻擊的流程化、能力化已經(jīng)與APT趨同，因此針對勒索攻擊防護體系建設需要形成持續(xù)的預測、防護、檢測、響應，依照攻擊發(fā)生的狀態(tài)，可分為勒索防護策略建立、勒索攻擊事前防護、勒索攻擊識別阻斷、勒索攻擊應急響應。