yara是用来检测恶意软件的利器，yara规则由特征字符串、特征字节码等元素组成，只要恶意软件包含这些特征元素，就说明该文件是恶意的。但一个一个文件提特征是很耗人力的，所以业界就慢慢出现了一些出色的yara自动化提取工具，yarGen便是其中效果比较好的一个，下面，我们就通过分析该工具的源码，来了解这类工具的原理。
项目地址为：https://github.com/Neo23x0/yarGen
核心文件为yarGen.py，其他的文件大多为配置文件。
其中dbs文件夹存放着大量的db文件，这些都是白名单元素，用来过滤特征。包含了白导出函数名、白imphash、白字节码、白字符串。
源码一开始就会下载更新这些db文件，并加载，后面会用到。这是个耗时且耗内存的步骤。
加载完白名单库后，yarGen会初始化一个贝叶斯算法训练器，用于后面机器学习。至此，初始化结束，调用processSampleDir开始提取yara规则。
processSampleDir由3个核心函数组成：parse_sample_dir、sample_string_evaluation、generate_rules，作用分别为：提取样本特征、过滤特征、聚合特征生成yara规则。
第一个函数做了2个操作，从样本中提取字符串，和字节码。
extract_strings只提取6个字符以上的字符串，及包含16进制的字符串。
extract_opcodes只提取入口点所在节段的字节码，且提取后通过\x00进行截断，形成一组组字节码串。
提取完特征后，进入到sample_string_evaluation函数过滤特征，会筛选掉出现频率大于等于10且出现在白名单库里的字符串，这样剩下的就是可疑的字符串了。
做完简单的过滤后，开始进行高级的过滤，filter_string_set函数，这个步骤是最关键的。
首先，使用贝叶斯算法匹配出跟good. txt里的字符串相似的特征串，过滤掉。
good.txt里的就是些白字符串，看来机器学习也没想象中那么难，十多行python代码的事。
然后进入启发式过滤，若字符串中存在一些垃圾符号，则减去相应的恶意评分。
字符串中若带有一些可疑字符，则加上相应的恶意评分。
最后，筛选出评分较高的字符串，作为最终的特征串。
将每个样本的特征串取交集，就得到了超级特征，即匹配多个样本的yara规则。
最终生成的yara规则如下：
来源：CSDN
作者：G4rb3n
链接：https://blog.csdn.net/m0_37552052/article/details/104570954