二进制文件可视化（二）

前不久看到了几个二进制文件可视化的项目，做了一些了解，通过可视化可以看出加壳或者加密文件，在纹理结构上和正常文件还是有较大区别。

而且可视化对文件格式不敏感，任何文件都可以查看其可视化结果。

二进制文件可视化

可视化数据源可分为以下两类：

• 二进制文件可视化

• 二进制熵可视化

对绘图的方式有几种方法：

• 传统的一维序列转二维。如固定图像宽度，对序列进行reshape
• 使用希尔伯特曲线

这两种方法其实都是空间填充曲线的子类，有兴趣可以了解。

对绘图的色彩也可分为以下

• 灰度图，直接生成就是灰度图

• 彩色图，不同区域设定不同颜色，如portex【1】中的分了以下五种色类

  # 分别对应不同的颜色0xff, 0x00, 可见ASCII码, 不可及ascii码,非ascii码	

• 彩色图，直接使用多通道，即每三个连续的字节作为一个通道的值，源自【2】

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灰度图以及熵

分别将原始二进制文件可视化，熵可视化，这里使用了最简单的可视化方法。

def bin2image(content, resize=True):    """    binary to gray image    """    width = imagesize(len(content))    fh = np.frombuffer(content, dtype=np.uint8)    rn = len(fh)/width    fh = np.reshape(fh[:int(rn)*width],(int(rn),width))    im = Image.fromarray(fh)    if resize:        im = im.resize((244,244))    return imdef H(data):    ''' Calculate the entropy of a given data block '''    c = np.bincount(data, minlength=256)     p = c.astype(np.float32) / len(data)    wh = np.where(c)[0]    H = np.sum(-p[wh] * np.log2(        p[wh]))    return Hdef block_entropy(data, window=1024, step=256):    Hbins = []    if data.shape[0] < window:        Hbin = H(data)        Hbins.append(Hbin)    else:        shape = data.shape[:-1] + (data.shape[-1] - window + 1, window)        strides = data.strides + (data.strides[-1],)        blocks = np.lib.stride_tricks.as_strided(data, shape=shape, strides=strides)[::step, :]        for block in blocks:            Hbin = H(block)            Hbins.append(Hbin)    return Hbinsdef bin2entropy(content, block_size=1024, step=256, resize=True):    """    following resources: https://github.com/gcmartinelli/entroPy/blob/master/entropy.py    but fatser 6x time    """    data = np.frombuffer(content, dtype=np.uint8)    entropy_list = block_entropy(data, block_size, step)    width = imagesize(len(entropy_list))*2    rn = len(entropy_list)/width    matrix = np.reshape(entropy_list[:int(rn)*width],(int(rn),width))     im = Image.fromarray(matrix * 255/8)    if resize:        im = im.resize((244,244))    return im

结果如下图所示。可视化之后就可以作进一步分析了，比如对比加壳和正常文件；使用可视化图进行恶意识别。

另外，此处的二进制熵可视化主要参考【3】，但是进行了改进，比【3】中原始的方法计算熵图快了6倍以上。

源码见 github： https://github.com/Aida-yy/binai/blob/main/binai/feature_extraction/image.py

【1】https://github.com/struppigel/PortEx

【2】Binary File’s Visualization and Entropy Features Analysis Combined with Multiple Deep Learning Networks for Malware Classification

【3】https://github.com/gcmartinelli/entroPy