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云安全中心:恶意文件检测SDK

更新时间:Oct 15, 2024

恶意文件检测SDK功能依托云安全中心多引擎检测平台,可识别离线文件和阿里云OSS文件中存在的常见病毒,例如勒索病毒、挖矿程序等,防止恶意文件传播和执行。本文介绍如何使用恶意文件检测SDK功能。

功能说明

恶意文件检测SDK为云端检测方案,使用该功能会将您的文件上传到云端进行检测。

检测的病毒类型

支持检测的病毒类型(virus_type)中英文映射表

病毒类型(virus_type

病毒名称

Backdoor

反弹Shell后门

DDoS

DDoS木马

Downloader

下载器木马

Engtest

引擎测试程序

Hacktool

黑客工具

Trojan

高危程序

Malbaseware

被污染的基础软件

MalScript

恶意脚本

Malware

恶意程序

Miner

挖矿程序

Proxytool

代理工具

RansomWare

勒索病毒

RiskWare

风险软件

Rootkit

Rootkit

Stealer

窃密工具

Scanner

扫描器

Suspicious

可疑程序

Virus

感染型病毒

WebShell

网站后门

Worm

蠕虫病毒

AdWare

广告程序

Patcher

破解程序

Gametool

私服工具

检测文件说明

  • 支持对未加密的压缩包解压并进行检测。

    • 在调用SDK检测离线文件场景下,默认不解压,需要您自行配置解压,扫描时可以设置是否识别压缩文件并解压、最大解压层级和最大解压文件数。

    • 在OSS文件检测场景下,默认不解压,需要您自行配置解压,支持全局和单个Bucket粒度下配置压缩包的解压层级。

  • 支持对已配置服务端加密的OSS数据进行解密后检测。OSS针对不同使用场景提供了以下服务器端加密方式,详细内容,请参见服务器端加密

    • 使用KMS托管密钥进行加解密(SSE-KMS):使用KMS托管的默认CMK(Customer Master Key)或指定CMK进行加解密操作。数据无需通过网络发送到KMS服务端进行加解密。

    • 使用OSS完全托管密钥进行加解密(SSE-OSS):使用OSS完全托管的密钥加密每个Object。

检测恶意文件的方式

  • 在业务服务器中调用SDK检测离线文件

    在您的业务程序中接入云安全中心的恶意文件检测SDK,通过调用SDK的方式检测恶意文件,在返回结果中获取恶意文件信息,且支持在云安全中心控制台查看存在风险的文件检测结果。

    支持通过Java或Python方式接入。

  • 在云安全中心控制台检测OSS中存储的文件

    如果您待检测的文件存储在阿里云对象存储OSS Bucket中,可以直接在云安全中心控制台执行对目标OSS Bucket内文件的检测,并支持查看存在风险的文件列表。

提供检测结果

云安全中心通过整合多个知名病毒检测引擎的结果,并结合安全专家的经验,基于文件潜在恶意程度和检测准确程度两个关键维度,评定检测出恶意文件事件的风险等级(高危中危低危),并给出相应恶意文件说明和处置建议。

日志分析

如果已开通云安全中心日志分析服务,会将恶意文件检测记录投递到云安全中心的专属Logstore(日志库)中。详细说明,请参见日志分析说明恶意文件检测字段说明

应用场景

应用场景

恶意文件检测说明

服务器应用场景

在服务器环境中,会常遇到各种大规模传播的恶意文件,例如蠕虫病毒、挖矿软件、DDoS木马以及恶意脚本等。

这些恶意文件通常具备自我复制和广泛传播的特性,旨在消耗系统资源、发起分布式拒绝服务攻击或控制服务器以实施非法活动。

服务器定向攻击场景

在服务器定向攻击场景中,为了确保系统的安全和稳定运行,需要特别关注黑客工具、代理工具及后门程序等恶意文件。

这类攻击突出隐蔽性和针对性,黑客通过植入此类恶意文件来窃取敏感信息、操控系统或作为跳板进一步渗透网络。

全系统环境检测

在各种环境中,都应密切关注破坏力强的勒索病毒和感染型病毒。

勒索病毒通过加密用户数据勒索赎金,感染型病毒能自我复制并扩散至其他文件,两者均能造成严重的数据损失和系统瘫痪。

办公网与文件存储环境检测

在办公网络和文件存储环境中,特别需要注意防范恶意文档类文件(例如含有宏病毒的Office文件、带有恶意负载的压缩包等)的潜在威胁。

这些文件通常通过伪装成日常工作交流中的正常文档,诱导用户打开从而实施攻击。例如窃取登录凭据、部署远程访问木马等。

使用限制

  • 一次恶意文件检测仅可以检测一个不超过100 MB的文件。

  • 试用版和企业版的默认接口请求频率不同。

    • 试用版:10次/秒。

    • 企业版:20次/秒。

  • 支持检测的压缩包文件类型有.7z.zip.tar.gz.rar.ar.bz2.xz.lzma

  • 一个压缩包支持解压的层级最多为5层,解压后的文件总个数最多为1,000个,解压后的所有文件总大小最多为1 GB。对于超出限制范围的文件,不会被检测。

  • 恶意文件的检测速度会受到网速、计算机性能、云产品限制等方面的影响。恶意文件检测SDK内部采用队列的方式,缓解外部峰值时的请求来提高并发率。当内部的队列满时,拒绝外部继续提交请求,并使用等待接口,等待队列有空间可用时再处理外部请求。

    您可以通过增加队列长度来提高并发量,该方法会影响部分样本的检测时长。timeout_ms参数为样本超时时间,单位为毫秒。为了减少超时,建议您将timeout_ms参数设置为60,000毫秒(即60秒)。

  • 在OSS文件检测场景下,仅支持存储类型为标准存储低频访问的文件检测,不支持归档存储类型的文件检测。存储类型详细内容,请参见存储类型

  • 在OSS文件检测场景下,支持检测的OSS Bucket的所属地域包括:华北1(青岛)、华北2(北京)、华北3(张家口)、华北5(呼和浩特)、华东1(杭州)、华东2(上海)、华南1(深圳)、华南2(河源)、华南3(广州)、西南1(成都)、中国香港、新加坡、印度尼西亚(雅加达)、泰国(曼谷)、菲律宾(马尼拉)、马来西亚(吉隆坡)、韩国(首尔)、日本(东京)、美国(硅谷)、英国(伦敦)、美国(弗吉尼亚)、德国(法兰克福)。

计费说明

使用恶意文件检测SDK功能会消耗文件检测次数。如果是压缩包文件,每个压缩包文件消耗的文件检测次数按照解压后文件个数计算。

  • 经过企业实名认证的阿里云账号可以免费试用恶意文件检测SDK功能。试用版提供10,000次恶意文件检测次数。

  • 购买企业版可以选择您所需的恶意文件检测次数。

计费项详细说明,请参见计费概述

开通服务并检测恶意文件

前提条件

如果您使用的是RAM用户,请确保已为RAM用户授予AliyunYundunSASFullAccess权限。具体操作,请参见为RAM用户授权

步骤一:开通服务

云安全中心支持通过免费试用和付费购买的方式开通服务。

免费试用

如果您的阿里云账号已通过企业认证,您可以通过免费试用开通恶意文件检测SDK服务,并获取1万次恶意文件检测次数。每个阿里云账号仅有一次免费试用机会。

  1. 登录云安全中心控制台。在控制台左上角,选择需防护资产所在的区域中国

  2. 在左侧导航栏,选择风险治理 > 恶意文件检测SDK

  3. 恶意文件检测SDK页面,单击立即试用

付费购买

如果免费试用无法满足需求,您可以通过付费购买的方式开通恶意文件检测SDK服务。

重要

如果存在未使用的免费试用次数,付费购买次数后,剩余的免费试用次数将累计在您付费购买的次数中。

  1. 登录云安全中心控制台。在控制台左上角,选择需防护资产所在的区域中国

  2. 在左侧导航栏,选择风险治理 > 恶意文件检测SDK

  3. 恶意文件检测SDK页面,单击立即购买。在购买面板,选择恶意文件检测SDK,并按照要检测文件的数量购买足够的恶意文件检测次数

    如果您已购买云安全中心付费版本,您可以直接选择所需的恶意文件检测次数。如未购买,请根据您的需求选择云安全中心版本:

    • 无需使用云安全中心的其他安全防护功能时,版本选择仅采购增值服务

    • 如需使用云安全中心的其他功能,例如漏洞修复、容器威胁检测,请选择相应的云安全中心版本。各版本的功能差异详情,请参见功能特性

  4. 仔细阅读并选中服务协议,单击立即购买并完成支付。

开通恶意文件检测SDK服务后,您可以在恶意文件检测SDK页面,查看您的恶意文件检测SDK的剩余检测次数。如果剩余检测次数不足以支撑后续业务需求,您可以单击升级配置,购买更多的资源。更多说明,请参见升级与降配

image.png

步骤二:检测恶意文件

根据您的业务场景,选择以下方式检测目标环境内的恶意文件。

重要

执行恶意文件检测前,请确保当前阿里云账号下有足够的剩余检测次数。如果剩余检测次数不足,您可以在恶意文件检测SDK页面的风险文件总览页签下,单击升级配置购买足够的检测次数。

在业务服务器中调用SDK检测离线文件

准备工作

  • 已配置环境变量ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_IDALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET

    阿里云SDK支持通过定义ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_IDALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET环境变量来创建默认的访问凭证。调用接口时,程序直接访问凭证,读取您的访问密钥(即AccessKey)并自动完成鉴权。更多信息,请参见配置环境变量

  • 您需要选择接入方式并参考下表的说明获取SDK包。

    接入方式

    版本要求

    获取SDK包

    Java接入

    必须使用1.8或更高版本的JDK。

    您可以通过以下方式获取Java SDK。

    离线导入安装:在联网环境下访问Java SDK代码库并下载Java SDK,将下载的Java SDK添加到项目工程中。

    Python接入

    Python 3.6及以上版本。

    您可以通过以下方式获取部署SDK包。

    • 使用pip快速安装(联网环境下推荐):

      pip install -U alibabacloud_filedetect
    • 离线安装(无互联网连接的环境):在联网环境下访问Python代码库并下载Python SDK。将Python SDK上传至项目工程环境,解压压缩包后,运行以下安装命令:

      # 切换至python SDK根目录
      cd alibabacloud-file-detect-python-sdk-master
      # 安装SDK,注意python的版本
      python setup.py install

示例代码

重要

使用Python接入时,请替换下面示例中的测试用例路径参数,即path

package com.aliyun.filedetect.sample;

import java.io.File;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import com.aliyun.filedetect.*;

public class Sample {

	/**
	 * 同步检测文件接口
	 * @param detector 检测器对象
	 * @param path 待检测的文件路径
	 * @param timeout_ms 设置超时时间,单位为毫秒
	 * @param wait_if_queuefull 如果检测队列满了,false表示不等待直接返回错误,true表示一直等待直到队列不满时
	 * @throws InterruptedException 
	 */
	public static DetectResult detectFileSync(OpenAPIDetector detector, String path, int timeout_ms, boolean wait_if_queuefull) throws InterruptedException {
		if (null == detector || null == path) return null;
		DetectResult result = null;
		while(true) {
			result = detector.detectSync(path, timeout_ms);
			if (null == result) break;
			if (result.error_code != ERR_CODE.ERR_DETECT_QUEUE_FULL) break;
			if (!wait_if_queuefull) break;
			detector.waitQueueAvailable(-1);
		}
		return result;
	}
	
	/**
	 * 异步检测文件接口
	 * @param detector 检测器对象
	 * @param path 待检测的文件路径
	 * @param timeout_ms 设置超时时间,单位为毫秒
	 * @param wait_if_queuefull 如果检测队列满了,false表示不等待直接返回错误,true表示一直等待直到队列不满时
	 * @param callback 结果回调函数
	 * @throws InterruptedException 
	 */
	public static int detectFile(OpenAPIDetector detector, String path, int timeout_ms, boolean wait_if_queuefull, IDetectResultCallback callback) throws InterruptedException {
		if (null == detector || null == path || null == callback) return ERR_CODE.ERR_INIT.value();
		int result = ERR_CODE.ERR_INIT.value();
		if (wait_if_queuefull) {
			final IDetectResultCallback real_callback = callback;
			callback = new IDetectResultCallback() {
				public void onScanResult(int seq, String file_path, DetectResult callback_res) {
					if (callback_res.error_code == ERR_CODE.ERR_DETECT_QUEUE_FULL) return;
					real_callback.onScanResult(seq, file_path, callback_res);
				}
			};
		}
		while(true) {
			result = detector.detect(path, timeout_ms, callback);
			if (result != ERR_CODE.ERR_DETECT_QUEUE_FULL.value()) break;
			if (!wait_if_queuefull) break;
			detector.waitQueueAvailable(-1);
		}
		return result;
	}
	
	/**
	 * 同步检测URL文件接口
	 * @param detector 检测器对象
	 * @param url 待检测的文件URL
	 * @param md5 待检测的文件md5
	 * @param timeout_ms 设置超时时间,单位为毫秒
	 * @param wait_if_queuefull 如果检测队列满了,false表示不等待直接返回错误,true表示一直等待直到队列不满时
	 * @throws InterruptedException 
	 */
	public static DetectResult detectUrlSync(OpenAPIDetector detector, String url, String md5, int timeout_ms, boolean wait_if_queuefull) throws InterruptedException {
		if (null == detector || null == url || null == md5) return null;
		DetectResult result = null;
		while(true) {
			result = detector.detectUrlSync(url, md5, timeout_ms);
			if (null == result) break;
			if (result.error_code != ERR_CODE.ERR_DETECT_QUEUE_FULL) break;
			if (!wait_if_queuefull) break;
			detector.waitQueueAvailable(-1);
		}
		return result;
	}
	
	/**
	 * 异步检测URL文件接口
	 * @param detector 检测器对象
	 * @param url 待检测的文件URL
	 * @param md5 待检测的文件md5
	 * @param timeout_ms 设置超时时间,单位为毫秒
	 * @param wait_if_queuefull 如果检测队列满了,false表示不等待直接返回错误,true表示一直等待直到队列不满时
	 * @param callback 结果回调函数
	 * @throws InterruptedException 
	 */
	public static int detectUrl(OpenAPIDetector detector, String url, String md5, int timeout_ms, boolean wait_if_queuefull, IDetectResultCallback callback) throws InterruptedException {
		if (null == detector || null == url || null == md5 || null == callback) return ERR_CODE.ERR_INIT.value();
		int result = ERR_CODE.ERR_INIT.value();
		if (wait_if_queuefull) {
			final IDetectResultCallback real_callback = callback;
			callback = new IDetectResultCallback() {
				public void onScanResult(int seq, String file_path, DetectResult callback_res) {
					if (callback_res.error_code == ERR_CODE.ERR_DETECT_QUEUE_FULL) return;
					real_callback.onScanResult(seq, file_path, callback_res);
				}
			};
		}
		while(true) {
			result = detector.detectUrl(url, md5, timeout_ms, callback);
			if (result != ERR_CODE.ERR_DETECT_QUEUE_FULL.value()) break;
			if (!wait_if_queuefull) break;
			detector.waitQueueAvailable(-1);
		}
		return result;
	}
	
	/**
	 * 格式化检测结果
	 * @param result 检测结果对象
	 * @return 格式化后的字符串
	 */
	public static String formatDetectResult(DetectResult result) {
		if (result.isSucc()) {
			DetectResult.DetectResultInfo info = result.getDetectResultInfo();
			String msg = String.format("[DETECT RESULT] [SUCCEED] %s", formatDetectResultInfo(info));
			if (info.compresslist != null) {
				int idx = 1;
				for (DetectResult.CompressFileDetectResultInfo comp_res : info.compresslist) {
					msg += String.format("\n\t\t\t [COMPRESS FILE] [IDX:%d] %s", idx++, formatCompressFileDetectResultInfo(comp_res));
				}
			}
			return msg;
		} 
		DetectResult.ErrorInfo info = result.getErrorInfo();
		return String.format("[DETECT RESULT] [FAIL] md5: %s, time: %d, error_code: %s, error_message: %s"
				, info.md5, info.time, info.error_code.name(), info.error_string);
	}
	
	private static String formatDetectResultInfo(DetectResult.DetectResultInfo info) {
		String msg = String.format("MD5: %s, TIME: %d, RESULT: %s, SCORE: %d", info.md5, info.time, info.result.name(), info.score);
		if (info.compresslist != null) {
			msg += String.format(", COMPRESS_FILES: %d", info.compresslist.size());
		}
		DetectResult.VirusInfo vinfo = info.getVirusInfo();
		if (vinfo != null) {
			msg += String.format(", VIRUS_TYPE: %s, EXT_INFO: %s", vinfo.virus_type, vinfo.ext_info);
		}
		return msg;
	}
	private static String formatCompressFileDetectResultInfo(DetectResult.CompressFileDetectResultInfo info) {
		String msg = String.format("PATH: %s, \t\t RESULT: %s, SCORE: %d", info.path, info.result.name(), info.score);
		DetectResult.VirusInfo vinfo = info.getVirusInfo();
		if (vinfo != null) {
			msg += String.format(", VIRUS_TYPE: %s, EXT_INFO: %s", vinfo.virus_type, vinfo.ext_info);
		}
		return msg;
	}
	
	/**
	 * 同步检测目录或文件
	 * @param path 指定路径,可以是文件或者目录。目录的话就会递归遍历
	 * @param is_sync 是否使用同步接口,推荐使用异步。 true是同步, false是异步
	 * @throws InterruptedException 
	 */
	public static void detectDirOrFileSync(OpenAPIDetector detector, String path, int timeout_ms, Map<String, DetectResult> result_map) throws InterruptedException {
		File file = new File(path);
		String abs_path = file.getAbsolutePath();
		if (file.isDirectory()) {
			String[] ss = file.list();
	        if (ss == null) return;
	        for (String s : ss) {
	        	String subpath = abs_path + File.separator + s;
	        	detectDirOrFileSync(detector, subpath, timeout_ms, result_map);
	        }
			return;
		}

    	System.out.println(String.format("[detectFileSync] [BEGIN] queueSize: %d, path: %s, timeout: %d", detector.getQueueSize(), abs_path, timeout_ms));
		DetectResult res = detectFileSync(detector, abs_path, timeout_ms, true);
    	System.err.println(String.format("                 [ END ] %s", formatDetectResult(res)));
		result_map.put(abs_path, res);
	}
	
	/**
	 * 异步检测目录或文件
	 * @param path 指定路径,可以是文件或者目录。目录的话就会递归遍历
	 * @param is_sync 是否使用同步接口,推荐使用异步。 true是同步, false是异步
	 * @throws InterruptedException 
	 */
	public static void detectDirOrFile(OpenAPIDetector detector, String path, int timeout_ms, IDetectResultCallback callback) throws InterruptedException {
		File file = new File(path);
		String abs_path = file.getAbsolutePath();
		if (file.isDirectory()) {
			String[] ss = file.list();
	        if (ss == null) return;
	        for (String s : ss) {
	        	String subpath = abs_path + File.separator + s;
	        	detectDirOrFile(detector, subpath, timeout_ms, callback);
	        }
	        return;
		}

    	
		int seq = detectFile(detector, abs_path, timeout_ms, true, callback);
		System.out.println(String.format("[detectFile] [BEGIN] seq: %d, queueSize: %d, path: %s, timeout: %d", seq, detector.getQueueSize(), abs_path, timeout_ms));
	}
	
	/**
	 * 开始对文件或目录进行
	 * @param path 指定路径,可以是文件或者目录。目录的话就会递归遍历
	 * @param is_sync 是否使用同步接口,推荐使用异步。 true是同步, false是异步
	 * @throws InterruptedException 
	 */
	public static void scan(final OpenAPIDetector detector, String path, int detect_timeout_ms, boolean is_sync) throws InterruptedException {
		System.out.println(String.format("[SCAN] [START] path: %s, detect_timeout_ms: %d, is_sync: %b", path, detect_timeout_ms, is_sync));
		long start_time = System.currentTimeMillis();
		final Map<String, DetectResult> result_map = new HashMap<>();
		if (is_sync) {
			detectDirOrFileSync(detector, path, detect_timeout_ms, result_map);
		} else {
			detectDirOrFile(detector, path, detect_timeout_ms, new IDetectResultCallback() {
				public void onScanResult(int seq, String file_path, DetectResult callback_res) {
			    	System.err.println(String.format("[detectFile] [ END ] seq: %d, queueSize: %d, %s", seq, detector.getQueueSize(), formatDetectResult(callback_res)));
					result_map.put(file_path, callback_res);
				}
			});
			// 等待任务执行完成
			detector.waitQueueEmpty(-1);
		}
		long used_time = System.currentTimeMillis() - start_time;
		System.out.println(String.format("[SCAN] [ END ] used_time: %d, files: %d", used_time, result_map.size()));
		
		int fail_count = 0;
		int white_count = 0;
		int black_count = 0;
		for (Map.Entry<String, DetectResult> entry : result_map.entrySet()) {
			DetectResult res = entry.getValue();
			if (res.isSucc()) {
				if (res.getDetectResultInfo().result == DetectResult.RESULT.RES_BLACK) {
					black_count ++;
				} else {
					white_count ++;
				}
			} else {
				fail_count ++;
			}
		}
		System.out.println(String.format("             fail_count: %d, white_count: %d, black_count: %d"
				, fail_count, white_count, black_count));
	}
	
    public static void main(String[] args_) throws Exception {
    	// 获取检测器实例
    	OpenAPIDetector detector = OpenAPIDetector.getInstance();
    	
    	// 初始化
    	ERR_CODE init_ret = detector.init(System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID"), System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET"));
    	System.out.println("INIT RET: " + init_ret.name());
    	
    	// 设置解压缩参数(可选,默认不解压压缩包)
    	boolean decompress = true; // 是否识别压缩文件并解压,默认为false
    	int decompressMaxLayer = 5; // 最大解压层数,decompress参数为true时生效
    	int decompressMaxFileCount = 1000; // 最大解压文件数,decompress参数为true时生效
    	ERR_CODE initdec_ret = detector.initDecompress(decompress, decompressMaxLayer, decompressMaxFileCount);
    	System.out.println("INIT_DECOMPRESS RET: " + initdec_ret.name());
    	
    	if (true) {
    		// 示例用法1:扫描本地目录或文件
    		boolean is_sync_scan = false; // 是异步检测还是同步检测。异步检测性能更好。false表示异步检测
        	int timeout_ms = 500000;  // 单个样本检测时间,单位为毫秒
        	String path = "test2.php"; // 待扫描的文件或目录
        	// 启动扫描,直到扫描结束
        	scan(detector, path, timeout_ms, is_sync_scan);
    	}
    	
    	if (true) {
    		// 示例用法2:扫描URL文件
        	int timeout_ms = 500000;  // 单个样本检测时间,单位为毫秒
        	String url = "https://xxxxxxxx.oss-cn-hangzhou-1.aliyuncs.com/xxxxx/xxxxxxxxxxxxxx?Expires=1*****25&OSSAccessKeyId=xxx"; // 待扫描的URL文件
        	String md5 = "a767f*************6e21d000000"; // 待扫描的文件MD5
        	// 同步扫描。如果需要异步扫描,调用detectUrl接口
        	System.out.println(String.format("[detectUrlSync] [BEGIN] URL: %s, MD5: %s, TIMEOUT: %d", url, md5, timeout_ms));
        	DetectResult result = detectUrlSync(detector, url, md5, timeout_ms, true);
        	System.err.println(String.format("[detectUrlSync] [ END ] %s", formatDetectResult(result)));
    	}
    	
    	
		// 反初始化
		System.out.println("Over.");
    	detector.uninit();
    }
}
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import sys
from typing import List
import threading
import time
import traceback

from alibabacloud_filedetect.OpenAPIDetector import OpenAPIDetector
from alibabacloud_filedetect.IDetectResultCallback import IDetectResultCallback
from alibabacloud_filedetect.ERR_CODE import ERR_CODE
from alibabacloud_filedetect.DetectResult import DetectResult

class Sample(object):
    
    def __init__(self):
        pass


    """
    同步检测文件接口
    @param detector 检测器对象
    @param path 待检测的文件路径
    @param timeout_ms 设置超时时间,单位为毫秒
    @param wait_if_queuefull 如果检测队列满了,False表示不等待直接返回错误,True表示一直等待直到队列不满时
    """
    def detectFileSync(self, detector, path, timeout_ms, wait_if_queuefull):
        if detector is None or path is None:
            return None
        result = None
        while True:
            result = detector.detectSync(path, timeout_ms)
            if result is None:
                break
            if result.error_code != ERR_CODE.ERR_DETECT_QUEUE_FULL:
                break
            if wait_if_queuefull is False:
                break
            detector.waitQueueAvailable(-1)
        return result


    """
    异步检测文件接口
    @param detector 检测器对象
    @param path 待检测的文件路径
    @param timeout_ms 设置超时时间,单位为毫秒
    @param wait_if_queuefull 如果检测队列满了,False表示不等待直接返回错误,True表示一直等待直到队列不满时
    @param callback 结果回调函数
    """
    def detectFile(self, detector, path, timeout_ms, wait_if_queuefull, callback):
        if detector is None or path is None or callback is None:
            return ERR_CODE.ERR_INIT.value
        result = ERR_CODE.ERR_INIT.value
        if wait_if_queuefull:
            real_callback = callback
            class AsyncTaskCallback(IDetectResultCallback):
                def onScanResult(self, seq, file_path, callback_res):
                    if callback_res.error_code == ERR_CODE.ERR_DETECT_QUEUE_FULL:
                        return
                    real_callback.onScanResult(seq, file_path, callback_res)
            callback = AsyncTaskCallback()
        while True:
            result = detector.detect(path, timeout_ms, callback)
            if result != ERR_CODE.ERR_DETECT_QUEUE_FULL.value:
                break
            if wait_if_queuefull is False:
                break
            detector.waitQueueAvailable(-1)
        return result
    

    """
    同步检测URL文件接口
    @param detector 检测器对象
	@param url 待检测的文件URL
	@param md5 待检测的文件md5
	@param timeout_ms 设置超时时间,单位为毫秒
	@param wait_if_queuefull 如果检测队列满了,false表示不等待直接返回错误,true表示一直等待直到队列不满时
    """
    def detectUrlSync(self, detector, url, md5, timeout_ms, wait_if_queuefull):
        if detector is None or url is None or md5 is None:
            return None
        result = None
        while True:
            result = detector.detectUrlSync(url, md5, timeout_ms)
            if result is None:
                break
            if result.error_code != ERR_CODE.ERR_DETECT_QUEUE_FULL:
                break
            if wait_if_queuefull is False:
                break
            detector.waitQueueAvailable(-1)
        return result


    """
    异步检测URL文件接口
	@param detector 检测器对象
	@param url 待检测的文件URL
	@param md5 待检测的文件md5
	@param timeout_ms 设置超时时间,单位为毫秒
	@param wait_if_queuefull 如果检测队列满了,false表示不等待直接返回错误,true表示一直等待直到队列不满时
	@param callback 结果回调函数
    """
    def detectUrl(self, detector, url, md5, timeout_ms, wait_if_queuefull, callback):
        if detector is None or url is None or md5 is None or callback is None:
            return ERR_CODE.ERR_INIT.value
        result = ERR_CODE.ERR_INIT.value
        if wait_if_queuefull:
            real_callback = callback
            class AsyncTaskCallback(IDetectResultCallback):
                def onScanResult(self, seq, file_path, callback_res):
                    if callback_res.error_code == ERR_CODE.ERR_DETECT_QUEUE_FULL:
                        return
                    real_callback.onScanResult(seq, file_path, callback_res)
            callback = AsyncTaskCallback()
        while True:
            result = detector.detectUrl(url, md5, timeout_ms, callback)
            if result != ERR_CODE.ERR_DETECT_QUEUE_FULL.value:
                break
            if wait_if_queuefull is False:
                break
            detector.waitQueueAvailable(-1)
        return result


    """
    格式化检测结果
    @param result 检测结果对象
    @return 格式化后的字符串
    """
    @staticmethod
    def formatDetectResult(result):
        msg = ""
        if result.isSucc():
            info = result.getDetectResultInfo()
            msg = "[DETECT RESULT] [SUCCEED] {}".format(Sample.formatDetectResultInfo(info))
            if info.compresslist is not None:
                idx = 1
                for comp_res in info.compresslist:
                    msg += "\n\t\t\t [COMPRESS FILE] [IDX:{}] {}".format(idx, Sample.formatCompressFileDetectResultInfo(comp_res))
                    idx += 1
        else:
            info = result.getErrorInfo()
            msg = "[DETECT RESULT] [FAIL] md5: {}, time: {}, error_code: {}, error_message: {}".format(info.md5,
                info.time, info.error_code.name, info.error_string)
        return msg


    @staticmethod
    def formatDetectResultInfo(info):
        msg = "MD5: {}, TIME: {}, RESULT: {}, SCORE: {}".format(info.md5, info.time, info.result.name, info.score)
        if info.compresslist is not None:
            msg += ", COMPRESS_FILES: {}".format(len(info.compresslist))
        vinfo = info.getVirusInfo()
        if vinfo is not None:
            msg += ", VIRUS_TYPE: {}, EXT_INFO: {}".format(vinfo.virus_type, vinfo.ext_info)
        return msg


    @staticmethod
    def formatCompressFileDetectResultInfo(info):
        msg = "PATH: {}, \t\t RESULT: {}, SCORE: {}".format(info.path, info.result.name, info.score)
        vinfo = info.getVirusInfo()
        if vinfo is not None:
            msg += ", VIRUS_TYPE: {}, EXT_INFO: {}".format(vinfo.virus_type, vinfo.ext_info)
        return msg


    """
    同步检测目录或文件
    @param path 指定路径,可以是文件或者目录。目录的话就会递归遍历
    @param is_sync 是否使用同步接口,推荐使用异步。 True是同步,False是异步
    """
    def detectDirOrFileSync(self, detector, path, timeout_ms, result_map):
        abs_path = os.path.abspath(path)
        if os.path.isdir(abs_path):
            sub_files = os.listdir(abs_path)
            if len(sub_files) == 0:
                return
            for sub_file in sub_files:
                sub_path = os.path.join(abs_path, sub_file)
                self.detectDirOrFileSync(detector, sub_path, timeout_ms, result_map)
            return
        
        print("[detectFileSync] [BEGIN] queueSize: {}, path: {}, timeout: {}".format(
            detector.getQueueSize(), abs_path, timeout_ms))
        res = self.detectFileSync(detector, abs_path, timeout_ms, True)
        print("                 [ END ] {}".format(Sample.formatDetectResult(res)))
        result_map[abs_path] = res
        return


    """
    异步检测目录或文件
    @param path 指定路径,可以是文件或者目录。目录的话就会递归遍历
    @param is_sync 是否使用同步接口,推荐使用异步。True是同步, False是异步
    """
    def detectDirOrFile(self, detector, path, timeout_ms, callback):
        abs_path = os.path.abspath(path)
        if os.path.isdir(abs_path):
            sub_files = os.listdir(abs_path)
            if len(sub_files) == 0:
                return
            for sub_file in sub_files:
                sub_path = os.path.join(abs_path, sub_file)
                self.detectDirOrFile(detector, sub_path, timeout_ms, callback)
            return
        
        seq = self.detectFile(detector, abs_path, timeout_ms, True, callback)
        print("[detectFile] [BEGIN] seq: {}, queueSize: {}, path: {}, timeout: {}".format(
            seq, detector.getQueueSize(), abs_path, timeout_ms))   
        return

    
    """
    开始对文件或目录进行检测
    @param path 指定路径,可以是文件或者目录。目录的话就会递归遍历
    @param is_sync 是否使用同步接口,推荐使用异步。 True是同步,False是异步
    """
    def scan(self, detector, path, detect_timeout_ms, is_sync):
        try:
            print("[SCAN] [START] path: {}, detect_timeout_ms: {}, is_sync: {}".format(path, detect_timeout_ms, is_sync))
            start_time = time.time()
            result_map = {}
            if is_sync:
                self.detectDirOrFileSync(detector, path, detect_timeout_ms, result_map)
            else:
                class AsyncTaskCallback(IDetectResultCallback):
                    def onScanResult(self, seq, file_path, callback_res):
                        print("[detectFile] [ END ] seq: {}, queueSize: {}, {}".format(seq,
                            detector.getQueueSize(), Sample.formatDetectResult(callback_res)))
                        result_map[file_path] = callback_res
                self.detectDirOrFile(detector, path, detect_timeout_ms, AsyncTaskCallback())
                # 等待任务执行完成
                detector.waitQueueEmpty(-1)
            
            used_time_ms = (time.time() - start_time) * 1000 
            print("[SCAN] [ END ] used_time: {}, files: {}".format(int(used_time_ms), len(result_map)))
            
            failed_count = 0
            white_count = 0
            black_count = 0
            for file_path, res in result_map.items():
                if res.isSucc():
                    if res.getDetectResultInfo().result == DetectResult.RESULT.RES_BLACK:
                        black_count += 1
                    else:
                        white_count += 1
                else:
                    failed_count += 1
            
            print("               fail_count: {}, white_count: {}, black_count: {}".format(
                failed_count, white_count, black_count))

        except Exception as e:
            print(traceback.format_exc(), file=sys.stderr)


    def main(self):

        # 获取检测器实例
        detector = OpenAPIDetector.get_instance()

        # 读取环境变量中的Access Key ID和Access Key Secret
        access_key_id = os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID')
        access_key_secret = os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET')

        # 初始化
        init_ret = detector.init(access_key_id, access_key_secret)
        print("INIT RET: {}".format(init_ret.name))

        # 设置解压缩参数(可选,默认不解压压缩包)
        decompress = True # 是否识别压缩文件并解压,默认为false
        decompressMaxLayer = 5 # 最大解压层数,decompress参数为true时生效
        decompressMaxFileCount = 1000 # 最大解压文件数,decompress参数为true时生效
        initdec_ret = detector.initDecompress(decompress, decompressMaxLayer, decompressMaxFileCount)
        print("INIT_DECOMPRESS RET: {}".format(initdec_ret.name))

        if True:
            # 示例用法1:扫描本地目录或文件
            is_sync_scan = False # 是异步检测还是同步检测。异步检测性能更好。False表示异步检测
            timeout_ms = 500000 # 单个样本检测时间,单位为毫秒
            path = "test.bin" # 待扫描的文件或目录
            # 启动扫描,直到扫描结束
            self.scan(detector, path, timeout_ms, is_sync_scan)

        if True:
            # 示例用法2:扫描URL文件
            timeout_ms = 500000
            url = "https://xxxxxxxx.oss-cn-hangzhou-1.aliyuncs.com/xxxxx/xxxxxxxxxxxxxx?Expires=1671448125&OSSAccessKeyId=xxx" # 待扫描的URL文件
            md5 = "a767ffc59d93125c7505b6e21d000000"
            # 同步扫描。如果需要异步扫描,调用detectUrl接口
            print("[detectUrlSync] [BEGIN] URL: {}, MD5: {}, TIMEOUT: {}".format(url, md5, timeout_ms))
            result = self.detectUrlSync(detector, url, md5, timeout_ms, True)
            print("[detectUrlSync] [ END ] {}".format(Sample.formatDetectResult(result)))

        # 反初始化
        print("Over.")
        detector.uninit()
        

if __name__ == "__main__":
    sample = Sample()
    sample.main()

返回结果

调用SDK进行恶意文件检测后,只能在程序的运行结果中查看检测结果,检测结果不会同步到云安全中心控制台中。控制台中仅支持查看剩余检测次数。风险文件总览页面的统计数据,例如检测文件总数等,为OSS文件检测的结果。

struct DetectResult {
    std::string md5; // 样本md5
    long time = 0; // 用时,单位为毫秒

    ERR_CODE error_code;    // 错误码
    std::string error_string;     // 扩展错误信息

    enum RESULT {
        RES_WHITE = 0,       //安全文件
        RES_BLACK = 1,       //可疑文件
        RES_PENDING = 3           //检测中
     };
    RESULT result;          //检测结果

    int score;                //检测分值,取值范围0~100
    std::string virus_type;    //病毒类型,如“WebShell/MalScript/Hacktool”
    std::string ext_info;    //扩展信息为JSON字符串

    struct CompressFileDetectResultInfo {
        std::string path; // 压缩文件路径
        RESULT result; // 检测结果
        int score;	// 分值,取值范围0-100
        std::string virus_type;    //病毒类型,如“WebShell/MalScript/Hacktool”
        std::string ext_info;    //扩展信息为JSON字符串
	};
    std::list<struct CompressFileDetectResultInfo> compresslist = null; // 如果是压缩包,并且开启了压缩包解压参数,则此处会输出压缩包内文件检测结果
    
};

错误码说明如下:

enum ERR_CODE {
    ERR_INIT = -100,            	// 需要初始化,或者重复初始化
    ERR_FILE_NOT_FOUND = -99,  		// 文件未找到
    ERR_DETECT_QUEUE_FULL = -98, 	// 检测队列满
    ERR_CALL_API = -97, 			// 调用API错误
    ERR_TIMEOUT = -96, 				// 超时
    ERR_UPLOAD = -95, 				//文件上传失败;用户可重新发起检测,再次尝试
    ERR_ABORT = -94, 				//程序退出,样本未得到检测
    ERR_TIMEOUT_QUEUE = -93, 		//队列超时,用户发起检测频率过高或超时时间过短
	ERR_MD5 = -92, 					// MD5格式不对
	ERR_URL = -91, 					// URL格式不对
    
    ERR_SUCC = 0              		// 成功
};

检测分数越高,文件可能存在的风险越高。检测分数和危险等级对应表如下:

分数区间

危险等级

0~60

安全

61~70

风险(低危)

71~80

可疑(中危)

81~100

恶意(高危)

在云安全中心控制台检测OSS中存储的文件

  1. 登录云安全中心控制台。在控制台左上角,选择需防护资产所在的区域中国

  2. 在左侧导航栏,选择风险治理 > 恶意文件检测SDK

  3. 单击OSS文件检测页签,选择合适的检测方式并执行检测。

    如果您的Bucket没有在OSS文件检测的列表中,您可以单击同步Bucket,同步最新的Bucket列表。

    检测方式

    说明

    操作步骤

    手动全量检测

    检测单个或多个Bucket内的所有文件。

    1. OSS文件检测页签,单击单个Bucke操作列的检测或选中多个Bucket后单击批量检测

    2. 检测对话框,指定需要检测文件的类型、检测文件范围、扫描路径等。

      • 解压层级:如果选择检测的文件类型包含压缩类型,可以设置解压层级(最多5层,支持不解压)和单个压缩包解压文件数量限制(最多1000个)。

      • 文件解密类型:默认不解密,如果OSS文件配置了服务端加密(SSE-KMS、SSE-OSS),可以设置解密后再检测。解密类型OSS对应SSE-OSS加密的OSS文件,解密类型KMS对应SSE-KMS加密的OSS文件。

      • 检测文件范围:可选。设置检测范围的时间上限。设置后会检测文件更新时间晚于该时间的文件。

      • 扫描路径:支持选择按前缀匹配(输入文件名前缀来匹配扫描指定文件)或配置到整个Bucket(扫描整个Bucket文件)。

    3. 单击确定

    手动增量检测

    针对已检测且上次检测后有文件更新的Bucket,提供只检测未检测过的文件的功能。

    1. OSS文件检测页签,单击目标Bucke操作列的增量检测

    2. 增量检测对话框中,指定需要检测文件的类型、解压层级(压缩类型文件支持)、文件解密类型、检测文件范围、扫描路径(支持按前缀匹配配置到整个Bucket)。

    3. 单击确定

    自动检测

    通过配置扫描策略可为指定Bucket开启周期性自动检测。配置前建议了解以下信息:

    • 一个Bucket只能在一个策略中生效。

    • 自动检测仅会检测OSS新增的文件,不会重复检测同一个文件。

    1. OSS文件检测页签,单击策略管理区域的策略配置

    2. 策略管理面板,单击新增策略

      如果已配置策略的检测方案符合检测要求,您可以单击该策略操作列的编辑,将目标Bucket添加到该策略的生效范围内。

    3. 策略创建面板配置策略名称策略启用状态(默认启用)、扫描路径(支持按前缀匹配配置到整个Bucket)、检测文件范围检测周期文件检测时间文件检测类型解压层级(压缩类型文件支持)、文件解密类型生效Bucket等。

    4. 单击确定。

可选:配置钉钉机器人通知

您可以在系统配置中添加钉钉机器人通知,通过钉钉群实时接收云安全中心检测的恶意文件告警信息。具体操作,请参见配置钉钉机器人通知

image

查看和导出检测结果

风险文件总览

风险文件总览页签:

  • 查看风险文件统计信息

    image

    • 不同等级(高危中危低危)风险通过不同颜色显示:高危(红色)中危(橙色)低危(灰色)

    • 在风险文件列表中,可以根据检测场景列来选择查看调用SDK(API)和在控制台(OSS)检测的恶意文件信息,也可以单击列表左上方的搜索项下拉框,根据风险等级文件名称威胁标签MD5最新检测时间来查看目标恶意文件详情。

      如果是压缩包文件,可单击文件前的展开image图标,展示该压缩包下的风险文件列表,该压缩包文件的风险等级为其下风险文件中的最高风险等级。

  • 查看目标风险文件详情

    • 在风险文件列表中,单击目标风险文件操作列的详情,在该文件的详情面板,查看检测出的存在风险的文件详情事件说明(包含恶意文件说明和处置建议)等信息

      在压缩包文件的风险详情面板,还可查看该压缩包中的风险文件数、解压后检测的文件总数,以及风险文件列表等信息。

      image

  • 导出所有风险文件列表

    单击image..png图标,等待文件导出完成后,在提示框中单击下载

OSS文件检测

OSS文件检测页签:

  • 从OSS Bucket维度查看风险文件统计信息

    不同等级(高危中危低危)风险通过不同颜色显示:高危(红色)中危(橙色)低危(灰色)

    image

  • 查看目标OSS Bucket的检测详情

    在Bucket列表中,单击目标Bucket操作列的详情,查看Bucket的基本信息和风险文件详情。

    在压缩包的文件检测详情页面,还可以查看配置文件解压情况、解压后的文件总数、检测的文件数量以及已扫描、未扫描的风险文件列表。

    image

  • 按Bucket维度导出所有风险文件列表

    OSS文件检测页签,单击image..png图标,等待文件导出完成后,在提示框中单击下载

处理风险文件的告警事件

对于检测出的风险文件,需要您根据风险等级以及云安全中心提供的事件说明和处置建议,进行确认和手动修复。

  • 高危风险事件:误报的概率较低,同时恶意性较强,建议及时处理。

  • 中危和低危风险事件:该等级风险文件多出现在业务场景中,需要您核实对业务的影响后处理。

    如果您确认是业务的正常文件或是误报,您可以忽略相关告警事件。如果您在业务程序中调用SDK检测文件,对于正常或误报的文件,您也可以在业务程序中添加忽略或加入白名单的处理逻辑。

相关API

您可以通过调用API接口方式使用恶意文件检测功能。具体使用方法如下: