VirusTotal, założony w 2004 roku, stał się fundamentem współczesnej analizy zagrożeń cybernetycznych. Jako platforma agregująca wyniki skanowania plików, adresów URL, domen i adresów IP z ponad 70 silników antywirusowych oraz narzędzi bezpieczeństwa, dostarcza unikalnego wglądu w globalny krajobraz zagrożeń. W niniejszym raporcie przeanalizujemy mechanizmy działania VirusTotal, praktyczne zastosowania w środowisku korporacyjnym i indywidualnym, a także wyzwania związane z jego wykorzystaniem. Szczególną uwagę poświęcimy integracji z zewnętrznymi systemami, automatyzacji procesów analitycznych oraz zaawansowanym technikom badawczym wykorzystującym YARA i grafy relacji między artefaktami.

Podstawy Działania VirusTotal

Architektura Systemu

VirusTotal opiera się na modelu crowdsourcingowym, gdzie użytkownicy przesyłają podejrzane pliki i adresy URL, które następnie są analizowane przez zestaw komercyjnych i otwartoźródłowych narzędzi bezpieczeństwa. Każdy przesłany artefakt jest przechowywany w scentralizowanej bazie danych wraz z metadanymi technicznymi (hashe, sygnatury cyfrowe, informacje o zachowaniu pliku w środowisku sandbox). Kluczową cechą systemu jest dynamiczne powiązanie między różnymi typami danych – plikiem wykonywalnym, adresem URL służącym do jego dystrybucji, domeną rejestrującą infrastrukturę ataku oraz adresami IP wykorzystywanymi w komunikacji C2.

Proces Skanowania

Mechanizm analizy wielowarstwowej obejmuje:

  1. Statyczną analizę plików – Ekstrakcja metadanych (np. sekcje PE, zasoby osadzone), dekompilacja kodu, identyfikacja znanych sygnatur złośliwego oprogramowania.
  2. Dynamiczną analizę behawioralną – Symulacja wykonania pliku w izolowanym środowisku (sandbox) z rejestracją aktywności systemowej i sieciowej.
  3. Analizę reputacyjną – Ocena historii i powiązań adresów URL/domen na podstawie globalnej bazy WHOIS, certyfikatów SSL oraz powiązań z innymi artefaktami.

Wyniki skanowania są dostępne publicznie, tworząc efekt sieciowy – im częściej dany plik jest analizowany, tym dokładniejszy staje się jego profil ryzyka.

Praktyczne Zastosowania w Środowisku Produkcyjnym

Analiza Incydentu Bezpieczeństwa

Przykładowy workflow reakcji na podejrzany załącznik email:

  1. Pobranie pliku w formie zaszyfrowanej (np. .zip z hasłem „infected”) w celu uniknięcia automatycznej detonacji.
  2. Przesłanie pliku do VirusTotal poprzez interfejs webowy lub API v3.
  3. Weryfikacja wyników skanowania pod kątem:
  • Spójności hashów (MD5, SHA-1, SHA-256) między lokalną kopią a wynikiem skanu.
  • Obecności sygnatur MITRE ATT&CK w raporcie zachowania pliku.
  • Powiązań z znanymi kampaniami phishingowymi poprzez analizę grafu relacji.
from vt import Client def analizuj_plik(sciezka_pliku, api_key): with Client(api_key) as klient: with open(sciezka_pliku, "rb") as plik: analiza = klient.scan_file(plik) print(f"ID analizy: {analiza.id}") raport = klient.get_object(f"/files/{analiza.sha256}") return raport.last_analysis_stats 

Automatyzacja Monitorowania Zagrożeń

Integracja z systemami SIEM (np. Splunk via VT4Splunk) pozwala na:

  • Automatyczne wzbogacanie logów o kontekst z VirusTotal (reputacja adresów IP, powiązania z znanymi rodzinami malware).
  • Generowanie alertów w czasie rzeczywistym dla nowo wykrytych wskaźników kompromitacji (IoC).
  • Korelację wewnętrznych zdarzeń bezpieczeństwa z globalnymi trendami ataków.

Przykład wykorzystania reguł YARA do śledzenia aktywności grupy APT29:

rule APT29_Backdoor_2024 { meta: author = "Zespół SOC" description = "Wykrywa nowy wariant backdoora NOBELIUM" strings: $s1 = {6A 40 68 00 30 00 00 6A 14 8D 91} $s2 = "ExplorerUpdateCheck" wide $s3 = /http:\/\/[\w-]+\.top\/api\/v\// condition: all of them and filesize < 2MB } 

Zaawansowane Techniki Analityczne

Wykorzystanie Grafu Relacji

Narzędzie VirusTotal Graph umożliwia wizualizację złożonych zależności między artefaktami. Przykład badania kampanii phishingowej:

  1. Rozpoczęcie od adresu URL wykrytego w spamie.
  2. Identyfikacja powiązanych plików JavaScript służących do redirectu.
  3. Śledzenie domen rejestrowanych przez tę samą osobę via WHOIS history.
  4. Mapowanie infrastruktury C2 poprzez powiązania IP z poprzednimi incydentami.

Takie podejście pozwala na identyfikację łańcucha dostaw ataków i prewencyjne blokowanie powiązanych zasobów.

Analiza Zachowania Plików

Raporty behawioralne obejmują m.in.:

  • Wywołania API systemowe (np. CreateRemoteThread, RegSetValue).
  • Próby iniekcji kodu do procesów systemowych.
  • Komunikację sieciową z uwzględnieniem szyfrowania TLS i technik Domain Generation Algorithms (DGA).

Dane te są kluczowe dla tworzenia detektorów opartych na zachowaniu (behavioral signatures) w systemach EDR.

Wyzwania i Ograniczenia

Kwestie Prawno-Etyczne

  • Udostępnianie wrażliwych plików: Przesyłane dokumenty mogą zawierać dane osobowe lub tajemnice handlowe.
  • False positives: Niektóre narzędzia AV mogą błędnie flagować legalne oprogramowanie (np. narzędzia pentesterskie).
  • Ograniczenia API: Publiczna wersja API ma limit 500 zapytań/dzień i 4 zapytania/minutę.

Techniczne Bariery Skalowania

  • Limit rozmiaru pliku: 650 MB dla API v3 vs 200 MB w API v2.
  • Opóźnienia w analizie: Pełna analiza dynamiczna może trwać do 15 minut.
  • Fragmentaryczna widoczność: Brak analizy plików nigdy wcześniej nieprzesłanych do systemu.

Best Practices dla Użytkowników

  1. Anonimowe skanowanie – Wykorzystanie skrótów kryptograficznych (hashe) do sprawdzania reputacji plików bez przesyłania całej zawartości.
  2. Integracja z pipeline’ami CI/CD – Automatyczne skanowanie artefaktów budowanych przed wdrożeniem.
  3. Kontekstowa interpretacja wyników – Traktowanie detekcji jako wskaźnika do głębszej analizy, a nie binaryjnej oceny ryzyka.
  4. Kontrola prywatności – Używanie kont Enterprise dla wrażliwych danych z opcją prywatnych skanów.

Przyszły Rozwój Platformy

Kierunki rozwoju obejmują integrację z frameworkami MITRE ATT&CK i D3FEND, zaawansowaną analizę ML modeli szkodliwego kodu oraz rozszerzenie funkcjonalności grafu relacji o temporalne wizualizacje kampanii.

Wnioski

VirusTotal ewoluował od prostego skanera wielosilnikowego do kompleksowej platformy Threat Intelligence. Jego efektywne wykorzystanie wymaga jednak świadomości ograniczeń technicznych i prawnych. Połączenie automatyzacji API, zaawansowanych reguł YARA oraz analizy graficznej tworzy potężne narzędzie do proaktywnej obrony przed współczesnymi cyberzagrożeniami.

Autor
Adam M.
Pasjonat cyberbezpieczeństwa z 20-letnim stażem w branży IT. Swoją przygodę rozpoczynał od legendarnego mks_vir, a dziś odpowiada za ochronę systemów w renomowanej polskiej instytucji finansowej. Specjalizuje się w analizie zagrożeń i wdrażaniu polityk bezpieczeństwa. Ceni prywatność, dlatego o szczegółach mówi niewiele – woli, aby przemawiały za niego publikacje i wyniki pracy.