BushSEC Analysis平台测试

随着人工智能技术快速发展，恶意代码的生成、修改与迭代门槛正在不断降低。对于红队研究、安全测试乃至真实攻击活动而言，一个恶意样本可以在很短时间内完成多轮变种：修改代码结构、更换通信方式、混淆关键逻辑，甚至针对不同检测环境快速调整行为特征。恶意样本的迭代速度正在加快，但传统分析方式仍然高度依赖人工经验。传统逆向分析足够严谨，也足够精确，但面对越来越多、变化越来越快的样本时，分析人员往往需要在大量函数、字符串、调用关系和可疑行为中反复排查。一个复杂样本的完整分析，可能需要数小时，甚至更长时间。

BushSEC Analysis

DRX智析-BushSEC Analysis 是由 BushSEC 推出的恶意样本智能分析平台。我们希望通过人工智能辅助安全分析人员，更快地理解一个未知样本：

它可能做了什么；哪些函数值得重点关注；不同行为之间是否存在联系；哪些内容能够支撑最终判断；一个可疑行为是如何逐步形成的。

BushSEC Analysis 不只是生成一段笼统的风险描述，而是尝试从样本内部逐步寻找线索，将可疑函数、行为关系、关键证据与调查过程连接起来。用户既可以快速查看整体分析结果，也可以继续深入具体函数与证据，了解平台为什么得出相应结论。我们希望最终呈现的，不再是一句简单的“恶意”或“安全”，而是一份能够追溯、能够检查、能够辅助人工研判的分析结果。

分析速度，正在逐渐成为新的瓶颈。

让大模型直接分析代码，真的可行吗？

大模型为恶意样本分析带来了新的可能。它能够阅读代码、理解逻辑、总结行为，也能够帮助分析人员快速定位可疑内容。但在实际使用中，单纯把恶意样本代码交给大模型，并不能直接解决问题。相反，它可能带来几个更隐蔽的风险。为了控制分析内容，大量代码通常会被提前筛选或裁剪。一旦真正关键的函数没有被选中，就可能造成漏判。当上下文不足时，模型还可能“自信地”引用并不存在的函数地址、系统接口或调用关系，给出看似专业、实际上无法验证的结论。更常见的问题是，一份分析报告写得很完整，却无法回答一个最基本的问题：

这个结论的证据在哪里？

此外，大模型本身对特定恶意代码、底层行为和专业安全知识的理解也存在边界。当已有知识不足，或者样本逻辑超出模型认知范围时，模型可能通过猜测补全结论，进而产生误报。因此，我们认为，真正有价值的 AI 恶意样本分析，不应该只是“让模型读一遍代码”。它还需要能够持续调查、回溯依据，并将每一个关键判断落到可以检查的证据上。

传统检测引擎，可能会被各种混淆或者加密绕过,这个就相当于人工分析代码,所以各种花里胡哨的混淆，注入反而会被标记成恶意

产品一览

样本分析概览

上传样本后，平台会对文件进行整体分析，并展示样本的基础信息、风险判断、可疑行为以及主要分析结果。

风险行为与分析结果

平台会对样本中发现的可疑内容进行整理，帮助用户快速了解样本可能涉及的主要行为和风险方向。

检测到的恶意函数

对于分析过程中发现的高风险函数，平台会进行集中展示。用户可以进一步查看函数用途、可疑原因以及它与其他行为之间的关系，从而减少在大量无关代码中反复排查的时间。

证据链

一个结论不应该只有描述，还应该有能够支撑它的依据。BushSEC Analysis 会尽可能将关键判断与对应证据关联起来，帮助用户了解某项恶意行为是根据哪些函数、调用关系或样本特征得出的。

智能调查事件链

对于复杂样本，单个函数往往无法反映完整行为。平台会尝试将分析过程中发现的多个线索进行关联，按照调查过程梳理样本中的关键事件，帮助用户理解不同恶意行为之间可能存在的先后关系和逻辑联系。

我们仍处于起点

BushSEC Analysis 目前仍处于产品早期阶段。现阶段，平台主要支持 Windows PE 文件，暂不支持 APK、ELF、Office 文档、脚本文件及其他文件类型。

由于不同恶意样本在编译方式、代码结构、混淆强度和保护手段上存在较大差异，当前分析结果仍可能出现遗漏、误报或理解偏差。BushSEC Analysis 的定位并不是完全替代人工逆向分析，也不是以一次自动分析结果代替专业研判。我们更希望它成为安全分析过程中的一名助手：在面对未知样本时，先帮助用户快速建立整体认知；在深入分析时，帮助用户定位值得关注的方向；在形成结论时，尽可能提供能够回溯和验证的依据。对于高风险样本、复杂攻击活动以及需要形成正式结论的场景，我们仍然建议结合人工分析、动态行为验证和其他安全工具进行综合判断。