در ادامه‌ی دو مقاله‌ی پیشین که در آن‌ها با مبانی YARA، نحوه‌ی نصب و نوشتن Ruleهای مؤثر آشنا شدیم، اکنون نوبت به مرحله‌ای می‌رسد که YARA را از سطح تحلیل استاتیک فراتر ببریم و وارد دنیای تحلیل پویا کنیم.
در فرآیند تحلیل بدافزار، ترکیب YARA با یک Sandbox یکی از پیشرفته‌ترین و مؤثرترین روش‌های شناسایی خودکار تهدیدها به‌شمار می‌رود.

Sandbox محیطی ایزوله برای اجرای فایل‌های مشکوک فراهم می‌کند و رفتار واقعی آن‌ها را در زمان اجرا ثبت می‌نماید. در حالی‌که YARA با Ruleهای دقیق خود، الگوهای باینری، رشته‌های مشکوک و شاخص‌های رفتاری را شناسایی می‌کند

ادغام این دو ابزار، چرخه‌ای هوشمند از تحلیل خودکار ایجاد می‌کند که نه‌تنها بدافزارها را شناسایی می‌کند، بلکه با تولید Ruleهای جدید، توان شکار تهدیدهای مشابه در آینده را نیز افزایش می‌دهد.

 مزایای اصلی ادغام YARA و Sandbox

✔️ تحلیل هم‌زمان استاتیک و دینامیک:  Sandbox رفتار برنامه را ثبت می‌کند و YARA الگوهای درون فایل یا حافظه را بررسی می‌کند.

✔️ تولید Rule خودکار: بر اساس خروجی Sandbox (رشته‌های زمان اجرا، API Calls، دامنه‌ها و فایل‌های استخراج‌شده)، Ruleهای جدید قابل‌تولید هستند.

✔️ افزایش دقت تشخیص: ترکیب داده‌های رفتاری و Ruleهای YARA باعث کاهش نرخ هشدارهای اشتباه (False Positive) می‌شود.

✔️ افزایش سرعت پاسخ به حادثه (IR) : نتایج اسکن YARA می‌تواند مستقیماً به SIEM یا سیستم هشدار امنیتی ارسال شود.

 نحوه عملکرد کلی

1. فایل مشکوک در Sandbox بارگذاری و اجرا می‌شود.
2. Sandbox خروجی‌هایی مانند فایل‌های ایجادشده، dump  حافظه، لاگ‌های شبکه و رجیستری را ثبت می‌کند.
3. YARA به‌طور خودکار این خروجی‌ها را اسکن می‌کند و Ruleهای تعریف‌شده را اجرا می‌نماید.
4. در صورت یافتن تطابق، نتیجه برای تیم تحلیل یا سیستم امنیت مرکزی ارسال می‌شود.

به بیان ساده، Sandbox  محیط اجرا را فراهم می‌کند و YARA قاضی نهایی است که تصمیم می‌گیرد رفتار مشاهده‌شده، تهدیدآمیز هست یا نه.

 مثال عملی از اجرای YARA روی خروجی Sandbox

فرض کنید Sandbox یک فایل اجرایی را اجرا کرده و خروجی‌های زیر تولید شده‌اند:

memory_dump.bin

network_log.txt

dropped_file.dll

می‌توان با یک دستور ساده، YARA را روی همه‌ی آن‌ها اجرا کرد:

yara -r rules/malware_rules.yar sandbox_output/

در اینجا:

-r✔️ برای اسکن بازگشتی (recursive) است.

✔️پوشه‌ی sandbox_output شامل تمام خروجی‌های تولیدشده توسط Sandbox است.

✔️نتیجه شامل نام Ruleهایی است که در هر فایل match شده‌اند.

 نمونه Rule برای بررسی خروجی Sandbox

rule Suspicious_Runtime_Behavior

{

    meta:

        author = "SOC_Team"

        description = "Detects suspicious strings seen in runtime logs"

    strings:

        $a = "CreateRemoteThread" nocase

        $b = "powershell -enc" nocase

    condition:

        any of them

}

این Rule برای جستجوی نشانه‌های رایج اجرای بدافزار در فایل‌های لاگ Sandbox طراحی شده است.

 مراحل پیشنهادی برای پیاده‌سازی

برای آن‌که ادغام YARA و Sandbox به‌شکل مؤثر و قابل‌اعتماد انجام شود، لازم است یک فرآیند مرحله‌به‌مرحله طراحی گردد تا هم دقت تشخیص حفظ شود و هم از فشار اضافی بر منابع سیستم جلوگیری شود. این مراحل معمولاً از پیکربندی صحیح Sandbox برای ذخیره‌ی خروجی‌ها آغاز می‌شود، سپس با تعریف Ruleهای پایه در YARA ادامه پیدا می‌کند و در نهایت به خودکارسازی اسکن و ارسال نتایج به سیستم‌های امنیتی منتهی می‌شود. در جدول زیر، یک مسیر پیشنهادی برای پیاده‌سازی این فرایند ارائه شده است:

 ترفندهای پیشرفته در این ادغام

✔️ می‌توانید YARA را طوری پیکربندی کنید که فقط روی فایل‌های جدید (بر اساس timestamp) اجرا شود تا منابع سیستم حفظ شود.

✔️ با نوشتن اسکریپت Python ساده، می‌توان نتایج Sandbox را خواند و Ruleهای جدید بر اساس رشته‌های مشکوک تولید کرد.

✔️ برخی Sandboxها امکان اجرای مستقیم Ruleهای YARA هنگام تحلیل (inline scan) را نیز دارند.

 چالش‌ها و راه‌حل‌ها

در فرآیند ادغام YARA با Sandbox، هرچند مزایای چشمگیری از نظر دقت و خودکارسازی تشخیص بدافزار به دست می‌آید، اما چالش‌های فنی و عملیاتی متعددی نیز وجود دارد که در صورت بی‌توجهی، می‌توانند باعث کاهش کارایی سیستم یا ایجاد خطاهای تحلیلی شوند.

یکی از چالش‌های رایج، حجم بالای خروجی‌های تولیدشده توسط Sandbox است. هر اجرای نمونه ممکن است صدها فایل موقت، dump حافظه و گزارش شبکه تولید کند. اجرای YARA روی تمام این داده‌ها به‌صورت کامل، منجر به افزایش چشمگیر مصرف CPU و RAM می‌شود. برای رفع این مشکل، توصیه می‌شود از فیلترهای هدفمند استفاده شود تا تنها فایل‌های کلیدی (مانند فایل‌های اجرایی، DLL ها یا اسکریپت‌های استخراج‌شده) اسکن شوند.

چالش دوم مربوط به False Positive  بالا است. یعنی Ruleهایی که روی داده‌های سالم نیز هشدار می‌دهند. این موضوع معمولاً زمانی رخ می‌دهد که Ruleها بدون در نظر گرفتن بافت رفتاری (Context) نوشته شده باشند. برای کاهش آن، لازم است Ruleها ابتدا روی مجموعه‌ای از نمونه‌های معتبر و سالم تست شوند و تنها پس از تأیید در محیط تولید (Production) اجرا شوند.

از سوی دیگر، در برخی محیط‌ها افت سرعت تحلیل کلی رخ می‌دهد؛ به‌ویژه زمانی که چندین نمونه به‌صورت موازی در Sandbox اجرا می‌شوند و هم‌زمان YARA نیز در حال اسکن است. راه‌حل این مشکل، استفاده از اجرای چندریسمانی (Multi-threading) در YARA، زمان‌بندی اجرای اسکن‌ها، و در صورت امکان، اختصاص یک Worker جداگانه برای پردازش Ruleهاست.

در نهایت، یکی از چالش‌های کمتر دیده‌شده اما مهم، هماهنگی نسخه‌ها است. نسخه‌های جدید Sandbox یا YARA ممکن است ساختار خروجی یا نحوه‌ی تفسیر Ruleها را تغییر دهند. در نتیجه، لازم است پیش از هر ارتقا، محیط تست جداگانه‌ای برای بررسی سازگاری بین نسخه‌ها در نظر گرفته شود تا از خطاهای ناگهانی در فرایند تحلیل جلوگیری شود. با رعایت این موارد، ادغام YARA با Sandbox می‌تواند به یک سامانه‌ی پایدار، سریع و قابل‌اعتماد برای تشخیص خودکار بدافزارها تبدیل شود.

 نتیجه‌گیری

ادغام YARA با Sandbox یک گام هوشمندانه در مسیر خودکارسازی تحلیل بدافزار است. این ترکیب، دید تحلیلی عمیق‌تری از رفتار بدافزار فراهم می‌کند و به‌مرور زمان با تولید Ruleهای جدید، دقت سامانه‌های شناسایی را افزایش می‌دهد. در واقع، YARA مغز تحلیل است و Sandbox چشم آن.