Как написать вирусную программу на python

Вредоносные Python-приложения: создание, примеры, методы анализа и детектирования

Подавляющее большинство серьезных вредоносов за последние 30 лет были написаны на ассемблере или компилируемых языках, таких как C, C++ и Delphi. Однако за последнее десятилетие приложения подобного рода становится все более разнообразными и, как, следствие, все чаще пишутся на интерпретируемых языках, как, например, на Python. Низкий порог входа, простота использования, высокая скорость разработки и огромная коллекция библиотек сделали Python привлекательным для большинства программистов, включая разработчиков вредоносов. Python становится все более любимым инструментом при создании утилит для троянов, эксплоитов, кражи информации и тому подобного. Поскольку популярность Python продолжает неуклонно расти, а порог входа в монокультуру вредоносов, написанных на C, продолжает оставаться слишком высоким, становится очевидным, что Python все чаще будет использоваться при реализации кибератак, в том числе и при написании троянов разного сорта.

Рисунок 1: Динамика популярности основных языков программирования за последнее десятилетие

Времена меняются

По сравнению со стандартным компилируемым языком (например, C) при написании вредоноса на Python возникает целый ряд сложностей. Во-первых, для интерпретирования и выполнения кода Python должен быть установлен в операционной системе. Однако, как будет продемонстрировано далее, приложения, написанные на Python, могут быть легко сконвертированы в обычный исполняемый файл при помощи различных методов.

Во-вторых, вредоносы, написанные на Python, обычно большого размера, занимают много память, и, как следствие, требуют больше вычислительных ресурсов. Серьезные же вредоносы, которые можно найти в дикой природе, часто небольшие, незаметные, потребляют мало памяти, и используют ограниченные вычислительные мощности. Образец скомпилированного образца, написанного на C, может занимать около 200 КБ, а сравнимый экземпляр, написанный на Python, после конвертирования в исполняемый файл – около 20 МБ. Таким образом, при использовании интерпретируемых языков ресурсов процессора и оперативной памяти потребляется намного больше.

Однако к 2020 году и цифровые и информационные технологии сильно продвинулись. С каждым днем интернет становится быстрее, у компьютеров больше оперативной памяти и объемнее жесткие диски, процессоры производительнее и так далее. Соответственно, Python тоже становится все более популярным и уже идет предустановленным в macOS и большинстве линуксовых дистрибутивов.

Отсутствует интерпретатор? Не проблема!

Microsoft Windows все еще остается основной целью для большинства атак с использованием вредоносов, однако в этой операционной системе Python не идет установленным по умолчанию. Соответственно, для более эффективного и массового распространения вредоносный скрипт должен быть сконвертирован в исполняемый файл. Существует много способов «скомпилировать» Python. Рассмотрим наиболее популярные утилиты.

PyInstaller

PyInstaller умеет преобразовывать Python-скрипты в самостоятельные исполняемые файлы для Windows, Linux, macOS посредством «замораживания» кода. Этот метод является одним из наиболее популярных для преобразования кода в исполняемый формат и широко используется как в легитимных, так и во вредоносных целях.

В качестве примера создадим простейшую программу «Hello, world!» и преобразуем в исполняемый файл при помощи PyInstaller:

В результате мы получили портативный, самодостаточный файл в формате ELF, являющийся эквивалентом EXE-файла в Windows. Теперь для сравнения создадим и скомпилируем ту же самую программу на C:

Обратите внимание на разницу в размерах полученных исполняемых файлов: 7 МБ (Python) и 20 КБ (C)! В этом заключается один из основных недостатков, упоминаемым ранее, касательно размера файла и использования памяти. Исполняемый файл, скомпилированный из Python-кода, намного больше, поскольку внутри исполняемого файла должен присутствовать интерпретатор (как разделяемый объектный файл в Линуксе) для осуществления успешного запуска.

Py2exe

Py2exe – еще один популярный метод для конвертирования кода в самостоятельный исполняемый файл в формате EXE. Как и в случае с PyInstaller вместе с кодом идет интерпретатор с целью создания портативного исполняемого файла. Хотя py2exe, скорее всего, со временем перестанет использоваться, поскольку не поддерживает версии после Python 3.4, так как байт код в CPython сильно изменился в Python 3.6 и выше.

Py2exe использует пакет distutils и требует создания небольшого setup.py для создания исполняемого файла. Как и в предыдущем примере, создадим простейшую программу «Hello, world!» и скомпилируем при помощи py2exe:

Размер файла примерно тот же самый, что и в случае с PyInstaller (6.83 МБ).

Рисунок 2: Размер исполняемого файла, созданного при помощи py2exe

Nuitka

Nuitka, вероятно, является одним из наиболее недооцененных и в то же время более продвинутым методом для преобразования Python-кода в исполняемый файл. Вначале Python-код переводится в С-код, а затем происходит линковка с библиотекой libpython для выполнения кода в точности так же, как в случае с CPython. Nuitka умеет использовать разные C-компиляторы, включая gcc, clang, MinGW64, Visual Studio 2019+ и clang-cl для конвертирования Python-кода в C.

Вновь создаем простейшую программу «Hello, world!» и компилируем при помощи Nuitka:

В этот раз нам удалось создать портативный бинарный файл размером 432 КБ, что намного меньше, чем при использовании PyInstaller и py2exe. Чтобы разобраться, как удалось добиться столь впечатляющих результатов, посмотрим содержимое папки, где происходила сборка:

Одна строка на Python превратилась в более чем 8 тысяч строк на C. Nuitka работает именно таким образом, когда происходит преобразование Python-модулей в C-код, а затем используется библиотека libpython и статические C-файлы для выполнения, как и в случае с CPython.

Результат выглядит очень достойно и, кажется, с высокой степенью вероятности Nuitka в качестве «компилятора Python» будет развиваться дальше. Например, могут появиться дополнительные полезные функции, например, для защиты от реверс-инжиниринга. Уже есть несколько утилит, которые легко анализируют бинарные файлы, скомпилированные при помощи PyInstaller и py2exe с целью восстановления исходного кода Python. Если же исполняемый файл создан при помощи Nuitka и код преобразован из Python в C, задача реверс-инженера значительно усложняется.

Другие полезные утилиты

Большим подспорьем для вредоносов, написанных на Python, является огромная экосистема пакетов с открытым исходным кодом и репозитариев. Практически любая задача, которую вы хотите реализовать, скорее всего, уже решена в том или ином виде при помощи Python. Соответственно, простые функций авторы вредоносов могут найти в сети, а более сложный функционал, вероятно, не придется писать с нуля.

Рассмотрим три категории простых, но в то же время полезных и мощных утилит:

Обфускация кода

В распоряжении авторов вредоносов, использующих Python, есть множество библиотек для обфускации, чтобы сделать код нечитабельным. Примеры: pyminifier и pyarmor.

Ниже показан пример использования утилиты pyarmor:

Создание скриншотов

Вредоносы, заточенные под кражу информации, часто имеют функцию для создания скриншотов рабочих столов пользователей. При помощи Python этот функционал легко реализовать, поскольку уже есть несколько библиотек, включая pyscreenshot и python-mss.

Пример создания скриншота при помощи библиотеки python-mss:

Выполнение веб-запросов

Вредоносы часто используют веб-запросы для решения разных задач в скомпрометированной системе, включая управление, получение внешнего IP-адреса, загрузку новых частей полезной нагрузки и многое другое. При помощи Python выполнение веб-запросов не составляет особого труда и может быть реализовано на базе стандартной библиотеки или библиотек с открытым исходным кодом, как, например, requests и httpx.

Например, внешний IP-адрес скомпрометированной системы можно легко получить при помощи библиотеки requests:

Преимущества функции

Как правило, встроенная функция eval() считается очень неоднозначной и несет серьезные риски безопасности при использовании в коде. С другой стороны, эта функция очень полезна при написании вредоноса.

Функция eval() очень мощная и может использоваться для выполнения строк Python-кода внутри скрипта. Эта одиночная функция часто используется для запуска в скомпилированном вредоносе высокоуровневых скриптов или «плагинов» налету при корректной реализации. Схожим образом, во вредоносах, написанных на C, используется движок для Lua для запуска скриптов, написанных на этом языке. Подобный функционал был обнаружен в известных вредоносах, как, например, у Flame.

Представьте, что группа хакеров удаленно взаимодействует с вредоносом, написанным на Python. Если вдруг группа попала в неожиданную ситуацию, где нужно реагировать быстро, возможность прямого выполнения кода в целевой системе может оказаться очень кстати. Кроме того, вредонос, написанный на Python, мог быть размещен с очень ограниченным функционалом, а новые возможности добавляются по мере необходимости с целью оставаться незаметным как можно дольше.

Переходим к рассмотрению реальных примеров вредоносов из дикой природы.

SeaDuke

SeaDuke – вероятно наиболее известный вредонос, написанный на Python. В 2015-2016 годах Национальный комитет демократической партии (DNC) был скомпрометирован двумя группами, которые многие аналитики приписали к APT 28 и 29.

Впечатляющий анализ SeaDuke был проведен командой Unin 42 из компании Palo Alto. Также доступен декомпилированный исходный код этого вредоноса. Кроме того, компания F-Secure опубликовала прекрасный документ, где рассматривается SeaDuke и связанные вредоносы.

SeaDuke представляет собой троян, написанный на Python, который был преобразован в исполняемый файл для Windows при помощи PyInstaller и обработан упаковщиком UPX. Исходный код был обфусцирован с целью затруднения анализа. У вредоноса есть масса возможностей, включая несколько методов для незаметного и долговременного пребывания в Windows, кроссплатформенного запуска и выполнения веб-запросов с целью получения команд и управления.

Рисунок 4: Образец кода SeaDuke

PWOBot

PWOBot также является известным вредоносом, который, как и SeaDuke, был скомпилирован при помощи PyInstaller. Основная активность PWOBot пришлась в период 2013-2015 годов и затронула несколько европейских организаций преимущественно в Польше.

У PWOBot было множество функций, включая сбор нажатых клавиш, закрепление в системе, загрузку и выполнения файлов, запуск Python-кода, создание веб-запросов и майнинг криптовалют. Прекрасный анализ PWOBot был проведен командой Unit 42 из компании Palo Alto.

PyLocky

PyLocky представляет собой программу-вымогатель, скомпилированную при помощи PyInstaller. Основная активность была замечена в США, Франции, Италии и Корее. В этом вредоносе реализовано противодействие запуску в песочнице, получение команд и управление извне, а также шифрование файлов при помощи алгоритма 3DES.

Хороший анализ PyLocky был сделан специалистами из компании Trend Micro, а аналитикам из компании Talos Intelligence удалось создать расшифровщик файлов для восстановления информации, зашифрованной в системах жертв.

PoetRAT

PoetRAT представляет собой троян, целью которого было азербайджанское правительство и энергетический сектор в начале 2020 года. Троян закреплялся в системах и воровал информацию, имеющую отношение к ICS/SCADA системам, управляющим воздушными турбинами.

Вредонос передавался при помощи Word-документов и содержал массу возможностей для кражи информации, включая скачивание файлов через FTP, съем изображений с веб-камер, загрузку дополнительных утилит, кейлоггинг, работу с браузерами и кражу учетных записей. Специалисты компании Talos Intelligence написали прекрасную статью, посвященную неизвестному деятелю, использующему этот вредонос.

Ниже показан скрипт, используемый для съема изображений с веб-камер:

Рисунок 5: Участок кода для съема изображений с веб-камер

Вредоносы с открытым исходным кодом

Помимо вредоносов из дикой природы, есть несколько троянов с открытым исходным кодом, как, например, pupy и Stitch. Эти вредоносы демонстрируют, насколько сложным и многофункциональными могут приложения подобного рода. Pupy является кроссплатформенными, выполняется полностью в памяти, оставляет очень мало следов, может сочетать несколько методов для зашифрованной передачи команд, мигрировать в процессы при помощи отраженной инъекции, а также может удаленно загружать Python-код из памяти.

Утилиты для анализа вредоносов

Существует множество утилит для анализа вредоносов, написанных на Python, даже в скомпилированном виде. Коротко рассмотрим некоторые из доступных инструментов.

uncompyle6

Приемником decompyle, uncompyle и uncompyle2 стала утилита uncompyle6, представляющая собой кроссплатформенный декомпилятор, который может использоваться для преобразования байт кода в исходный Python-код.

Рассмотрим простейший скрипт «Hello, world!» и выполним в качестве модуля в виде pyc-файла (содержащего байт-код), показанного ниже. Исходный код можно восстановить при помощи uncompyle.

pyinstxtractor.py (PyInstaller Extractor)

PyInstaller Extractor может извлекать Python-данные из исполняемых файлов, скомпилированных при помощи PyInstaller.

В итоге будут получены pyc-файлы, которые можно декомпилировать и восстановить исходный код при помощи uncompyle6.

python-exe-unpacker

Скрипт pythonexeunpack.py можно использовать для распаковки и декомпиляции исполняемых файлов, скомпилированных при помощи py2exe.

Детектирования скомпилированных файлов

Во время компиляции PyInstaller и py2exe добавляют уникальные строки в исполняемый файл, что значительно облегчает детектирование при помощи YARA-правил.

PyInstaller записывает строку «pyi-windows-manifest-filename» практически в самом конце исполняемого файла, которую можно наблюдать в шестнадцатеричном редакторе (HxD):

Рисунок 6: Уникальная строка, добавляемая PyInstaller во время компиляции

Ниже показано YARA-правило для детектирования исполняемых файлов, скомпилированных при помощи PyInstaller (источник):

Второе YARA-правило используется для детектирования исполняемых файлов, скомпилированных при помощи py2exe (источник)

Заключение

На этом повествование о вредоносах, написанных на Python, заканчивается. Очень интересно наблюдать за изменением трендов по мере роста производительности и упрощения работы с компьютерными системами. Мы, специалисты по безопасности, должны внимательно следить за вредоносами, написанными на Python, иначе могут возникнуть проблемы в тот момент, когда меньше всего ожидаешь.

Мелкая питонячая радость #12: вирусы и зловредное ПО на Python

В мире существует много явлений с сомнительной и спорной репутацией. Например, сюда можно отнести хоккей на траве, датскую квашеную селедку и мужские трусы-стринги. А еще к этому списку можно с абсолютной уверенностью добавить вирусы на Python.

Трудно сказать, что толкает людей на создание вредоносного ПО на этом языке программирования. Обилие выпускников “шестимесячных курсов Django-программистов” с пробелами в базовых технических познаниях? Желание нагадить ближнему без необходимости учить C/C++? Или благородное желание разобраться в технологиях виримейкерства путем создания небольших прототипов вирусов на удобном языке?

Если отбросить часть иронии…

… и вникнуть в ситуацию, то становится видно, что адекватные питонячие зловреды не только существуют, но и успешно заражают компьютеры. Их мало, они относительно легко вычисляются антивирусами (полиморфный код в питонячих вирусах невозможен, об этом поговорим чуть ниже), но и общая компьютерная грамотность среднего пользователя невысока, что дает этим вирусам шанс на выживание и успешное заражение.

Есть продвинутый бэкдор Seaduke, родившийся где-то на территории России и принадлежащий к семейству Duke. По этому семейству вирусов есть подробный доклад. Исходные тексты Seaduke удалось восстановить, текст доступен для прочтения на github.

Есть PWOBot, на протяжении нескольких лет успешно заражавший компы в Восточной Европе (преимущественно в Польше). Есть PoetRAT, заразивший в начале этого года государственные компьютеры в Азербайджане. PoetRAT — вполне зрелый образец вредоносного кода, способный воровать учетки, делать снимки с камеры и логировать нажатия клавиш. Есть еще несколько десятков примеров вирусов на Python, которые успешно расселились по интернету в достаточном количестве, чтобы попасться в поле зрения кибербезопасников.

Как нам теперь становится ясно, тема питонячих вирусов — совсем не такая дохлая, как кажется на первый взгляд. Давайте вместе посмотрим на то, как и с какими библиотеками пишутся зловреды на Python.

Упаковка в бинарники

Поскольку Python — язык интерпретируемый, это создает некоторые трудности при дистрибуции зловредов: нужно, чтобы в ОС был интерпретатор нужной версии, а все необходимые библиотеки были установлены в правильные места на диске. Все это сильно мешает типу программ, который должен сам себя устанавливать и запускать. Поэтому питонячие вирусы, направленные на заражение клиентских машин (а ведь можно еще и заражать серверы) принято упаковывать в бинарный исполняемый файл, который содержит в себе либо интерпретатор с библиотеками в архиве, либо двоичную программу, собранную на основе Python кода.

https://www.py2exe.org/ — старый классический способ упаковки питонячих программ в бинарники. Он создает архив, в котором лежит интерпретатор, ваш код + все необходимые зависимости.

https://nuitka.net/ — более хитрый способ сборки бинарников. Этот инструмент транслирует Python код в С и потом компилирует его.

Антивирусы умеют распознавать шаблоны и типичные структуры вирусов, так они вычисляют зловредные программы по их типичным последовательностям байтов. Чтобы скрыться от антивируса, виримейкеры делаю свой код самомодифицируемым — при каждой новой установке зловред переписывает свой код и порождает все новые и новые варианты двоичного файла, которые уже не опознаются антивирусами. Такой подход называется полиморфным кодированием и его невозможно применять в случае, если вы работаете с Python кодом, транслируемым в бинарник. Лишенные основного инструменты противостояния антивирусам, питонячие зловреды весьма уязвимы даже перед самыми простыми антивирусными программами.

Но на многих компах сегодня нет ативирусов, поэтому вирусы на Python способы выживать и активно размножаться.

А шо вирусу делать?

Зловредам надо как-то общаться со своими владельцами, получать от них команды и обновления, передавать им добытые данные. Без обратной связи вирусы могут только мелко хулиганить.

Для общения нужен какой-то удаленный адрес, с которым осуществляется обмен информацией. Регать домен и покупать сервер — палевно: владельца вируса можно легко вычислить. Конечно, есть всякие анонимные хостинги и регистраторы доменов сомнительной честности, но и с ними риски не минимальны.

Более безопасный вариант — мессенджеры (IRC, Jabber) и, конечно же, Tor.

Для обмена данными с хозяевами вирусы используют библиотеку torpy. В ней все предельно просто — заводишь список адресов (на всякий случай, вдруг один из хостов отвалится), коннектишься к доступным и получаешь апдейты к вирусу или команды.

Работа с tor c этой либой проста, не сложнее requests.

А шо бы своровать?

Воровство персональных данных — важная часть жизни любого вируса. Вопрос поиска и парсинга различных файлов с паролями перед программистами не стоит — это легко делается штатными средствами Python. Перехват нажатий клавиш в ОС — сложнее, но это можно нагуглить. Для работы с вебкой — OpenCV. Единственное, что вызывает вопросы — как делать скриншоты из Python?

На выручку приходит pyscreenshot. Предвосхищая ваши вопросы, скажу, что магии внутри библиотеки нет — она не умеет из Питона читать буфер экрана. В основе этого пакета лежит коллекция костылей и подпорок, которые определяют тип ОС, в которой работает ваша программа и дальше идет поиск внутри операционки доступных инструментов для снятия скриншотов.

Звучит это все очень ненадежно, но библиотека адекватно справляется со снятием изображений с экрана на всех популярных платформах.

Серверная токсичность

Бэкдоры на Python для серверов тоже встречаются в природе. Они тоже способны гадить в вашей системе, но механизмы работы у них уже другие.

Например, питонячему серверному вирусу не обязательно упаковываться в бинарник — интерпретатор Python есть на многих серваках: можно запускаться на нем. Поэтому авторы зловредов для серверного применения вместо упаковки кода используют обфускацию — запутывание исходников так, чтобы их невозможно было прочитать.

Один из самых популярных инструментов для обфускации — pyarmor. Одна команда легко превращает ваш код в нечитаемую хрень и усложняет понимание текста программы. Тема обфускации кода вообще сама по себе очень интересна, для углубления познаний по этой теме рекомендую ознакомиться с книгой. Pyarmor пригодится не только авторам вирусов, но и тем, кто хочеть по каким-то причинам защитить исходники от легкого прочтения.

Вторая вещь, на которую нужно обратить внимание авторам серверного вредоносного ПО — наличие библиотек.

Конечно, можно весь код засунуть в один файл — но тогда он будет очень большим. Второй вариант — exec()/eval() и чтение кода с удаленного сервера: этот подход явно лучше! Но самый простой в реализации способ — использование готовой библиотеки httpimport для удаленного импорта питонячих пакетов.

Вот и все

Это далеко не полный список того, что используют авторы зловредов на Python. Описанные выше инструменты и подходы научат вас тому, как мыслят вирусописатели и чем могут быть опасны подозрительные питонячие скрипты.

Внимательно относитесь к малоизвестным зависимостям и пакетам, которые ставите в свои проекты. Не доверяйте обфусцированному коду и всегда просматривайте код малознакомых библиотек перед запуском.

Python Trojan (undetectable)

I am going to be showing you how to create a trojan horse virus using python, I have chosen to show a very basic trojan as it will be easier to understand.

I will be using python version 3.8 in this tutorial. This program we are creating also only uses standard libraries that come with python.

A trojan horse virus is a type of malware which disguises itself as a legitimate piece of software, this is to mislead the user so that it can perform tasks undetected. Trojans can enable cyber criminals to create backdoors on your device and steal sensitive data.

The example I will be using today is a trojan disguised as a number guessing game.

Tutorial:

First we will use python and the random library to create a simple number guessing game. We will be storing this under a function called “game”. We will save this file as client.py.

This game generates a random number from 0 to 100. The user is then given as many attempts as they need to guess the number. This is a very simple program. However, this is not going to be the only function running in our program.

We also need to make the trojan function. This will be done using the socket library. This is the client.py.

This is the trojan function, first we declare a few vital variables. These are the host IP address and the port that the client will be connecting to. Choose the IP of whatever device you will be hosting the server on and chose a port that is not in use. Then I created a tuple object of the IP and port stored under “ADDR”, this variable will be used to make the connection.

We must then create the socket object “client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)”. Then create the connection.

Once this is done we will check for any commands received from the server which the attacker will be sending. This is all happening in the background as the game is running and therefore, there are no outputs. I have created a command called “cmdon” and this will be used to give the attacker access to the terminal on the victims machine. The victim will not see any of this happening. When the attacker wishes to stop using terminal commands they can then send the command “cmdoff”.

To finish off the client file, we use the threading library to run both functions simultaneously.

We must now create a server script. We must create a new file and call it “server.py”. This is the script that the attacker will use to initiate the attack.

The image above is a screenshot of the code we will be using for the server.py file. This is a very simple socket server which listens for connections and offers the user input to send to the victim. This is where the command will be sent to execute on the victims machine.

Make sure the server.py file is running on your machine and then run the client.py file on the victims machine.

Using Virus Total I have scanned the client file and it is undetectable.

How to create a computer virus in Python

I was relaxing on a beach during my summer leave when I received a mail from a reader that asked me if it is technically possible to write a virus using Python.

The short answer: YES.

The longer answer: yes, BUT…

Let’s start by saying that viruses are a little bit anachronistic in 2021… nowadays other kinds of malware (like worms for example) are far more common than viruses. Moreover, modern operative systems are more secure and less prone to be infected than MS-DOS or Windows 95 were (sorry Microsoft…) and people are more aware of the risk of malware in general.

Moreover, to write a computer virus, probably Python is not the best choice at all. It’s an interpreted language and so it needs an interpreter to be executed. Yes, you can embed an interpreter to your virus but your resulting virus will be heavier and a little clunky… let’s be clear, to write a virus probably other languages that can work to a lower level and that can be compiled are probably a better choice and that’s why in the old days it was very common to see viruses written in C or Assembly.

That said, it is still possible to write computer viruses in Python, and in this article, you will have a practical demonstration.

I met my first computer virus in 1988. I was playing an old CGA platform game with my friend Alex, that owned a wonderful Olivetti M24 computer (yes, I’m THAT old…) when the program froze and a little ball started to go around the screen. We had never seen anything like that before and so we didn’t know it back then, but we were facing the Ping-Pong virus one of the most famous and common viruses ever… at least here in Italy.

Now, before start, you know I have to write a little disclaimer.

This article will show you that a computer virus in Python is possible and even easy to be written. However, I am NOT encouraging you to write a computer virus (neither in Python nor in ANY OTHER LANGUAGES), and I want to remember you that HARMING AN IT SYSTEM IS A CRIME!

Now, we can proceed.

According to Wikipedia…

a computer virus is a computer program that, when executed, replicates itself by modifying other computer programs and inserting its own code. If this replication succeeds, the affected areas are then said to be “infected” with a computer virus, a metaphor derived from biological viruses.

That means that our main goal when writing a virus is to create a program that can spread around and replicate infecting other files, usually bringing a “payload”, which is a malicious function that we want to execute on the target system.

Usually, a computer virus does is made by three parts:

1. The infection vector: this part is responsible to find a target and propagates to this target
2. The trigger: this is the condition that once met execute the payload
3. The payload: the malicious function that the virus carries around

Let’s start coding.

Let’s analyze this code.

First of all, we call the get_virus_code() function, which returns the source code of the virus taken from the current script.

Then, the find_files_to_infect() function will return the list of files that can be infected and for each file returned, the virus will spread the infection.

After the infection took place, we just call the summon_chaos() function, that is — as suggested by its name — the payload function with the malware code.

That’s it, quite simple uh?

Obviously, everything has been inserted in a try-except block, so that to be sure that exceptions on our virus code are trapped and ignored by the pass statement in the except block.

The finally block is the last part of the virus, and its goal is to remove used names from memory so that to be sure to have no impact on how the infected script works.

Okay, now we need to implement the stub functions we have just created! 🙂

Let’s start with the first one: the get_virus_code() function.

To get the current virus code, we will simply read the current script and get what we find between two defined comments.

Now, let’s implement the find_files_to_infect() function. Here we will write a simple function that returns all the *.py files in the current directory. Easy enough to be tested and… safe enough so as not to damage our current system! 🙂

This routine could also be a good candidate to be written with a generator. What? You don’t know generators? Let’s have a look at this interesting article then! 😉

And once we have the list of files to be infected, we need the infection function. In our case, we will just write our virus at the beginning of the file we want to infect, like this:

Now, all we need is to add the payload. Since we don’t want to do anything that can harm the system, let’s just create a function that prints out something to the console.

Ok, our virus is ready! Let’s see the full source code:

Let’s try it putting this virus in a directory with just another .py file and let see if the infection starts. Our victim will be a simple program named [numbers.py](http://numbers.py) that returns some random numbers, like this:

When this program is executed it returns 10 numbers between 0 and 100, super useful! LOL!

Now, in the same directory, I have my virus. Let’s execute it:

As you can see, our virus has started and has executed the payload. Everything is fine, but what happened to our [numbers.py](http://numbers.py) file? It should be the victim of the infection, so let’s see its code now.

And as expected, now we have our virus before the real code.

Let’s create another .py file in the same directory, just a simple “hello world” program:

and now, let’s execute the [numbers.py](http://numbers.py) program:

As you can see, the program still does whatever it was expected to do (extract some random numbers) but only after having executed our virus, which has spread to other *.py files in the same directory and has executed the payload function. Now, if you look at the [hello.py](http://hello.py) file, you will see that it has been infected as well, as we can see running it:

Trying to hide the virus code a little more

Now, even if this virus could be potentially dangerous, it is easily detectable. You don’t have to be Sherlock Holmes to recognize a virus that is written in plain text and starts with # begin-virus , right?

So what can we do to make it a little harder to find?

Not much more, since we’re writing it in Python and Python is an interpreted language… however, maybe we can still do something.

For example, wouldn’t it be better if we could consider as infected any single file that contains the md5 hash of its name as a comment?

Our virus could start with something like # begin-78ea1850f48d1c1802f388db81698fd0 and end with something like # end-78ea1850f48d1c1802f388db81698fd0 and that would be different for any infected file, making it more difficult to find all the infected files on the system.

So our get_content_if_infectable() function could be modified like this:

Obviously, before calling it you should calculate the hash of the file you’re going to infect like this:

and also the get_virus_code() function should be modified to look for the current script hash:

And what about our virus source code? Can it be obfuscated somehow to be a little less easy to spot?

Well, we could try to obscure it by making it different every time we infect a new file, then we can compress it by using the zlib library and converting it in base64 format. We could just pass our plain text virus to a new transform_and_obscure_virus_code() function like this:

Obviously, when you obscure your virus compressing it and encoding it in base64 the code is not executable anymore, so you will have to transform it to the original state before executing it. This will be done in the infect method, by using the exec statement like this:

The complete source code of our new virus could be similar to this:

Now, let’s try this new virus in another directory with the uninfected version of [numbers.py](http://numbers.py) and [hello.py](http://hello.py) , and let’s see what happens.

Executing the virus we have the same behavior as we had before, but our infected files are now a little different than before… This is [numbers.py](http://numbers.py) :

Look at that, it’s not so easy to be read now, right? And every infection is different than the other one! Moreover, every time the infection is propagated, the compressed byte64 virus is compressed and encoded again and again.

And this is just a simple example of what one could do… for example, the virus could open the target and put this piece of code at the beginning of a random function, not always at the beginning of the file, or put it in another file and make just a call to this file with a malicious import statement or so…

To sum up

In this article, we have seen that writing a computer virus in Python is a trivial operation, and even if it’s probably not the best language to be used for writing viruses… it’s worth keeping your eyes wide open, especially on a production server. 🙂

Did you find this article helpful?

Categories: Dev

Updated: August 30, 2021

You May Also Enjoy

The Sunday tip #2: Measuring Python code performance with the timeit module

Good code is also code that performs well, here’s how you can measure your code’s performance in Python

The Sunday tip #1: Python cached integers

Did you know that Python compiler optimize your program caching small integers?

Managing Python versions with pyenv

Are you sure that you are installing Python right?

How to create a telegram bot with Python in minutes

Creating a Telegram bot in Python couldn’t be easier. Don’t you believe me? Have a look at this article and let’s write our first bot in minutes!