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打开py文件，发现样本包含了很长一段的payload，经过多层解压后通过exec来执行代码。exec是恶意样本常用的命令，典型搭配是先用compile将字节串/字符串编译成可执行对象，再用exec触发执行；常见变体包括：eval/exec混用、getattr(__builtins__, 'exec') 间接调用、通过 globals()/locals() 注入命名空间、lambda/闭包中包裹、以及把payload拆分拼接后再 compile(...,'','exec') 执行，这些都用于绕过静态特征与简单规则。
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图片
为了更好地观察代码，我们直接将所有0O0O00O00O0O0O相关的变量进行重命名，下一步开始解payload
Step1-payload初步解析
格式化payload后解构如下：这里关键在于 compile与 exec的组合。
compile(source, filename, mode, flags=0, dont_inherit=False, optimize=-1) 的核心参数是：
source：源代码字符串或AST；样本中通常是多层解码后的字符串filename：源码名，常见为 '' 以减少暴露真实路径mode：’exec’（执行一段程序）、’eval’（求值单个表达式）、’single’（单条交互式语句）样本先通过多层 base64/gzip/bz2/lzma/zlib解码得到纯文本Python代码，再以 compile(..., '', 'exec') 编译成code object，最终 exec(code_obj, globals_dict, locals_dict)触发执行；部分样本会自定义 globals()以污染当前命名空间（如植入自定义 __import__或hook内置函数），需要在动态还原时注意隔离执行环境。
对于长的payload，可以发现套入了多层压缩。观察到规律是 return zlib.decompress( lzma.decompress( bz2.decompress( gzip.decompress( base64.b64decode(
我们可以写一个一个脚本看看解出来的结果
图片同样格式化一下代码，发现多层压缩的顺序是相同的，这里相当于多嵌套了一层多层压缩，这时候我们可以写一个简单的脚本，来循环解析payload
while matches = re.findall(r"base64.b64decode('([^']*)')", payload)[0] payload = deobf(matches) pass上述循环脚本的作用是：
提取当前payload中下一层 base64.b64decode('...')的字面量数据将提取到的字串传入 deobf函数做一轮解码/解压（内部通常依次尝试 gzip/bz2/lzma/zlib等）用解出的结果覆盖 payload，继续下一轮，直到匹配不到为止核心原理是沿着样本构造的“套娃解码链”逐层剥离外壳，直至得到可读的明文源码或下一阶段的字节流（如 marshal序列）。
解完后发现payload的规律已经变了，且能发现输出的payload长度明显短于前面的payload，说明这里肯定有问题。
Step2-隐藏字符处理
下面进入第二部分的分析
图片我们可以通过几种方式验证：输出一下payload的长度；打印hex形式
图片发现确有问题，很多不正常的字符。在控制台简单的替换即可提出这部分的解密结果
step3-marshal解析
前置知识：marshal是CPython内部用于序列化代码对象等内部结构的模块，主要面向解释器自身，不保证跨版本稳定；与 pickle不同，marshal不是通用安全序列化格式。.pyc文件中代码对象就是 marshal序列化后的二进制数据。marshal.loads(bytes)可以把字节流还原为 code对象，随后可用 types.FunctionType绑定环境后执行，或借助 dis反汇编。
在这里，样本将payload进行了reverse，然后通过marshal.loads来加载
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错误的探索
接下来就是喜闻乐见的pyc逆向时刻
我们知道，pyc实际上是由pyc_header加上python序列化后的二进制流组成的，pyc_header的格式为
4字节 Magic Number（魔数，区分编译器/版本，示例：ó 为3.13系列）4字节 Bitfield（标志位，最低位标识是否为哈希校验格式）8字节：若为时间戳格式：4字节mtime + 4字节源文件大小若为哈希格式：8字节哈希前缀
因此常见布局为：[magic][flags][timestamp+size 或 hash] 共16字节。样本中构造 b'ó ' + b' '*12即写入魔数并将后续12字节清零（伪造时间戳/哈希区），让反编译/反汇编工具能够识别为目标版本的 .pyc并继续处理后续的 marshal字节流。
下面列出了常见版本的魔术，这里由于样本只能在py3.13跑所以直接选3.13的魔数
同样，先解一层看看
data = data[::-1]pyc_header = b'xf3x0dx0dx0a' + b'x00'*12 # 魔数+2个longwith open('dec1.pyc', 'wb') as fp: fp.write(pyc_header) fp.write(data) # pycdccode_obj = marshal.loads(data)然而由于uncompyle6和pycdc都还不支持py3.13，所以不能直接解出源码出来
第二个思路
尽管不能解出源码，我们还是可以看下字节码的。观察发现函数主体很短，而且依然有很长的payload，这可以说明后续可能还有代码需要解析。
观察一下导入的obj，这就引出了一个新的解码思路：提取代码对象中的payload，继续进行循环解密
图片code_obj = marshal.loads(data[::-1])while True: code_obj = marshal.loads(code_obj.co_consts[0][::-1]) dis.dis(code_obj) pass最终报错的时候，我们可以查看下字节码，发现反汇编的结果已经丰富很多了，也说明基本去混淆完成了
图片step4-字节码还原
前面说到py3.13我还没找到能直接反编译源码的办法，所以我们只能自己动手了。不过可以借助LLM来协助字节码的还原，这是目前比较好的办法，而且我审计了一下也还算准确，最终也是成功还原源码了
图片总结
本次样本的核心链路可以概括为：多层编码/压缩 → 隐藏字符干扰 → compile+exec 触发执行 → reverse + marshal.loads 继续多阶段下钻 → 提取 co_consts 链式解包 → 以字节码视角完成还原。关键在于打散“套娃”层级，始终保持可观测与可控的还原节奏。
一些易错点与经验总结如下：
多层解码链中混入不可见/异常字符，导致解码后长度异常或语法不完整，先做可视化与替换能显著提效。compile(..., '', 'exec') 常配合自定义 globals() 污染命名空间，动态执行务必隔离（沙箱/容器/只读FS）。遇到版本不支持的反编译（如 py3.13），换视角：字节码反汇编 + 局部语义还原 + LLM 辅助校对，是可行的折中路线。marshal 仅保证 CPython 内部使用语义，不保证跨版本稳定；优先在同版本环境中还原和验证。
对抗面与溯源建议：
规则侧：关注 compile/eval/exec 组合、__builtins__ 间接取用、co_consts 链式反序列化、异常编码序列与多重压缩拼接的特征。行为侧：沙箱内记录网络、文件、进程与模块加载轨迹；对可疑 __import__ 重绑定与 sys.modules 操作做钩子与审计。供应链侧：锁定运行时 Python 版本指纹与 .pyc 魔数；对版本差异进行针对性检测与策略分流。
复现性与自动化：
将“正则抽取 → 解码解压 → 结构化判断 → 递归剥离 → 字节码反汇编/再解包”流程脚本化，输出每步产物的长度、哈希与快照，方便回溯。为 marshal 与 co_consts 的解包写守护与断言（如类型/长度/异常字符），第一时间定位污染点。
以上就是记一次py恶意样本分析实战的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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