Исследование методов обфускации и динамический анализ скриптовых угроз в контексте защиты конечных точек

Защита конечных точек в условиях современной угрозной среды требует эффективных механизмов обнаружения вредоносного кода, способных работать с обфусцированными скриптами. JavaScript широко используется не только в веб‑приложениях, но и в браузерных расширениях, серверных платформах и цепочках поставки программного обеспечения. Это делает его привлекательной целью для злоумышленников, которые активно применяют обфускацию, упаковку и динамическую генерацию кода для обхода средств защиты.

Классические статические методы анализа, основанные на сигнатурах и синтаксических признаках, демонстрируют ограниченную устойчивость к подобным техникам. Поэтому в последние годы активно развиваются динамические и гибридные подходы, ориентированные на анализ фактического поведения скриптов, а также методы, учитывающие влияние этапов компиляции и сборки.

Обфускация является одним из наиболее устойчивых и эволюционирующих механизмов сокрытия вредоносной логики в скриптовых угрозах. Современные злоумышленники используют комбинации лексических, синтаксических и семантических техник, включая кодирование строк, динамическое вычисление выражений, искажение потока управления и генерацию кода во время выполнения через механизмы eval и Function.

В исследовании [1] продемонстрировано, что в реальных образцах обфускация, носит как правило, многоуровневый характер и ориентирована не только на усложнение чтения кода человеком, но и на активное противодействие автоматическим средствам анализа. В частности, авторы демонстрируют, что популярные деобфускаторы часто оказываются эффективными лишь против отдельных шаблонов, тогда как комбинированные схемы приводят либо к неполному раскрытию логики, либо к некорректному преобразованию кода. Существенным фактором также является разнообразие входных форматов и синтаксических особенностей, возникающих вследствие использования различных инструментов минификации и сборки.

Откуда следует, что деобфускация должна рассматриваться не как одноразовая трансформация, а как итеративный процесс, в котором статические методы дополняются контролируемым исполнением. Кроме того, для практического анализа критично не только восстановление семантики, но и повышение читабельности результата, поскольку именно человек-аналитик остаётся ключевым звеном при интерпретации сложных сценариев атаки.

Динамический анализ скриптовых угроз позволяет преодолеть фундаментальные ограничения статического подхода, связанные с невозможностью корректно интерпретировать runtime-зависимые конструкции. Исполнение кода в контролируемой среде даёт возможность наблюдать фактические действия программы, включая обращения к API, формирование сетевых запросов и появление скрытых строковых артефактов. Однако классические песочницы, ориентированные на бинарное ПО или браузерные сценарии, часто оказываются слишком ресурсоёмкими для массового анализа JavaScript.

В работе [2] предложена альтернативная парадигма динамического анализа, основанная на облегчённой среде исполнения Fakeium. Вместо точной эмуляции браузера или операционной системы используется минималистичное окружение на базе V8 Sandbox, дополненное механизмами динамического мокирования отсутствующих объектов и свойств. Такой подход позволяет стимулировать выполнение большего числа ветвей программы, не прибегая к сложному моделированию пользовательского взаимодействия или сетевой активности.

Принципиально важным является то, что Fakeium ориентирован не на реконструкцию одного корректного пути выполнения, а на извлечение максимального объёма семантически значимых сигналов. За счёт принудительного исполнения callback-функций и перехвата обращений к несуществующим API удаётся выявлять поведение, которое в реальной среде активируется лишь при определённых условиях. Это делает динамическое исполнение эффективным инструментом борьбы с обфускацией, направленной на усложнение исходного текста, и особенно актуальным для систем защиты конечных точек, где требуется быстрый анализ большого числа скриптов.

Хотя динамический анализ позволяет наблюдать фактическое поведение программы, представление этого поведения в виде последовательностей или частот API-вызовов не отражает его структурной сложности. Отсутствие явного моделирования зависимостей между действиями ограничивает способность таких подходов выявлять вариативные и эволюционирующие сценарии атак. Авторы [3] предлагают рассматривать поведение вредоносного ПО как структурированный граф.

Графовая модель поведения строится на основе динамически зафиксированных API-вызовов и их взаимосвязей, что позволяет явно представлять сценарии атаки, включающие многошаговые операции, условные ветвления и повторяющиеся паттерны. Использование графовых нейронных сетей обеспечивает автоматическое извлечение высокоуровневых представлений, учитывающих как локальные взаимодействия, так и глобальную структуру поведения.

Существенную роль в эффективности такого подхода играет инженерия API-признаков. Так в работе [3] показано, что добавление семантической информации о типе операций, их назначении и контексте выполнения существенно повышает устойчивость классификации. Для защиты конечных точек это означает возможность выявления вредоносных сценариев даже при значительных различиях в реализации кода, обусловленных обфускацией.

Дополнительную сложность при анализе JavaScript-угроз вносит воздействие этапов компиляции, транспиляции и минификации. В реальных условиях системы обнаружения, как правило, работают не с исходным кодом, а с результатами многоэтапных процессов сборки, которые радикально трансформируют синтаксическое представление программ. В исследовании [4] показано, что многие модели обнаружения вредоносного JavaScript демонстрируют значительное снижение качества при переходе от исходного к скомпилированному коду.

Авторы работы [4] описывают мета-обучающийся фреймворк PyRHOH, позволяющий анализировать устойчивость моделей к таким трансформациям. Ключевым наблюдением является то, что признаки, тесно связанные с поверхностной формой кода, наиболее подвержены деградации, тогда как более абстрактные и поведенческие представления сохраняют информативность. Это имеет прямое значение для проектирования систем защиты конечных точек, поскольку подчёркивает необходимость учёта реального жизненного цикла кода при обучении и оценке детекторов.

В заключении отметим, что рассмотренные работы отражают эволюцию подходов к анализу скриптовых угроз от изолированных методов к более комплексным и интегрированным решениям. Инструменты деобфускации, такие как JSIMPLIFIER [1], направлены на восстановление читаемого и семантически прозрачного представления кода, тогда как среды динамического исполнения, подобные Fakeium [2], ориентированы на извлечение runtime-сигналов в масштабе. Поведенческие модели, представленные в [3] работе, обеспечивают более высокий уровень абстракции, позволяя выявлять устойчивые сценарии атак, а фреймворк PyRHOH [4] подчёркивает важность оценки устойчивости этих методов к трансформациям кода.

В совокупности данные подходы формируют основу для гибридных систем защиты конечных точек, в которых статическая деобфускация, динамическое исполнение и поведенческое моделирование дополняют друг друга. Такой синтез позволяет повысить устойчивость к обфускации, адаптивности атак и эволюции инструментов разработки, что является ключевым требованием для современных EDR- и XDR-решений.

1. Dongchao Zhou, Lingyun Ying, Huajun Chai, Dongbin Wang (2025). From Obfuscated to Obvious: A Comprehensive JavaScript Deobfuscation Tool for Security Analysis. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.14070
2. Jose Miguel Morenoa , Narseo Vallina-Rodriguezb, Juan Tapiadora (2025). Fakeium: A dynamic execution environment for JavaScript program analysis. DOI: https://doi.org/10.1016/j.softx.2025.102301
3. Ce Li, Zijun Cheng, He Zhu, Leiqi Wang, Qiujian Lv, Yan Wang, Ning Li, Degang Sun (2022). DMalNet: Dynamic malware analysis based on API feature engineering and graph learning. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cose.2022.102872
4. Eli Fulkersona, Eric Yocama, Varghese Vaidyana, Mahesh Kamepallia, Yong Wanga, Gurcan Comertb (2025). PyRHOH: A meta-learning analysis framework for determining the impact of compilation on malicious JavaScript identification. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2025.100724