#018 · 样本分析
恶意加载器（cspsvc.exe）分析
为深度分析恶意加载器威胁，分析人员基于 AVL Code 使用一句自然语言指令，实现从恶意样本上传到完整分析报告的全流程智能闭环。
生成依据：AVL Code + 澜砥大模型
恶意加载器.NETWindows 服务PowerShell持久化
案例概述
针对一个仅 6.5KB、伪装成系统服务的 .NET Windows 服务程序 cspsvc.exe，分析人员用一句自然语言指令驱动 AVL Code，完成 .NET 程序集与行为深度逆向：识别其通过 Windows 服务框架持久化、以 -ExecutionPolicy Bypass 绕过执行策略、在服务启停时加载外部 PowerShell 脚本 cspsvc.ps1 的多阶段恶意软件架构。由于该 PowerShell 脚本未随样本一同提供，报告明确将其列为需进一步捕获的对象，未对脚本的具体行为做超出样本证据的推测，产出含完整 IOC 清单、检测清除方案与风险等级评估的分析报告。
核心成果
- 完整逆向 6.5KB .NET Windows 服务程序，还原其伪装系统服务、加载外部 PowerShell 脚本的多阶段恶意软件架构
- 识别 Windows 服务持久化机制与 -ExecutionPolicy Bypass 执行策略绕过技术，提取服务名、关联脚本路径等完整 IOC
- 明确标注该样本仅为第一阶段加载器，实际恶意行为由未随样本提供的外部 PowerShell 脚本 cspsvc.ps1 决定，未做超出证据的行为推测
- 生成检测与清除方案，完成隐蔽性 / 持久化 / 载荷能力 / 检测难度四维风险等级评估
技术亮点
.NET 程序集分析Windows 服务框架识别PowerShell 加载技术分析执行策略绕过检测多阶段恶意软件架构识别自动化 IOC 提取
落地价值
帮助安全运营团队快速识别与响应恶意加载器威胁，提供从检测到清除的完整指导方案，提升对无文件攻击与多阶段恶意软件的检测与处置能力，有效保护 Windows 服务器安全。