JARM的工作原理是主动向目标TLS服务器发送10个特殊构造的TLS Client Hello包，以在TLS服务器中提取独特的响应，并捕获TLS Server Hello响应的特定属性，然后以特定的方式对聚合的TLS服务器响应进行散列，产生JARM指纹。
因为Client Hello中的参数不同，最终返回的Server Hello都是不相同的，通过发送特殊构造的Client Hello握手包，以获取与之对应的特殊Server Hello响应，以此作为依据，最终产生TLS Server指纹。
JARM用不同的顺序发送不同的TLS版本、密码和扩展，以收集唯一的响应。
让我们来思考下面几个问题：
服务器是否支持TLS 1.3协议?
它会用1.2密码协商TLS 1.3吗?
如果我们将密码从弱到强排序，它会选择哪个密码?
这些是JARM本质上要求服务器提取最独特响应的异常问题类型。然后对这10个响应进行哈希处理以产生JARM指纹。
多数情况下JARM指纹都是用以佐证TLS服务并进行标记，从而关联服务。
当然，最理想的状态下，我们能够通过JARM指纹指向唯一的目标C2设施，但是实际来讲JARM指纹对于不同服务器部署的C2设施并不是唯一的，有很多因素都会对其扫描的结果造成影响。
所以我们并不能作为行为测绘的指纹直接关联到某个C2的服务，仅能起到佐证的效果。
在开发RedGuard的过程中我发现，因为本身来讲RG的作用就是进行前置流量的控制，从而实现后端C2服务的隐匿性，在蓝队对流量交互进行分析的时候，针对RG的JARM指纹扫描结果在多数差异的环境下都是相同的。
也就是说，在分析的过程中，这个指纹是可以起到佐证攻击设施的作用，从而破坏我们想要预期达到的隐匿性。
基础设施的更改（例如，IP 地址、托管平台）不会影响JARM签名，这使得常规的方式难以对其进行规避。
影响服务端JARM指纹的因素包括：操作系统及版本、使用的库及版本、调用库的顺序、自定义配置等等。
也就是说，如果我们想要影响最终针对服务端的JARM指纹扫描结果，我们就要从上面的几个因素入手去做，目前的解决方案共有两种：
一是重播TLS Server Hello响应，二是更改TLS Server配置CipherSuites加密套件。
第一种方式也就是监听特定客户端Hello的TCP服务器，然后在C2服务器上捕获这些特定的Client Hello——因为每个请求都有重复的字节，可以使用这些字节来识别每个特定的Client Hello握手包，从而稳定的对这10个特殊构造的Client Hello的响应进行重播，从而实现改变真实JARM指纹的效果。
在对所有十个不同的请求实施回复后，可以伪造完整的签名。
这是一种比较懒惰的办法了，最终的效果确实能够对JARM扫描的结果进行混淆，但是我认为太过单调。
需要注意的是ServerHello的原始响应不能进行任意修改，因为在工具开发中流量的正常交互才是最重要的，任意修改上述一些影响JARM扫描的因素可能导致无法正常通信的问题出现。
也就是说他所重播的这些ServerHello数据包是需要监听某个正常的服务的JARM扫描响应来实现的，并不适合我们应用到工具去实现混淆的效果，我们需要一种简单而又稳定的方法。
当然，这种方式还有一种延伸，就是首先随机获取正常站点的列表进行JARM指纹扫描，从而获取其ServerHello响应。
然后，直接作为识别到JARM扫描握手包的响应包进行重播，这样是最合理的一种方式。
第二种方式也就是阿姆斯特丹2021 HITB议题：
"《COMMSEC: JARM Randomizer: Evading JARM Fingerprinting》"
其中提到的一种方式，作者在github上对衍生工具JARM Randomizer进行了部分开源，通过阅读它的代码不难看出，其实与我最初想到的方式非常相像，最终影响JARM的因素使用的是CipherSuites加密套件（加密算法套件 CipherSuite 由各类基础加密算法组成）。
如上图，针对反向代理的TLS Config CipherSuites的设置，我提供了15种不同的加密套件方式，1/2/3....个不同组合的加密套件最终得到的JARM指纹结果都不是相同的(加密套件过多会导致无法正常通信的玄学问题)。
这里我对这15种加密套件进行随机组合的方式，1-2个随机取值进行组合这些CipherSuites，大概会有几十种不同的随机JARM指纹产生。
可以看到，最终应用在工具的效果就是在每次启动RG的时候，它的JARM指纹都不是相同的，会自动根据上述的混淆方式产生一个全新的JARM指纹，可以防止空间测绘的扫描，以此关联公网上RG基础设施的部署情况。
目前市面上多数测绘平台都会进行集成并默认进行JARM指纹的扫描，可能也是因为其扫描效率快，扫描资源成本低、同时又对C2设施有着一定的佐证指向性的原因吧。
RedGuard是一款C2基础设施前置流量控制设施，可以规避Blue Teams、AVs、EDRs检查。
https://github.com/wikiZ/RedGuard
https://github.com/netskopeoss/jarm_randomizer
https://grimminck.medium.com/spoofing-jarm-signatures-i-am-the-cobalt-strike-server-now-a27bd549fc6b
https://conference.hitb.org/hitbsecconf2021ams/sessions/commsec-jarm-randomizer-evading-jarm-fingerprinting/
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本文作者：酒仙桥六号部队
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