R. Vinayakumar

Year	Rank	Type	Title / Venue / Authors
2020	J	`jnl`	An Embedded-Based Weighted Feature Selection Algorithm for Classifying Web Document. Wirel. Commun. Mob. Comput. G. Siva Shankar, Ashokkumar Palanivinayagam, R. Vinayakumar, Uttam Ghosh, Wathiq Mansoor, Waleed S. Alnumay
2020	—	`ch.`	DeepDGA-MINet: Cost-Sensitive Deep Learning Based Framework for Handling Multiclass Imbalanced DGA Detection. Handbook of Computer Networks and Cyber Security R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2019	J	`jnl`	A Comparative Analysis of Deep Learning Approaches for Network Intrusion Detection Systems (N-IDSs): Deep Learning for N-IDSs. Int. J. Digit. Crime Forensics R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2019	J	`jnl`	A Deep Learning Approach for Similar Languages, Varieties and Dialects. CoRR Vidya Prasad K, Akarsh S, R. Vinayakumar, Soman K. P
2019	J	`jnl`	A hybrid deep learning image-based analysis for effective malware detection. J. Inf. Secur. Appl. Sitalakshmi Venkatraman, Mamoun Alazab, R. Vinayakumar
2019	—	`conf`	Amrita-CEN-SentiDB 1: Improved Twitter Dataset for Sentimental Analysis and Application of Deep learning. ICCCNT Naveenkumar K. S, R. Vinayakumar, K. P. Soman
2019	—	`conf`	Deep Learning Approach for Enhanced Cyber Threat Indicators in Twitter Stream. SSCC K. Simran, Prathiksha Balakrishna, R. Vinayakumar, K. P. Soman
2019	J	`jnl`	Deep Learning Approach for Intelligent Intrusion Detection System. IEEE Access R. Vinayakumar, Mamoun Alazab, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran, Ameer Al-Nemrat, Sitalakshmi Venkatraman
2019	J	`jnl`	Deep rectified system for high-speed tracking in images. J. Intell. Fuzzy Syst. Vysakh S. Mohan, R. Vinayakumar, V. Sowmya, K. P. Soman
2019	J	`jnl`	Emotion Detection using Data Driven Models. CoRR Naveenkumar K. S, R. Vinayakumar, Soman K. P
2019	J	`jnl`	RNNSecureNet: Recurrent neural networks for Cyber security use-cases. CoRR Mohammed Harun Babu R, R. Vinayakumar, Soman K. P
2019	J	`jnl`	Robust Intelligent Malware Detection Using Deep Learning. IEEE Access R. Vinayakumar, Mamoun Alazab, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran, Sitalakshmi Venkatraman
2019	J	`jnl`	ScaleNet: Scalable and Hybrid Frameworkfor Cyber Threat Situational AwarenessBased on DNS, URL, and Email Data Analysis. J. Cyber Secur. Mobil. R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran, Vysakh S. Mohan, Amara Dinesh Kumar
2019	—	`conf`	Towards Evaluating the Robustness of Deep Intrusion Detection Models in Adversarial Environment. SSCC S. Sriram, K. Simran, R. Vinayakumar, S. Akarsh, K. P. Soman
2018	J	`jnl`	A Brief Survey on Autonomous Vehicle Possible Attacks, Exploits and Vulnerabilities. CoRR Amara Dinesh Kumar, Koti Naga Renu Chebrolu, R. Vinayakumar, Soman K. P
2018	J	`jnl`	A short review on Applications of Deep learning for Cyber security. CoRR Mohammed Harun Babu R, R. Vinayakumar, Soman K. P
2018	—	`conf`	Alg-Design: Facilitates to Learn Algorithmic Thinking for Beginners. ICCCNT R. Vinayakumar, K. P. Soman, Pradeep Menon
2018	—	`conf`	Building-Blocks: Generating 3D Design by Snapping Blocks. ICCCNT R. Vinayakumar, K. P. Soman, Pradeep Menon
2018	—	`conf`	CT-Blocks Analyser: Analysing CT-Blocks Projects. ICCCNT R. Vinayakumar, K. P. Soman, Pradeep Menon
2018	—	`conf`	CT-Blocks: Learning Computational Thinking by Snapping Blocks. ICCCNT R. Vinayakumar, K. P. Soman, Pradeep Menon
2018	—	`conf`	Comparative Study of the Detection of Malicious URLs Using Shallow and Deep Networks. ICCCNT Anu Vazhayil, R. Vinayakumar, K. P. Soman
2018	—	`conf`	DB-Learn: Studying Relational Algebra Concepts by Snapping Blocks. ICCCNT R. Vinayakumar, K. P. Soman, Pradeep Menon
2018	J	`jnl`	Deep-Net: Deep Neural Network for Cyber Security Use Cases. CoRR R. Vinayakumar, Barathi Ganesh H. B., Prabaharan Poornachandran, Anand Kumar M, Soman K. P
2018	J	`jnl`	DeepImageSpam: Deep Learning based Image Spam Detection. CoRR Amara Dinesh Kumar, R. Vinayakumar, K. P. Soman
2018	J	`jnl`	Detecting Android malware using Long Short-term Memory (LSTM). J. Intell. Fuzzy Syst. R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran, S. Sachin Kumar
2018	J	`jnl`	Detecting malicious domain names using deep learning approaches at scale. J. Intell. Fuzzy Syst. R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2018	—	`conf`	Digital Storytelling Using Scratch: Engaging Children Towards Digital Storytelling. ICCCNT R. Vinayakumar, K. P. Soman, Pradeep Menon
2018	—	`conf`	Evaluating Shallow and Deep Neural Networks for Network Intrusion Detection Systems in Cyber Security. ICCCNT Rahul-Vigneswaran K, R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2018	J	`jnl`	Evaluating deep learning approaches to characterize and classify malicious URL's. J. Intell. Fuzzy Syst. R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2018	J	`jnl`	Evaluating deep learning approaches to characterize and classify the DGAs at scale. J. Intell. Fuzzy Syst. R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran, S. Sachin Kumar
2018	—	`conf`	Fractal Geometry: Enhancing Computational Thinking with MIT Scratch. ICCCNT R. Vinayakumar, K. P. Soman, Pradeep Menon
2018	—	`conf`	Map-Blocks: Playing with Online Data and Infuse to Think in a Computational Way. ICCCNT R. Vinayakumar, K. P. Soman, Pradeep Menon
2018	—	`conf`	S.P.O.O.F Net: Syntactic Patterns for identification of Ominous Online Factors. IEEE Symposium on Security and Privacy Workshops Vysakh S. Mohan, R. Vinayakumar, Soman K. P, Prabaharan Poornachandran
2017	—	`conf`	Applying convolutional neural network for network intrusion detection. ICACCI R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2017	—	`conf`	Applying deep learning approaches for network traffic prediction. ICACCI R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2017	J	`jnl`	Deep Health Care Text Classification. CoRR R. Vinayakumar, Barathi Ganesh H. B., M. Anand Kumar, K. P. Soman
2017	—	`conf`	Deep Stance and Gender Detection in Tweets on Catalan Independence@Ibereval 2017. IberEval@SEPLN R. Vinayakumar, S. Sachin Kumar, B. Premjith, Prabaharan Poornachandran, Soman Kotti Padannayil
2017	—	`conf`	Deep android malware detection and classification. ICACCI R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2017	—	`conf`	Deep encrypted text categorization. ICACCI R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2017	—	`conf`	Evaluating effectiveness of shallow and deep networks to intrusion detection system. ICACCI R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2017	—	`conf`	Evaluating shallow and deep networks for ransomware detection and classification. ICACCI R. Vinayakumar, K. P. Soman, K. K. Senthil Velan, Shaunak Ganorkar
2017	—	`conf`	Evaluating shallow and deep networks for secure shell (ssh)traffic analysis. ICACCI R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2017	J	`jnl`	Evaluation of Recurrent Neural Network and its Variants for Intrusion Detection System (IDS). Int. J. Inf. Syst. Model. Des. R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2017	—	`conf`	Long short-term memory based operation log anomaly detection. ICACCI R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2017	—	`conf`	NLP CEN AMRITA @ SMM4H: Health Care Text Classification through Class Embeddings. SMM4H@AMIA Barathi Ganesh H. B., R. Vinayakumar, M. Anand Kumar, K. P. Soman
2017	—	`conf`	Secure shell (ssh) traffic analysis with flow based features using shallow and deep networks. ICACCI R. Vinayakumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2017	—	`conf`	Stock price prediction using LSTM, RNN and CNN-sliding window model. ICACCI Sreelekshmy Selvin, R. Vinayakumar, E. A. Gopalakrishnan, Vijay Krishna Menon, K. P. Soman
2017	—	`conf`	deepCybErNet at EmoInt-2017: Deep Emotion Intensities in Tweets. WASSA@EMNLP R. Vinayakumar, B. Premjith, S. Sachin Kumar, K. P. Soman, Prabaharan Poornachandran
2015	—	`conf`	AMRITA-CEN@SAIL2015: Sentiment Analysis in Indian Languages. MIKE Shriya Se, R. Vinayakumar, M. Anand Kumar, K. P. Soman

/*
 * YARA-Forge YARA Rule Package
 * https://github.com/YARAHQ/yara-forge
 * 
 * Rule Package Information
 * Name: extended 
 * Description: Default YARA Rule Package - Extended
 * YARA-Forge Version: 0.9.1
 * YARA-QA Commit: a3aa7a36859045e8de8a308a0c5f360b184ea470
 * Minimum Quality: 50
 * Force Include Importance Level: 70
 * Force Exclude Importance Level: 20
 * Minimum Age (in days): 1
 * Minimum Score: 60
 * Creation Date: 2026-01-04
 * Number of Rules: 10391
 * Skipped: 10 (age), 523 (quality), 771 (score), 0 (importance)
 */

import "math"
import "hash"
import "dotnet"
import "pe"


/*
 * YARA Rule Set
 * Repository Name: ReversingLabs
 * Repository: https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules/
 * Retrieval Date: 2026-01-04
 * Git Commit: e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84
 * Number of Rules: 1239
 * Skipped: 0 (age), 0 (quality), 1 (score), 0 (importance)
 *
 * 
 * LICENSE
 * 
 * Copyright (c) 2020 ReversingLabs

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of
this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in
the Software without restriction, including without limitation the rights to
use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies
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IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
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LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.
 */
rule REVERSINGLABS_Win32_Infostealer_Multigrainpos : TC_DETECTION MALICIOUS MALWARE FILE
{
	meta:
		description = "Yara rule that detects MultigrainPOS infostealer."
		author = "ReversingLabs"
		id = "595c04af-802f-556d-b22b-23cac79b256e"
		date = "2020-07-15"
		modified = "2020-07-15"
		reference = "ReversingLabs"
		source_url = "https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules//blob/e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84/yara/infostealer/Win32.Infostealer.MultigrainPOS.yara#L1-L88"
		license_url = "https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules//blob/e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84/LICENSE"
		logic_hash = "9808c95b850a54677c4132057b8372cabf0159920b7e0e6834a83f0d39c088fa"
		score = 75
		quality = 90
		tags = "TC_DETECTION, MALICIOUS, MALWARE, FILE"
		status = "RELEASED"
		sharing = "TLP:WHITE"
		category = "MALWARE"
		tc_detection_type = "Infostealer"
		tc_detection_name = "MultigrainPOS"
		tc_detection_factor = 5
		importance = 25

	strings:
		$data_exfiltration_v10_1 = {
            55 8B EC 83 EC ?? A1 ?? ?? ?? ?? 33 C5 89 45 ?? 53 8B 1D ?? ?? ?? ?? 56 57 8B 3D ?? 
            ?? ?? ?? C7 45 ?? ?? ?? ?? ?? 83 7D ?? ?? 6A ?? 8D 4D ?? 51 6A ?? 6A ?? 8D 45 ?? 0F 
            43 45 ?? 6A ?? 50 FF 15 ?? ?? ?? ?? 6A ?? 85 C0 75 ?? 8B 45 ?? 50 8B 70 ?? FF D7 81 
            FE ?? ?? ?? ?? 74 ?? 81 FE ?? ?? ?? ?? 75 ?? 83 7D ?? ?? 5F 5E 5B 72 ?? FF 75 ?? E8 
            ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? 8B 4D ?? 33 CD B8 ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8B E5 5D C2 ?? ?? 
            FF 75 ?? FF D7 68 ?? ?? ?? ?? FF D3 EB
        }
		$memory_scraping_v10_1 = {
            6A ?? 56 8B CF E8 ?? ?? ?? ?? 85 C0 75 ?? 6A ?? 56 8B CF E8 ?? ?? ?? ?? 8B 8D ?? ?? 
            ?? ?? EB ?? 3C ?? 7C ?? 3C ?? 7E ?? 8A 46 ?? 3C ?? 7C ?? 3C ?? 7E ?? 3C ?? 74
        }
		$process_search_v10_1 = {
            55 8B EC 81 EC ?? ?? ?? ?? A1 ?? ?? ?? ?? 33 C5 89 45 ?? 53 56 57 68 ?? ?? ?? ?? E8 
            ?? ?? ?? ?? 68 ?? ?? ?? ?? 6A ?? 50 E8 ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? C7 85 ?? ?? ?? ?? ?? ?? 
            ?? ?? 6A ?? 6A ?? FF 15 ?? ?? ?? ?? 8B F0 8D 85 ?? ?? ?? ?? 50 56 FF 15 ?? ?? ?? ?? 
            85 C0 74 ?? 8B 3D ?? ?? ?? ?? 8D 85 ?? ?? ?? ?? 50 56 FF D7 85 C0 74 ?? 8B 1D ?? ?? 
            ?? ?? 68 ?? ?? ?? ?? 8D 85 ?? ?? ?? ?? 50 FF 15 ?? ?? ?? ?? 50 FF D3 85 C0 74 ?? 8D 
            85 ?? ?? ?? ?? 50 56 FF D7 85 C0 75
        }
		$service_creation_v10_1 = {
            68 ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? 8D 44 24 ?? 50 8D 4C 24 ?? C7 44 24 ?? ?? ?? 
            ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8D 4C 24 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 33 C0 5E 8B 4C 24 ?? 33 CC E8 ?? ?? 
            ?? ?? 8B E5 5D C3 8B 35 ?? ?? ?? ?? 68 ?? ?? ?? ?? FF D6 8D 44 24 ?? 50 C7 44 24 ?? 
            ?? ?? ?? ?? C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? 
            FF 15
        }
		$process_search_v11_1 = {
            55 8B EC 81 EC ?? ?? ?? ?? A1 ?? ?? ?? ?? 33 C5 89 45 ?? 53 56 57 8B 7D ?? FF 15 ?? 
            ?? ?? ?? 8B 1D ?? ?? ?? ?? 8B 35 ?? ?? ?? ?? EB ?? 8D 49 ?? 68 ?? ?? ?? ?? 8D 85 ?? 
            ?? ?? ?? 6A ?? 50 E8 ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? C7 85 ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? 6A ?? 6A ?? 
            FF 15 ?? ?? ?? ?? 89 85 ?? ?? ?? ?? 83 F8 ?? 75 ?? 68 ?? ?? ?? ?? FF D3 EB ?? 8D 8D 
            ?? ?? ?? ?? 51 50 FF 15 ?? ?? ?? ?? 8B 9D ?? ?? ?? ?? 33 C0 68 ?? ?? ?? ?? 50 66 89 
            85 ?? ?? ?? ?? 8D 85 ?? ?? ?? ?? 50 E8 ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? 33 C9 EB ?? 8D A4 24 ?? 
            ?? ?? ?? EB ?? 8D 49 ?? 0F B7 84 0D ?? ?? ?? ?? 66 89 84 0D ?? ?? ?? ?? 8D 49 ?? 66 
            85 C0 75 ?? 8D 85 ?? ?? ?? ?? 50 FF 15 ?? ?? ?? ?? 68 ?? ?? ?? ?? 8D 85 ?? ?? ?? ?? 
            50 FF 15 ?? ?? ?? ?? 85 C0 74 ?? 68 ?? ?? ?? ?? 8D 85 ?? ?? ?? ?? 50 FF 15
        }
		$memory_scraping_v11_1 = {
            6A ?? 56 8B CF E8 ?? ?? ?? ?? 6A ?? 56 8B CF E8 ?? ?? ?? ?? EB ?? 3C ?? 75 ?? 6A ?? 
            56 8B CF E8 ?? ?? ?? ?? 6A ?? 56 8B CF E8
        }
		$data_exfiltration_v11_1 = {
            55 8B EC 83 EC ?? A1 ?? ?? ?? ?? 33 C5 89 45 ?? 53 8A 5D ?? 56 57 8B 3D ?? ?? ?? ?? 
            C7 45 ?? ?? ?? ?? ?? 83 7D ?? ?? 6A ?? 8D 4D ?? 51 6A ?? 6A ?? 8D 45 ?? 0F 43 45 ?? 
            6A ?? 50 FF 15 ?? ?? ?? ?? 6A ?? 85 C0 75 ?? 8B 45 ?? 50 8B 70 ?? FF D7 81 FE ?? ?? 
            ?? ?? 74 ?? 81 FE ?? ?? ?? ?? 74 ?? 84 DB 74 ?? 33 F6 83 7D ?? ?? 72 ?? FF 75 ?? E8 
            ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? 8B 4D ?? 5F 8B C6 5E 33 CD 5B E8 ?? ?? ?? ?? 8B E5 5D C2 ?? ?? 
            FF 75 ?? FF D7 68 ?? ?? ?? ?? FF 15 ?? ?? ?? ?? 84 DB 74 ?? EB ?? BE ?? ?? ?? ?? EB
        }
		$service_creation_v11_1 = {
            68 ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? 8D 44 24 ?? 50 8D 4C 24 ?? C7 44 24 ?? ?? ?? 
            ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8D 4C 24 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 33 C0 8B 4C 24 ?? 33 CC E8 ?? ?? ?? 
            ?? 8B E5 5D C3 8D 44 24 ?? 50 C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? C7 44 
            24 ?? ?? ?? ?? ?? C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? FF 15 
        }

	condition:
		uint16( 0 ) == 0x5A4D and ( ( $data_exfiltration_v10_1 and $memory_scraping_v10_1 and $process_search_v10_1 and $service_creation_v10_1 ) or ( $process_search_v11_1 and $memory_scraping_v11_1 and $data_exfiltration_v11_1 and $service_creation_v11_1 ) )
}
rule REVERSINGLABS_Win32_Infostealer_Projecthookpos : TC_DETECTION MALICIOUS MALWARE FILE
{
	meta:
		description = "Yara rule that detects ProjectHookPOS infostealer."
		author = "ReversingLabs"
		id = "dcb96a99-c8c0-5878-a3a5-fe3cfeec43c6"
		date = "2020-07-15"
		modified = "2020-07-15"
		reference = "ReversingLabs"
		source_url = "https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules//blob/e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84/yara/infostealer/Win32.Infostealer.ProjectHookPOS.yara#L1-L98"
		license_url = "https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules//blob/e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84/LICENSE"
		logic_hash = "b7534c9e905256aaf80f04b746a92c50689437b288f7e393ef13fde1740c4a4e"
		score = 75
		quality = 90
		tags = "TC_DETECTION, MALICIOUS, MALWARE, FILE"
		status = "RELEASED"
		sharing = "TLP:WHITE"
		category = "MALWARE"
		tc_detection_type = "Infostealer"
		tc_detection_name = "ProjectHookPOS"
		tc_detection_factor = 5
		importance = 25

	strings:
		$calc_luhn = {
            55 8B EC 83 C4 ?? 53 56 57 33 C9 89 4D ?? 89 55 ?? 8B 45 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 33 C0 55 
            68 ?? ?? ?? ?? 64 FF 30 64 89 20 C6 45 ?? ?? 33 C0 89 45 ?? 8B 45 ?? 85 C0 74 ?? 8B 
            D0 83 EA ?? 66 83 3A ?? 74 ?? 8D 45 ?? 8B 55 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 85 C0 74 ?? 83 E8 ?? 
            8B 00 25 ?? ?? ?? ?? 79 ?? 48 83 C8 ?? 40 85 C0 0F 94 C3 8B 45 ?? 85 C0 74 ?? 8B D0 
            83 EA ?? 66 83 3A ?? 74 ?? 8D 45 ?? 8B 55 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 85 C0 74 ?? 83 E8 ?? 8B 
            00 8B F0 85 F6 7E ?? BF ?? ?? ?? ?? 8D 45 ?? 8B 55 ?? 0F B7 54 7A ?? E8 ?? ?? ?? ?? 
            8B 45 ?? 83 CA ?? E8 ?? ?? ?? ?? 0F B6 D0 66 83 FA ?? 75 ?? C6 45 ?? ?? EB ?? 84 DB 
            74 ?? 0F B6 C0 0F B6 80 ?? ?? ?? ?? 01 45 ?? EB ?? 0F B6 C0 01 45 ?? 80 F3 ?? 47 4E 
            75 ?? 8B 45 ?? B9 ?? ?? ?? ?? 99 F7 F9 85 D2 75 ?? 80 7D ?? ?? 74 ?? 33 DB EB ?? B3 
            ?? 33 C0 5A 59 59 64 89 10 68 ?? ?? ?? ?? 8D 45 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8D 45 ?? E8 ?? ?? 
            ?? ?? C3 E9 ?? ?? ?? ?? EB ?? 8B C3 5F 5E 5B 8B E5 5D C3 
        }
		$track_1_reverse = {
            55 8B EC 83 C4 ?? 53 56 33 DB 89 5D ?? 8B F1 89 55 ?? 8B 45 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 33 C0 
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rule REVERSINGLABS_Win32_Infostealer_Lumarstealer : TC_DETECTION MALICIOUS MALWARE FILE
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