怎么识别网络安全领域的“伪装者”? – 作者:abtnetworks2018

  • 庞大完善的体系也会在某个关键环节翻车,所谓千里之堤溃于蚁穴;
  • 很多时候,并不高明的伪装手段也可以让监管环节失效;
  • 人工判断并不总是最有效的。

在网络安全攻防领域,有类似的“关键环节”和“伪装者”,其中Webshell就是一个典型例子。

在APT攻击事件中,Webshell是经常出场的“红人”。攻击者利用Webshell使用恶意脚本执行指令,进而完成提权,用数据库和浏览器或反弹方式长期远程访问,对企业机构造成很大的业务影响和经济危害。

Webshell也善于伪装,以PHP Webshell为例,其本身也是一段PHP代码,由于脚本语言的灵活性,导致Webshell的变形非常容易操作同时不易检测。在基于关键字判断时,PHP中的花操作和注释,也给企业机构带来更大的检测难度。

图片[1]-怎么识别网络安全领域的“伪装者”? – 作者:abtnetworks2018-安全小百科

为了更好保障网络安全和业务连续性,防守方针对PHP Webshell开发了多种技术检测方式,比如特征检测(MD5)、统计分析(文件关键特征提取)、流量特征检测(元数据+特征)、动态语义检测(代码模拟执行和语义污点分析),以及最新的机器学习等。

安博通应用先进的机器学习技术,实现PHP Webshell检测,下面就一起来看看如何识别网络安全领域的“伪装者”。

这是一段使用weevely工具编写的、看似毫无意义的Webshell代码,它具有一定的伪装性。

图片[2]-怎么识别网络安全领域的“伪装者”? – 作者:abtnetworks2018-安全小百科

为了降低噪声,我们将PHP转换为字节码Opcode,Opcode是一种PHP脚本编译后的中间语言,噪声有一定降低。

图片[3]-怎么识别网络安全领域的“伪装者”? – 作者:abtnetworks2018-安全小百科

搜集 合适的黑白样本,利用转换工具将Webshell转换为Opcode,将转换后的字符串写入list中,再转换为词频矩阵,并进行打标记操作。将黑白样本提取到的词频矩阵整合在一起,把数值矩阵泛化为TF-IDF值。

图片[4]-怎么识别网络安全领域的“伪装者”? – 作者:abtnetworks2018-安全小百科

构建随机森林模型,通过样本的随机抽取,输入模型进行长时间训练,最终可以得到基于关键字信息判断的检测模型。

安博通实现PHP Webshell检测的主要流程如下:

图片[5]-怎么识别网络安全领域的“伪装者”? – 作者:abtnetworks2018-安全小百科

通过人工、工具构建及搜集大量变形Webshell进行测试验证,这一流程的检出率可提升至75%以上,大幅增强了针对性检测能力,让网络安全攻防领域的“伪装者”显露原形,有效减少其对关键业务与核心数据的威胁。

来源:freebuf.com 2020-07-08 17:51:16 by: abtnetworks2018

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