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webshell检测新宠---Kunwu_介绍_公开
2023-05-17 18:02:32
所属地 浙江省

1.目前webshell检测的难点

在目前的技术条件下,精准Webshell检测还是一项非常复杂事情,主要的难度在于:

  1. 多语言:Webshell的种类非常多样化,根据web环境的不同,webshell的语言包括PHP、ASP、ASP.NET、JSP等等。

  2. 版本语法差异: 不同类型的语言在不同的版本下,具有不同的语法和语言特性,比如php5和php7、jdk8和jdk18的很多语法差别就很大。这样对webshell的引擎检测的语法解析兼容性就提出了很高的要求,同时需要对语言特性有较高的了解。

  3. 加密和混淆:攻击者可以使用各种加密和混淆技术来隐藏Webshell的代码,包括字符串加密、代码混淆、反射、压缩等等。这些技术使得Webshell的代码难以被检测出来,需要使用专门的技术进行解密和分析。

2.Kunwu

昆吾进行了深度优化,内置了模糊规则、污点分析模拟执行、机器学习三种高效的检测策略。

github地址:https://github.com/kunwu2023/kunwu

检测流程

首先,模糊规则对待检测文件进行快速初步筛查,迅速判断文件是否为恶意文件。如果确定为恶意文件,则直接将其标记为恶意。反之,模糊规则会评估是否需要对文件进行深度检测。如果需要,文件将交由机器学习和污点分析模拟执行进行深度检测,确保检测速度的同时提高准确性。

策略优势

1. 模糊规则

经过大量样本的积累和实验,模糊规则能够快速判断文件的可疑程度。根据可疑程度判断是否需要深度检测,既保证了检出率,又最大限度地节省了系统资源。

2. 污点分析模拟执行

以PHP为例,首先让我们了解一下PHP的解析过程: image.pngPHP编译过程包括词法分析、语法分析,在语法分析阶段生成AST(抽象语法树)。从AST中,我们可以洞察到PHP代码的结构特点。

<?php 
$func = new ReflectionFunction($_GET['m']); 
echo $func->invokeArgs(array($_GET['c']));

image.png

污点分析模拟执行通过遍历AST中的节点属性,对每个节点进行模拟执行。这种方法在Webshell检测中实现了高检出率和低误报率。

3. 机器学习

机器学习策略从多个角度对文件进行特征提取,可以在面对新出现的未知样本时保持较高的准确率。通过与其他检测策略相结合,机器学习策略能够在Webshell检测中实现高检出率和低误报率

3.检出率对比

样本仓库 https://github.com/BlackArch/webshells

某盾: 检测199

image

某马:检测196

image

某狗:检测211

image

Kunwu:207

image

4.误报率对比

样本来自于网络搜集的一些常用CMS,内容如下
image

D盾:3

image

河马:8

image

安全狗:0

image

Kunwu:0

image

5.结果对比

/检出率误报率Mac支持Linux支持windows支持Cli支持
某盾87%0.0009%
某马85%0.002%
某狗92%0%
Kunwu90%0%

6.迭代路线图

  1. 增强加密webshell的检出效果,提高检出率

  2. 进一步优化检测速度,更快的为大家提供服务

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# web安全 # webshell检测 # 入侵检测 # 木马后门
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