基于支持向量机的Webshell黑盒检测

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1、第47卷第6期2015年12月南京航空航JournalofNanjingUniversityDOI：10．16356／j．1005—2615．2015．06．020天大学ofAeronautics学报{女Astronautics基于支持向量机的Webshell黑盒检测叶飞1’2龚(1．东南大学计算机科学与工程学院，南京，210096V01．47NO。6Dec．2015俭1’2杨望1’22．江苏省计算机网络技术重点实验室，南京，210096)摘要：Webshell是一种基于Web的网站后门程序。当前已有的webshell检测方法都需要根

2、据脚本程序源代码来检测，因此只能部署在服务器主机上，而且只能检测本机的网站代码。本文通过分析Webshell的HTML页面特征，提出了一种基于支持向量机(Supportvectormachine，SVM)分类算法的黑盒检测方法。该方法是一种有监督的机器学习系统，对先验网页的HTML页面进行学习，可以在未知脚本源代码的情况下对Webshell进行检测。实现结果表明，该方法在黑盒的条件下达到了较高的准确率和极低的误报率，并且取得了与白盒检测方法相近的检出率，可以部署在基于网络的入侵检测系统中，同时监测多台服务器是否包含Webshell，从

3、而帮助监控入侵趋势和网络安全态势。关键词：Webshell；网站后门；支持向量机；入侵检测；机器学习中图分类号：TP393文献标志码iA文章编号：1005—2615(2015)06—0924—07BlackBoxDetectionofWebshellBasedonSupportVectorMachineYeFeil～．GongJianl～．YangWan91’2(1．SchoolofComputerScienceandTechnology，SoutheastUniversity，Nanjing，210096，China；2．KeyLa

4、boratoryofComputerNetworkTechnologyofJiangsuProvince，Nanjing，210096，China)Abstract：WehshellisakindofbackdoorprogrambasedonWebpages．ExistingWebshelldetectionmethodsrelyonthescriptsourcecode，thereforetheycanonlybedeployedontheserverinwhichthepagesarescanned．Byanalyzingthe

5、HTMLfeatureofWebshellpages，ablackboxdetectingmethodbasedonsupportvectormachine(SVM)classificationalgorithmisproposed．ThemethodisonesortofsupervisedmachinelearningsystemwhichcandetectunknownWebshellwithouttheknowledgeofsourcecode．Theexperimentalresultindicatesthattheblac

6、kboxmethodhasahighaccuracyalongwithalowfalsepositiverate，andreachesanapproximatedetectrateasthewhiteboxdetectionmethods．Therefore，itcanbedeployedinintrusiondetectionsystem(IDS)basedonnetworkandmonitormorethanoneserverfrombeinginjectedWebshell，thushelpingtomonitortheintr

7、usiontrendsandnetworksecuritysituation．Keywords：Webshell；backdoor；supportvectormachine(SVM)；intrusiondetection；machinelearning近年来，CSDN密码泄密门、ApacheStruts2漏洞、棱镜门等一系列网络安全事件进入人们的视野，这其中绝大部分都与Web网站安全息息相关。根据CNCERT每年发布的年度安全报告，与Web网站相关的入侵行为呈逐年上升趋势。在所有安全威胁中，尤其以网站后门为甚。网站后门又被称为Webs

8、hell，是一种基于Web服务的后门程序。据国家互联网应急中心发布的《2013年我国互联网网络安全态势综述》显示，中国互联网站总量近350．7万个，但受攻击明显增多。其中网站被植入Webshell后门等隐蔽性攻击事件呈增