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  • Webshell检测

    2020-04-14 14:52:05
    即使是一款拥有99.9%的Webshell检出率的检测引擎,依然可能存在Webshell绕过的情况。 最好的方式就是做文件完整性验证。 1、文件MD5校验,将所有网站文件计算一次hash值保存,当出现应急情况时,重新计算一次hash值...

    即使是一款拥有99.9%的Webshell检出率的检测引擎,依然可能存在Webshell绕过的情况。 最好的方式就是做文件完整性验证。 1、文件MD5校验,将所有网站文件计算一次hash值保存,当出现应急情况时,重新计算一次hash值。

    2、通过一行命令快速找出两个项目文件的差异 diff -c -a -r cms1 cms2

    3、版本控制工具,如git、svn,git diff,或者在历史提交版本查看文件更改内容。

    4、代码对比工具,如Beyond Compare和WinMerge。

     

     

    推荐了10款Webshll检测工具,用于网站入侵排查。

    1、D盾_Web查杀:http://www.d99net.net/down/WebShellKill_V2.0.9.zip

    2、百度WEBDIR+在线查杀地址:WEBDIR - WebShell 扫描服务 - OpenRASP 团队

    3、河马webshell查杀:SHELLPUB.COM 专注查杀,永久免费

    4、Web Shell Detector:GitHub - emposha/PHP-Shell-Detector: Web Shell Det...

    5、CloudWalker(牧云)在线查杀:https://webshellchop.chaitin.cn/

    6、Sangfor WebShellKill工具下载地址:http://edr.sangfor.com.cn/backdoor_detection.html

    7、深度学习模型检测PHP Webshell:php-webshell

    8、PHP Malware Finder:GitHub - jvoisin/php-malware-finder: Detect potent...

    9、findWebshell:GitHub - he1m4n6a/findWebshell: findWebshell是一款基于p...

    10、在线webshell查杀工具:在线webshell查杀 - 在线工具

    展开全文
  • webshell攻击检测工具集合,包含大部分webshell检测工具
  • 前段时间由于项目的需要也因为正在负责一个后门检测小工具的项目开发所以恶补了一下Webshell检测技术内容,一路天马行空写下此文和大家分享。小弟才疏学浅如有内容上的问题还请不吝指正。近年来网站被植入后门等隐蔽...
  • WebShell根据其功能和大小可以分为多种类型,各种类型的WebShell在基本特征上又有其独有的特征,而现有的WebShell检测大多从单一层面提取特征,无法较全面的覆盖各种类型WebShell全部特征,具有种类偏向性,无差别的...
  • webshell检测.zip

    2021-07-07 14:19:12
    webshell多功能检测, 功能1:多线程检测webshell存活,以及可写的目录权限。 功能2:多线程检测webshell的根目录权限。 功能3:多线程检测webshell的首页修改权限。 功能4:多线程检测webshell是否被劫持。 ...
  • 现有Webshell检测方法存在诸多不足,如单一的网络流量行为、简易被绕过的签名比对、单一的正则匹配等。针对上述不足之处,基于PHP语言的Webshell,提出了一种基于多视角特征融合的Webshell检测方法,首先,提取包括...
  • 10款常见的Webshell检测工具

    万次阅读 2020-04-10 08:00:06
    当网站服务器被入侵时,我们需要一款Webshell检测工具,来帮助我们发现webshell,进一步排查系统可能存在的安全漏洞。本文推荐了10款Webshll检测工具,用于网站入侵排查。...

    当网站服务器被入侵时,我们需要一款Webshell检测工具,来帮助我们发现webshell,进一步排查系统可能存在的安全漏洞。

    本文推荐了10款Webshll检测工具,用于网站入侵排查。当然,目前市场上的很多主机安全产品也都提供这种WebShell检测能力,比如阿里云、青藤云、safedog等,本文暂不讨论。


    1、D盾_Web查杀

    阿D出品,使用自行研发不分扩展名的代码分析引擎,能分析更为隐藏的WebShell后门行为。

    兼容性:只提供Windows版本。

    工具下载地址:

    http://www.d99net.net/down/WebShellKill_V2.0.9.zip
    

    2、百度WEBDIR+

    下一代WebShell检测引擎,采用先进的动态监测技术,结合多种引擎零规则查杀。

    兼容性:提供在线查杀木马,免费开放API支持批量检测。

    在线查杀地址:

    https://scanner.baidu.com/
    

    3、河马

    专注webshell查杀研究,拥有海量webshell样本和自主查杀技术,采用传统特征+云端大数据双引擎的查杀技术。查杀速度快、精度高、误报低。

    兼容性:支持Windows、linux,支持在线查杀。

    官方网站:

    https://www.shellpub.com/
    

    4、Web Shell Detector

    Webshell Detector具有“ Webshell”签名数据库,可帮助识别高达99%的“ Webshell”。

    兼容性:提供php/python脚本,可跨平台,在线检测。

    官方网站:

    http://www.shelldetector.com/
    

    github项目地址:

    https://github.com/emposha/PHP-Shell-Detector
    

    5、CloudWalker(牧云)

    不完全体,目前放出的是一个称为的命令行版本Webshell检测工具,开源项目已停止更新。

    兼容性,提供linux版本,Windows 暂不支持。

    在线查杀demo:

    https://webshellchop.chaitin.cn/
    

    github项目地址:

    https://github.com/chaitin/cloudwalker
    

    6、Sangfor WebShellKill

    Sangfor WebShellKill(网站后门检测工具)是一款web后门专杀工具,不仅支持webshell的扫描,同时还支持暗链的扫描。是一款融合了多重检测引擎的查杀工具。能更精准地检测出WEB网站已知和未知的后门文件。

    兼容性:支持Windows、linux

    工具下载地址:

    http://edr.sangfor.com.cn/backdoor_detection.html(已停止访问)
    

    7、深度学习模型检测PHP Webshell

    一个深度学习PHP webshell查杀引擎demo,提供在线样本检测。

    在线查杀地址:

    http://webshell.cdxy.me/
    

    8、PHP Malware Finder

    PHP-malware-finder 是一款优秀的检测webshell和恶意软件混淆代码的工具

    兼容性:提供linux版本,Windows 暂不支持。

    github项目地址:

    https://github.com/jvoisin/php-malware-finder
    

    9、findWebshell

    这个项目是一款基于python开发的webshell检查工具,可以根据特征码匹配检查任意类型的webshell后门。

    github项目地址:

    https://github.com/he1m4n6a/findWebshell
    

    10、在线webshell查杀工具

    在线查杀地址:

    http://tools.bugscaner.com/killwebshell/
    

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    展开全文
  • Linux下基于SVM分类器的WebShell检测方法研究
  • webshell检测领域,有标记样本少、形式灵活多变、易混淆,基于特征匹配的方式很难进行准确检测。针对标记样本较少的现状,提出一种基于深度学习和半监督学习的webshell检测方法,先使用卡方检验和深度学习方法获取...
  • 为解决WebShell检测特征覆盖不全、检测算法有待完善的问题,提出一种基于随机森林改进算法的WebShell检测方法。首先对三种类型的WeSshell进行深入特征分析,构建多维特征,较全面地覆盖静态属性和动态行为,改进随机...
  • 浅谈webshell检测方法

    2021-02-26 13:54:41
    webshell中由于需要完成一些特殊的功能就不可避免的用到一些特殊的函数,我们也就可以对着特征值做检查来定位webshell,同样的webshell本身也会进行加密来躲避这种检测。下图就是一张phpwebshell的截图,它的功能...
  • 最近在看webshell检测的相关文章,最初的搜索的关键词是webshell +cnn,通过找了一些论文来看看具体的检测效果,这里看了几篇文章感觉不错。 基于机器学习的 Webshell 发现技术探索[1] 这篇文章算是看到的比较早的...

    2020/03/07 -

    引言

    最近在看webshell检测的相关文章,最初的搜索的关键词是webshell +cnn,通过找了一些论文来看看具体的检测效果,这里看了几篇文章感觉不错。

    基于机器学习的 Webshell 发现技术探索[1]

    这篇文章算是看到的比较早的文章了,文章中将多种webshell的检测方法都进行了说明,并将前期的代码处理方式也进行了完整的说明
    前期预处理三种方法:直接使用词袋模型 &n-gram进行处理、opcode然后n-gram进行处理、opcode全部序列直接处理。
    采用的算法:朴素贝叶斯、MLP、CNN三种方法进行检测。
    文章中对于算法的部分没有进行太多的说明,在对数据进行处理完成之后就直接进行了算法的处理。(除了CNN那个部分模型看起来有点奇怪没见过。)

    对我而言,我觉得他文章中比较重要的部分,就是前期预处理的部分,这部分是我不擅长的,或者说不懂得,因为后面得那些部分,都已经算是产业化了。


    疑问

    在这个方向上,已经有这么多人进行了这么多探究,是不是行业内已经非常成熟了呢?还有哪些问题没有解决呢?


    文章[2]的思路并不是从源码的角度来检测,而是通过了访问webshell的流量来检测。他的特征工程很不错,我觉得很有参考意义,他cookie部分没有具体说明,因为对webshell仅仅了解部分,不知道这个部分是怎么设置的。
    文章[3]是利用AST进行检测,暂时没有理解这到底是个什么东西。

    参考文章

    [1]基于机器学习的 Webshell 发现技术探索

    [2]基于机器学习的Webshell检测方法与实现(上)
    [3]基于AST的Webshell检测

    2020/03/08 -

    1. 利用tf-idf这种方式实现检测
      这种方式,利用CountVectorizer直接对字符串进行处理,然后去除n-gram这种形式的词频;然后通过tf-idf的方式去除其中比较重要的词。
      这其中,比较难理解的,就是这个词袋模型,还有后面这个tf-idf的东西,毕竟不是我专业内的东西,但是现在也算是理解了。
    #coding:utf-8
    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
    
    texts=["dog cat fish","dog cat cat","fish bird", 'bird'] # “dog cat fish” 为输入列表元素,即代表一个文章的字符串
    cv = CountVectorizer()#创建词袋数据结构
    cv_fit=cv.fit_transform(texts)
    #上述代码等价于下面两行
    #cv.fit(texts)
    #cv_fit=cv.transform(texts)
    print(cv.get_feature_names())    #['bird', 'cat', 'dog', 'fish'] 列表形式呈现文章生成的词典
    print(cv.vocabulary_    )              # {‘dog’:2,'cat':1,'fish':3,'bird':0} 字典形式呈现,key:词,value:词频
    print(cv_fit)
    # (0,3) 1   第0个列表元素,**词典中索引为3的元素**, 词频
    #(0,1)1
    #(0,2)1
    #(1,1)2
    #(1,2)1
    #(2,0)1
    #(2,3)1
    #(3,0)1
    print(cv_fit.toarray()) #.toarray() 是将结果转化为稀疏矩阵矩阵的表示方式;
    #[[0 1 1 1]
    # [0 2 1 0]
    # [1 0 0 1]
    # [1 0 0 0]]
    
    print(cv_fit.toarray().sum(axis=0))  #每个词在所有文档中的词频
    x_tfidf = TfidfTransformer().fit_transform(cv_fit.toarray())
    print x_tfidf.toarray().shape
    print "----"
    print x_tfidf.toarray()

    他们返回的都是那种矩阵,矩阵的内容就是这个文章中某个词的一个属性值。
    然后每行的属性就是这条记录(或者说这条样本),他的每个词的属性值。
    然后就可以按照朴素贝叶斯的方式来进行处理了。


    既然上面这个东西算是弄好了,那我就来继续弄这个php op-code的方式。
    不想折腾主机的环境,就用了docker,但是下载下来的好像是ubuntu
    但是这个docker环境是debian,然后使用的命令是apt-get,但是源是官方的源,根本用不了太慢了,然后就更换成中科大的
    http://mirrors.ustc.edu.cn/help/debian.html

    算是折腾了很久终于折腾好了。这里记录一下, 就不折腾了,今天的工作算是结束了。

    1. 直接使用docker下载的php容器,是debian系的系统,所以没有yum命令,连vi,vim都没有。
    2. 更换源的时候,使用debian.html中的方法。
    3. 下载wget,git。
    4. wget下载0.14和0.13的vld都没有办法编译通过,configure时候就过不去,使用git直接下载最新版,然后按照命令就可以了。
    git clone https://github.com/derickr/vld.git
    cd vld
    phpize
    ./configure
    make && makeinstall
    1. 编译完成后,并不能直接使用,还需要编辑一些配置文件,并不是非常理解他的文件组织方式,学习[1]中的方法,在conf.d文件夹下,添加了这个.so文件。(这个.so文件已经自己复制到php的扩展管理软件中。
      然后这个扩展就好使了。
      这样,对于这个op序列的使用方式就好了。
      关于使用命令的话,可以看那篇文章。
      这之间还学了一些简单的docker的命令。

    2020/03/09 -

    1. docker进入容器,docker exec -it name command
    2. 安装python环境
    3. 安装ssh服务,利用docker端口转发连接进去,因为系统不允许root登录,修改后可以
      2020/03/11 -
    4. 利用之前的环境,获取了所有数据,利用np.savez
    5. 直接利用原始代码进行朴素贝叶斯分类,成功率很高
    6. 利用mlp分类,都不用非常高得层数,就已经100.。。。
    7. 利用2d-cnn进行分类,数据转换成图像形式,利用原来的一个形式进行分类,100.
      后面要继续实践得一个内容是,边长得op。
      (上面这个效果这么好,都是因为数据好,没办法)

    2020/03/12 -
    现在的一个关键问题,我没办法处理这个数据,有点尴尬。
    处理过来都不知道是什么数据。
    对于这个自然语言处理的方式不是很理解。
    其实就是对于这个东西如何初始化为我能够操作的形式,我不是很理解,比如之前的时候他是通过n-gram来操作的,但是这个里面应该怎么操作呢?

    参考文献

    [1]https://www.cnblogs.com/lglblogadd/p/9173627.html

    展开全文
  • 基于多通道卷积神经网络的Webshell检测模型研究,于泓凯,李文敏,本文提出了一种新的Webshell通信流量精细化检测模型,该模型根据Webshell在HTTP流量中针对Webshell攻击的payload大小、形式多变的特点,使用�
  • webshell检测方法归纳

    2018-06-29 20:07:00
    背景 webshell就是以asp、php、jsp或者cgi等网页文件形式存在的一种命令执行环境,也可以将其称做为一种网页后门。黑客在入侵了一个网站后,通常会将asp或php后门... webshell检测模型 Webshell的运行流程:ha...

    背景

    webshell就是以asp、php、jsp或者cgi等网页文件形式存在的一种命令执行环境,也可以将其称做为一种网页后门。黑客在入侵了一个网站后,通常会将asp或php后门文件与网站服务器WEB目录下正常的网页文件混在一起,然后就可以使用浏览器来访问asp或者php后门,得到一个命令执行环境,以达到控制网站服务器的目的。

     

    webshell检测模型

    Webshell的运行流程:hacker -> HTTP Protocol -> Web Server -> CGI。简单来看就是这样一个顺序:黑客通过浏览器以HTTP协议访问Web Server上的一个CGI文件。棘手的是,webshell就是一个合法的TCP连接,在TCP/IP的应用层之下没有任何特征(当然不是绝对的),只有在应用层进行检测。黑客入侵服务器,使用webshell,不管是传文件还是改文件,必然有一个文件会包含webshell代码,很容易想到从文件代码入手,这是静态特征检测;webshell运行后,B/S数据通过HTTP交互,HTTP请求/响应中可以找到蛛丝马迹,这是动态特征检测。

     

    静态检测

    静态检测通过匹配特征码,特征值,危险函数函数来查找webshell的方法,只能查找已知的webshell,并且误报率漏报率会比较高,但是如果规则完善,可以减低误报率,但是漏报率必定会有所提高。优点是快速方便,对已知的webshell查找准确率高,部署方便,一个脚本就能搞定。缺点漏报率、误报率高,无法查找0day型webshell,而且容易被绕过。对于单站点的网站,用静态检测还是有很大好处,配合人工,能快速定位webshell,但是如果是一个成千上万站点的大型企业呢,这个时候再人肉那工作量可就大了。所以用这样一种思路:强弱特征。即把特征码分为强弱两种特征,强特征命中则必是webshell;弱特征由人工去判断。加入一种强特征,即把流行webshell用到的特征作为强特征重点监控,一旦出现这样的特征即可确认为webshell立即进行响应。要解决误报和漏报,就不能拘泥于代码级别了。可以换个角度考虑问题:文件系统。我们可以结合文件的属性来判断,比如apache是noboy启动的,webshell的属主必然也是nobody,如果我的Web目录无缘无故多了个nobody属主的文件,这里就有问题了。最理想的办法是需要制度和流程来建设一个web目录唯一发布入口,控制住这个入口,非法进来的Web文件自然可以发现。

    笔者基于静态检测的webshell工具 https://github.com/he1m4n6a/findWebshell

     

    动态检测

    webshell传到服务器了,黑客总要去执行它吧,webshell执行时刻表现出来的特征,我们称为动态特征。先前我们说到过webshell通信是HTTP协议。只要我们把webshell特有的HTTP请求/响应做成特征库,加到IDS里面去检测所有的HTTP请求就好了。webshell起来如果执行系统命令的话,会有进程。Linux下就是nobody用户起了bash,Win下就是IIS User启动cmd,这些都是动态特征。再者如果黑客反向连接的话,那很更容易检测了,Agent和IDS都可以抓现行。Webshell总有一个HTTP请求,如果我在网络层监控HTTP,并且检测到有人访问了一个从没反问过得文件,而且返回了200,则很容易定位到webshell,这便是http异常模型检测,就和检测文件变化一样,如果非管理员新增文件,则说明被人入侵了。缺点也很明显,黑客只要利用原文件就很轻易绕过了,并且部署代价高,网站时常更新的话规则也要不断添加。还有一个思路利用函数劫持。回忆一下,我们调试网马的时候,怎么还原它各种稀奇古怪的加密算法呢,简单,把eval改成alert就好了。类似的,所以我们可以在CGI全局重载一些函数(比如ASP.Net的global.asax文件),当有webshell调用的时候就可以发现异常。已js为例(php,asp等语言思路一样的,都是保存原函数,然后从新定义原函数,最后在调用保存的原函数),比如下面就是把eval重载,还可以弹出个危险提示等,吓退一些没经验黑客。

    <script type="text/javascript">
    <!--
    var _eval = eval;
    eval = function(s) {
        if (confirm("eval被调用\n\n调用函数\n" + eval.caller + "\n\n调用参数\n" + s)) {
            _eval(s);
        }

     

    日志检测

    使用Webshell一般不会在系统日志中留下记录,但是会在网站的web日志中留下Webshell页面的访问数据和数据提交记录。日志分析检测技术通过大量的日志文件建立请求模型从而检测出异常文件,称之为:HTTP异常请求模型检测。例如:一个平时是GET的请求突然有了POST请求并且返回代码为200、某个页面的访问者IP、访问时间具有规律性等。

    webshell的访问特征(主要特征)

    1. 少量ip对其发起访问
    2. 总的访问次数少
    3. 该页面属于孤立页面

    当然不是所有的孤立页面都是webshell,以下情况也会造成孤立页面
    (1)隐藏管理后台等正常孤立页面的访问
    (2)扫描器行为,常见漏洞扫描,PoC扫描,Webshell扫描(日志中经常可以看到常见webshell路径加一句话payload的扫描)——这是最主要的干扰数据,需要剔除
    对于情况(1)采用白名单的方式,对于情况(2)扫描器识别
    (p.s. 爬虫技术、指纹识别技术、扫描器识别(广义的可衍生到人机识别)可以称为web安全技术的三驾马车,总也绕不过去)

    优点:采用了一定数据分析的方式,网站的访问量达到一定量级时这种检测方法的结果具有较大参考价值。

    缺点:存在一定误报,对于大量的访问日志,检测工具的处理能力和效率会比较低。

     

    语法检测

    语法语义分析形式,是根据php语言扫描编译的实现方式,进行剥离代码、注释,分析变量、函数、字符串、语言结构的分析方式,来实现关键危险函数的捕捉方式。这样可以完美解决漏报的情况。但误报上,仍存在问题。

    public function startLexing($code)
    {
        if (preg_match('/<\?(php)?\s*@Zend;[\r\n|\n]+\d+;/', $code)) {
            $this->errMsg = 'Encrypt with Zend optimizer.';
            return false;
        }
        $this->resetErrors();
        $this->tokens = token_get_all($code);
        $this->code = $code;
        $this->pos  = -1;
        $this->line =  1;
        return $this->checkError();
    }

    误报问题所在,一是被检测文件是否为合法php语法文件,token_get_all函数的实现,是不验证是否问合法php语法文件的,只是对其进行扫描,分析。服务器云判断是一种根据恶意代码串的指纹,根据大量后门数据,做语法、语义分析,做业务逻辑分析,理解这段代码的用途,给出其是否为恶意代码的定位,而其他使用者,直接可以得到该代码片段是否为恶意代码的结果反馈。Pecker Scanner首先是基于语法分析,剥离token、注释、字符串、变量、语言结构,再进行php语法检测,提取恶意代码的扫描工具,来解决漏报问题。同时支持服务器云判断,尽量避免误报问题。基于语法的pecker检测工具

     

    统计学检测

    webshell由于往往经过了编码和加密,会表现出一些特别的统计特征,根据这些特征统计学习。
    典型的代表: NeoPI -- https://github.com/Neohapsis/NeoPI

    NeoPi使用以下五种检测方法:

    1. 信息熵(Entropy):通过使用ASCII码表来衡量文件的不确定性;
    2. 最长单词(LongestWord):最长的字符串也许潜在的被编码或被混淆;
    3. 重合指数(Indexof Coincidence):低重合指数预示文件代码潜在的被加密或被混效过;
    4. 特征(Signature):在文件中搜索已知的恶意代码字符串片段;
    5. 压缩(Compression):对比文件的压缩比

    采用这种检测方法也存在明显的弱点,NeoPi的检测重心在于识别混淆代码,它常常在识别模糊代码或者混淆编排的木马方面表现良好。未经模糊处理的代码对于NeoPi的检测机制较为透明。如果代码整合于系统中的其它脚本之上,这种“正常”的文件极可能无法被NeoPi识别出来。

     

    变形、窃密型webshell检测

    变形webshell可以由上面所说的统计学NeoPI工具检测,也可以动态检测。比如,一个正常的程序员如果使用eval、system是不会刻意的转换隐藏的,如果发现某个函数执行了,代码中却找不到这个函数名,我们认为这是一个异常行为。所以变形加密也可以用这种方式查找,在日志中找到某个文件执行system等命令,但在原文件中没找到这个文件代码,说明文件是后门文件。

    针对窃密型Webshell必须具有操作数据库的能力,可以引申出一种新的检测方法,通过分析正常WEB脚本文件和窃密型Webshell对数据库操作的差异进行分析是本检测方法所重点研究的方向。正常情况下WEB站点进行数据操作的过程应该是重复性且较为复杂的查询过程,这种查询通常精确度非常高,查询过程不会出现类似于“select * from”这种查询语句。正常的WEB脚本在进行数据库操作的过程中也不会出现跨越数据库查询的情况,一旦出现这种现象基本可以判断为非正常的WEB脚本操作过程。

    就以上思路设计如下的检测方案:

    • 审计数据操作记录。通过审计数据库操作记录可以单独的为每一个WEB站点甚至WEB站点中的每一个脚步文件建立查询请求模型,通过几天甚至数月的自我学习过程来学习并维护一份查询请求数据库。该数据库的内容包含了每次查询操作的详细信息、请求归类和分析结果。并且建立动态查询请求规则,Agent一旦检测到违反该规则的查询请求后会向Server端传递相关信息,Server端再结合其它的扫描过程综合判断发起请求的文件是否为Webshell,并最终决定是否向管理员报警。

     

    总结

    没有最好的检测方法,应该根据实际情况和公司业务合理应用。

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/he1m4n6a/p/9245155.html

    展开全文
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  • 第一讲从理论角度,论述基于语法语义的静态分析如何应用在webshell检测上,给出一个通用的检测框架。 第二讲从实践角度,讲述RIPS在基于给出的理论框架下的具体实现,实现从理论到实践的落地过程。 第三讲从代码角度...
  • 摘要:Web日志记录了网站被访问的情况,在Web...Webshell检测手段常见的有运行后门查杀工具,比如D盾,或者部署防护软硬件对网站流量和本地文件进行检查,代价较大且对网站的访问性能有影响。因此,结合作者这几年做...
  • linux系统webshell检测

    2020-06-07 10:26:29
    深信服Webshell网站后门检测工具:http://edr.sangfor.com.cn/backdoor_detection.html 四、RPM check检查 系统完整性可以通过rpm自带的-Va来校验检查所有的rpm软件包,查看哪些命令是否被替换了: ./...

空空如也

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