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威胁剖析与响应-AntSword加密恶意流量检测

有大宗的恶意剧本、勒索病毒、署理、挖矿、远控工具等接纳加密手段来逃避清静防护和检测。。。。。。通常的清静产品对无法识别、无法检测的流量会放行。。。。。。其中WebShell是攻击网站的一种恶意剧本, ,,,,,,,识别出WebShell文件或通讯流量可以有用地阻止黑客进一步的攻击行为。。。。。。

威胁剖析与响应-AntSword加密恶意流量检测

宣布时间:2021-08-18
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01加密恶意流量检测

1.1 配景

有大宗的恶意剧本、勒索病毒、署理、挖矿、远控工具等接纳加密手段来逃避清静防护和检测。。。。。。通常的清静产品对无法识别、无法检测的流量会放行。。。。。。其中WebShell是攻击网站的一种恶意剧本, ,,,,,,,识别出WebShell文件或通讯流量可以有用地阻止黑客进一步的攻击行为。。。。。。现在WebShell的检测要领主要分为三大类:静态检测、动态检测和日志检测。。。。。。

本文主要基于流量来实现WebShell毗连工具的检测。。。。。。现在基于流量的检测仍然面临一些问题。。。。。。现存的一些WebShell毗连工具, ,,,,,,,好比冰蝎、哥斯拉、蚁剑等, ,,,,,,,都使用了混淆或加密机制, ,,,,,,,通过加密通讯流量的方法来绕过古板清静装备, ,,,,,,,逃避检测。。。。。。

1.2 AntSword 编码要领

1.2.1 AntSword-default编码

先来看一下默认编码模式流量。。。。。。

默认状态下的流量照旧较量友好的, ,,,,,,,保存许多函数可以举行特征定位, ,,,,,,,在经由大宗的数据包剖析后, ,,,,,,,确定了特征如下:

特征1:在1处使用正则举行匹配这处的函数名堂; ;;;;; ;;

特征2:在2处关于函数先后顺序举行匹配。。。。。。

1.2.2 AntSword-base64编码

Base64:是一种基于64个可打印字符来体现二进制数据的体现要领。。。。。。

下面先来看一下数据包:

Base64编码下从数据包中可以发明使用了eval, ,,,,,,,base64_decode等敏感函数, ,,,,,,,在经由大宗的数据包剖析后, ,,,,,,,定位特征如下:

特征1:在1处使用正则举行匹配这处的函数名堂; ;;;;; ;;

特征2:取2处的两个14位字符举行比照判断是否相同。。。。。。

1.2.3 AntSword-chr编码

CHR: ASCII 值返回字符。。。。。。ASCII 值可被指定为十进制值、八进制值或十六进制值。。。。。。八进制值被界说为带前置 0, ,,,,,,,十六进制值被界说为带前置 0x。。。。。。

下面先来看一下数据包:

Chr编码下从数据包中可以发明保存巨细写混杂的eVAl函数, ,,,,,,,同时需要配合匹配编码的名堂与长度团结举行检测。。。。。。

特征1:使用正则匹配1处, ,,,,,,,eVal函数括号中cHr(*).ChR(*),对ChR(*)数目界说阈值配合检测。。。。。。

1.2.4 AntSword-chr16编码

CHR16: ASCII 值返回字符。。。。。。ASCII 值可被指定为十进制值、八进制值或十六进制值。。。。。。八进制值被界说为带前置 0, ,,,,,,,十六进制值被界说为带前置 0x。。。。。。

下面先来看一下数据包:

Chr16编码下从数据包中可以发明也保存巨细写混杂的eVAl函数, ,,,,,,,与Chr编码类似, ,,,,,,,也需要配合匹配编码的名堂与长度团结举行检测。。。。。。

特征1:使用正则匹配1处, ,,,,,,,eVal函数括号中cHr(0x*).ChR(0x*),对ChR(0x*)数目界说阈值配合检测。。。。。。

1.2.5 AntSword-rot13编码

ROT13:编码是把每一个字母在字母表中向前移动 13 个字母获得。。。。。。数字和非字母字符坚持稳固。。。。。。

下面先来看一下数据包:

ROT13编码下从数据包中可以发明保存eval,str_rot13等敏感函数名称, ,,,,,,,在经由大宗数据包剖析后, ,,,,,,,确定了特征如下:

特征1:在1处使用正则举行匹配这处的函数名堂; ;;;;; ;;

特征2:取2处的14位字符举行比照, ,,,,,,,判断是否相同。。。。。。

02总结

在实战测试中, ,,,,,,,通过上述几点, ,,,,,,,对加密型 webshell 的流量举行剖析, ,,,,,,,总结相关弱特征和强特征, ,,,,,,,多种特征团结, ,,,,,,,可以准确识别这类 webshell 的通讯历程, ,,,,,,,实时处置惩罚和发明失陷主机。。。。。。但上述基于字符串特征检测的计划, ,,,,,,,需要清静运营职员逐一剖析样本, ,,,,,,,会消耗较大的人力, ,,,,,,,并且难以检测变种的恶意外连流量。。。。。。

随着攻防手艺之间的一直博弈, ,,,,,,,恶意软件也越来越隐匿。。。。。。现在使用加密通讯的恶意软件家族凌驾200种, ,,,,,,,使用加密通讯的恶意软件占比凌驾40%, ,,,,,,,使用加密通讯的恶意软件险些笼罩了所有常见类型。。。。。。后续我们可能遇到的场景更多是HTTPS, ,,,,,,,AES, ,,,,,,,XOR等加密类型。。。。。。关于这种加密类型, ,,,,,,,更好的解决计划是使用机械学习或者深度学习对流量特征举行识别。。。。。。

随着人工智能手艺的生长, ,,,,,,,通过大宗的测试验证, ,,,,,,,人工智能用于加密流量清静检测将是一种新手艺手段。。。。。。作为清静运营职员, ,,,,,,,唯有一直探索和研究新的特征和要领, ,,,,,,,才华更好的应对网络流量中日益重大的攻击。。。。。。

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