### 基于多特征融合的Webshell恶意流量检测方法
#### 一、引言
随着互联网技术的迅速发展，Web应用系统面临着越来越多的安全威胁，其中Webshell恶意程序的植入尤为严重。根据中国产业互联网发展联盟发布的《2019中国主机安全服务报告》，2019年期间中国境内企业用户的服务器感染病毒木马事件超过百万起，其中Webshell恶意程序感染事件占比高达73.27%。Webshell作为攻击者控制Web服务器的重要手段之一，其检测与防御变得至关重要。
本文针对当前Webshell检测中存在的问题，提出了一种新的检测方法——基于多特征融合的Webshell恶意流量检测方法。该方法旨在通过融合多种特征来提高检测精度和效率，以应对复杂多变的Webshell攻击。
#### 二、背景知识与现状分析
现有的Webshell检测方法主要可以分为三类：
1. **基于文本的静态检测方法**：这类方法主要关注代码层面，通过分析程序中是否包含特定的系统函数来进行检测。虽然效率较高，但对于经过混淆加密的Webshell识别能力较弱。
2. **基于Web日志的事后检测**：这种方法是在攻击发生后通过分析Web应用的日志文件来检测Webshell的行为。然而，由于日志文件经过了格式化处理，信息损失较大，导致检测效果有限。
3. **基于通信流量的检测**：通过对实时网络流量进行分析来发现可能存在的Webshell恶意通信行为。尽管这种方法能够实时监测，但在特征提取方面仍然存在局限性。
#### 三、多特征融合检测方法概述
本文提出的基于多特征融合的Webshell恶意流量检测方法主要包括三个阶段：数据预处理、特征提取和异常检测。
1. **数据预处理**：首先对原始流量数据进行解析，过滤掉非正常的响应和媒体资源文件数据包，并对通信过程中的分段数据包进行重组，形成完整的通信会话。
2. **特征提取**：从数据包元信息、数据包载荷内容以及流量访问行为三个维度提取特征，并将这些特征融合在一起，形成一个特征向量集合。
3. **异常检测**：使用Stacking集成模型进行异常检测，该模型包含四个初级分类器和一个次级分类器。通过对未知流量的识别和分类，实现对Webshell攻击类型的准确判断。
#### 四、详细方案介绍
##### 4.1 数据预处理
- **数据包解析**：对捕获的二进制数据包进行解析，提取出关键信息。
- **数据包分段重组**：根据五元组<源IP，源端口，目的IP，目的端口，协议>将相同源和目的IP地址的数据包合并为一次完整的通信会话。
- **数据包解码**：对数据包进行解码，使其可以被正确读取和分析。
- **数据包过滤**：过滤掉不符合要求的数据包，例如非正常的响应数据包和媒体资源文件数据包。
##### 4.2 特征提取
- **数据包元信息**：包括源IP地址、目的IP地址、端口号等。
- **数据包载荷内容**：分析数据包中的具体内容，如URL路径、请求头等。
- **流量访问行为**：观察一段时间内的流量模式，比如访问频率、数据包大小分布等。
##### 4.3 异常检测
- **初级分类器**：使用多个不同的机器学习模型作为初级分类器，如支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等。
- **次级分类器**：基于初级分类器的结果，使用另一个机器学习模型（如逻辑回归(Logistic Regression)）作为次级分类器，对结果进行进一步优化。
- **模型训练与测试**：使用标记过的数据集对模型进行训练，并通过交叉验证等方法评估模型性能。
#### 五、结论与展望
本文提出了一种基于多特征融合的Webshell恶意流量检测方法，该方法通过融合多种不同维度的特征，提高了检测Webshell恶意流量的准确性和效率。未来的研究可以进一步探索更多类型的特征和更先进的机器学习算法，以增强系统的鲁棒性和适应性，更好地应对不断变化的网络安全威胁。
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