基于HTTP话会过程跟踪网页挂马攻击检测方法.ppt

2012年网络安全年会;*;原理 网页挂马攻击也称为“浏览即下载”（drive-by download attack） 指攻击者利用网站、客户端浏览器与web应用程序的漏洞(SQL注入，网站敏感文件扫描，服务器漏洞，网站程序0day等)，向目标页面或内嵌对象中植入恶意的HTML脚本代码，在用户访问网页的过程中将恶意程序(malware binaries)自动植入用户系统。 主要特点 取回模式（pull-style），不同于病毒蠕虫的推送模式（push-style）。; 网页挂马攻击;A CASE STUDY; 互联网安全现状—挂马攻击的危害与泛滥性(Symantec) 每年感染上百万的互联网主机，是僵尸网络bot的主要感染方式 数量排名前五的恶意网站类型 博客、个人网站、商务/经济、 购物、教育 ;基于高交互虚拟蜜罐系统 利用虚拟系统对访问网页后的系统动态行为与状态进行监测 无误检率 互联网大规模网页扫描，检测时效有一定滞后性 基于网页代码特征匹配 将恶意脚本代码视为脚本病毒，通过已知特征码匹配进行判定 恶意脚本变种灵活、采用混淆变形技术与加密技术，难以检测 提出一种新型检测方法 HTTP会话过程跟踪的网页挂马攻击检测方法;*;检测模型结构图 ;实验数据集;域名相关特征 白名单 站点IP地址分布 域名词汇特征 引用不同类别外部域名特征 域名段数特征 HTTP头部相关特征 重定向链接层数 不同类型文件的请求数量 不同User-Agent信息域的数量 不完整头部信息域的请求数量;１、白名单 正常网页所引用的外部对象大多由知名站点提供 恶意程序分发站点一般都是由黑客直接管理并不对外提供正常的web服务 白名单：频繁被引用的网页域名集（本文取引用频次100）;3、域名词汇特征 正常网站的域名一般都是基于自然语言的，从而方便宣传与用户记忆 恶意服务器的域名一般具有生存期短的特点，并使用一些偏离正常构词方法构造的域名;4、引用不同类别外部域名特征 各类网页所引用的外部域大部分都属于com与net域，并且一般情况下多引用同类型站点的内容，基本不会引用其他类型站点的内容。 比如：教育类(edu)网页除了引用com与edu类站点(共占92％)内容外，基本不会引用其他类型站点的内容。 ;5、域名段数特征 正??网站一般使用多个子域名来区分不同的服务器并对外提供服务，如、，因此其域名段数基本都在3段以上 恶意站点一般直接使用注册的二级域名对外提供服务，如、;1、重定向链接层数;正常网页与挂马网页HTTP会话的重定向链接层数（下图）;2、不同类型文件的请求数量 将在网页会话过程中到可疑外部域(白名单外)的13种常见类型文件的请求数量作为特征 比如：约94.3%的正常网页没有引用可疑外部域的html文件，而约96%的挂马网页引用多于2个的html文件； ;3、不完整头部信息域的请求数量 Accept-Language、Accept-Encoding与Referer三个头部信息域，将网页会话中缺少这三个信息域的请求数量作为特征 WebClean:1.24%；WebMalware:55.3% 4、不同User-Agent信息域的数量 正常网页会话过程中的请求一般具有相同的User-Agent信息域 恶意程序会使用不同于浏览器正常默认的请求头部域信息 两个以上不同User-Agent头部域 WebClean:1.1%；WebMalware:36.2%;特征小结;*;C4.5决策树 在模型构建和样本预测过程中都不依赖于样本的分布，该方法能够有效避免样本分布变化所带来的影响，具有良好的分类稳定性； C4.5决策树处理分类问题具有更高的效率。;分类模型性能 C4.5决策树分类模型在误检率与检测率之间取得了最佳的平衡。 决策树方法根据信息增益来选择最优特征，在保证最低误检率的同时，取得了较高的检测率。 Na?ve Bayes方法依赖训练集样本先验概率分布，然而实际获取的测试集样本分布往往与训练集不同，潜在的分类不稳定性 大规模训练集会给SVM分类模型带来较大数量的支持向量，从而导致模型训练速度与样本分类的速度都较慢;分类检测结果（cont’d）;样本分布对分类模型性能影响 分类模型的性能保持稳定 模糊实例(与挂马网页特征相近)影响了模型的分类规则，使得检测率降低;基于HTTP会话过程跟踪的网页挂马攻击检测方法 有效检测挂马网页，较低的误检率 可实时部署于客户端，代价小 无需分析网页代码 存在问题 还需与同类系统进行深入比较分析，改进本方法性能 针对模糊实例，需要进一步研究并发掘新的特征 测试模型的实时检测性能并研究其在线学习算法;