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有大量的恶意脚本、勒索病毒、代理、挖矿、远控工具等采用加密手段来躲避安全防护和检测。通常的安全产品对无法识别、无法检测的流量会放行。其中webshell是攻击网站的一种恶意脚本,识别出webshell文件或通信流量可以有效地阻止黑客进一步的攻击行为。
发布时间:2021-08-18
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01加密恶意流量检测

1.1 背景

有大量的恶意脚本、勒索病毒、代理、挖矿、远控工具等采用加密手段来躲避安全防护和检测。通常的安全产品对无法识别、无法检测的流量会放行。其中webshell是攻击网站的一种恶意脚本,识别出webshell文件或通信流量可以有效地阻止黑客进一步的攻击行为。目前webshell的检测方法主要分为三大类: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连接工具的检测。目前基于流量的检测仍然面临一些问题。现存的一些webshell连接工具,比如冰蝎、哥斯拉、蚁剑等,都使用了混淆或加密机制,通过加密通信流量的方式来绕过传统安全设备,逃避检测。

1.2 antsword 编码方法

1.2.1 antsword-default编码

先来看一下默认编码模式流量。

默认状态下的流量还是比较友好的,存在很多函数可以进行特征定位,在经过大量的数据包分析后,确定了特征如下:

特征1:在1处使用正则进行匹配这处的函数格式;

特征2:在2处对于函数先后顺序进行匹配。

1.2.2 antsword-base64编码

base64:是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法。

下面先来看一下数据包:

base64编码下从数据包中可以发现使用了eval,base64_decode等敏感函数,在经过大量的数据包分析后,定位特征如下:

特征1:在1处使用正则进行匹配这处的函数格式;

特征2:取2处的两个14位字符进行对比判断是否相同。

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。八进制值被定义为带前置 0,十六进制值被定义为带前置 0x。

下面先来看一下数据包:

chr编码下从数据包中可以发现存在大小写混杂的eval函数,同时需要配合匹配编码的格式与长度结合进行检测。

特征1:使用正则匹配1处,eval函数括号中chr(*).chr(*),对chr(*)数量定义阈值配合检测。

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。八进制值被定义为带前置 0,十六进制值被定义为带前置 0x。

下面先来看一下数据包:

chr16编码下从数据包中可以发现也存在大小写混杂的eval函数,与chr编码类似,也需要配合匹配编码的格式与长度结合进行检测。

特征1:使用正则匹配1处,eval函数括号中chr(0x*).chr(0x*),对chr(0x*)数量定义阈值配合检测。

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 个字母得到。数字和非字母字符保持不变。

下面先来看一下数据包:

rot13编码下从数据包中可以发现存在eval,str_rot13等敏感函数名称,在经过大量数据包分析后,确定了特征如下:

特征1:在1处使用正则进行匹配这处的函数格式;

特征2:取2处的14位字符进行对比,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 的流量进行分析,总结相关弱特征和强特征,多种特征结合,可以准确识别这类 webshell 的通讯过程,及时处置和发现失陷主机。但上述基于字符串特征检测的方案,需要安全运营人员逐一分析样本,会消耗较大的人力,并且难以检测变种的恶意外连流量。

随着攻防技术之间的不断博弈,恶意软件也越来越隐匿。目前使用加密通信的恶意软件家族超过200种,使用加密通信的恶意软件占比超过40%,使用加密通信的恶意软件几乎覆盖了所有常见类型。后续我们可能遇到的场景更多是https,aes,xor等加密类型。对于这种加密类型,更好的wepoker官网的解决方案是使用机器学习或者深度学习对流量特征进行识别。

随着人工智能技术的发展,通过大量的测试验证,人工智能用于加密流量安全检测将是一种新技术手段。作为安全运营人员,唯有不断探索和研究新的特征和方法,才能更好的应对网络流量中日益复杂的攻击。

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