面向高速网络流量的加密混淆型Web Shell检测

WebShell是一种常见的Web脚本入侵工具。随着流量加密和代码混淆等技术的逐渐发展,使用传统的文本内容特征和网络流特征进行匹配的检测手段越来越难以防范生产环境下复杂的WebShell恶意攻击事件,特别是对于对抗性样本、变种样本或0Day漏洞样本的检测效果不够理想。搭建网络采集环境,在高速网络环境中利用数据平面开发套件（DPDK,data plane development kit）技术捕获网络数据包,标注了一套由1万余条不同平台、不同语言、不同工具、不同加密混淆方式的WebShell恶意流量与3万余条正常流量组成的数据集;通过异步流量分析系统框架和轻量型日志采集组件快速地解析原始流量,并融合专家知识深度分析几种流行的WebShell管理工具通信过程中的HTTP数据包,从而构建面向加密混淆型WebShell流量的有效特征集;基于该有效特征集使用支持向量机（SVM,supportvectormachine）算法实现对加密混淆型WebShell恶意流量的离线训练和在线检测。同时,利用遗传算法改进参数搜索方式,克服了由人工经验设置参数方位以及网格搜索陷入局部最优解的缺点,模型训练效率也得到...     

加密恶意流量检测及对抗综述

网络流量加密在保护企业数据和用户隐私的同时, 也为恶意流量检测带来新的挑战. 根据处理加密流量的方式不同, 加密恶意流量检测可分为主动检测和被动检测. 主动检测包括对流量解密后的检测和基于可搜索加密技术的检测, 其研究重点是隐私安全的保障和检测效率的提升, 主要分析可信执行环境和可控传输协议等保障措施的应用. 被动检测是在用户无感知且不执行任何加密或解密操作的前提下, 识别加密恶意流量的检测方法, 其研究重点是特征的选择与构建, 主要从侧信道特征、明文特征和原始流量等3类特征分析相关检测方法, 给出有关模型的实验评估结论. 最后, 从混淆流量特征、干扰学习算法和隐藏相关信息等角度, 分析加密恶意流量检测对抗研究的可实施性.     

基于机器学习的TLS恶意加密流量检测方案

首先介绍了安全传输层（TLS,transport layer security）协议的特点、流量识别方法;然后给出了一种基于机器学习的分布式自动化的恶意加密流量检测体系;进而从 TLS 特征、数据元特征、上下文数据特征3个方面分析了恶意加密流量的特征;最后,通过实验对几种常见机器学习算法的性能进行对比,实现了对恶意加密流量的高效检测。     

基于隐马尔可夫模型的加密恶意流量检测

近年来,随着网络加密技术的普及,使用网络加密技术的恶意攻击事件也在逐年增长,依赖于数据包内容的传统检测方法如今已经无法有效地应对隐藏在加密流量中的恶意软件攻击.为了能够应对不同协议下的加密恶意流量检测,提出了基于ProfileHMM的加密恶意流量检测算法.该方法利用生物信息学上的基因序列比对分析,通过匹配关键基因子序列,实现识别加密攻击流量的能力.通过使用开源数据集在不同条件下进行实验,结果表明了算法的有效性.此外,设计了两种规避检测的方法,通过实验验证了算法具有较好的抗规避检测的能力.与已有研究相比,该工作具有应用场景广泛以及检测准确率较高的特点,为基于加密流量的恶意软件检测研究领域提供了一种较为有效的解决方案.     

基于迁移学习的加密恶意流量检测方法

现有加密恶意流量检测方法需要利用大量准确标记的样本进行训练,以达到较好的检测效果。但在实际网络环境中,加密流量数据由于其内容不可见而难以进行正确标记。针对上述问题,提出了一种基于迁移学习的加密恶意流量检测方法,首次将基于ImageNet数据集预训练的模型Efficientnet-B0,迁移到加密流量数据集上,保留其卷积层结构和参数,对全连接层进行替换和再训练,利用迁移学习的思想实现小样本条件下的高性能检测。该方法利用端到端的框架设计,能够直接从原始流量数据中提取特征并进行检测和细粒度分类,避免了繁杂的手动特征提取过程。实验结果表明,该方法对正常、恶意流量的二分类准确率能够达到99.87%,加密恶意流量细粒度分类准确率可达到98.88%,并且在训练集中各类流量样本数量减少到100条时,也能够达到96.35%的细粒度分类准确率。     

TLS协议恶意加密流量识别研究综述

随着5G时代的来临,以及公众对互联网的认识日益加深,公众对个人隐私的保护也越来越重视。由于数据加密过程中存在着恶意通信,为确保数据安全,维护社会国家利益,加密流量识别的研究工作尤为重要。针对TLS流量详细的阐述,分析了早期识别方法的改进技术,包括常见的流量检测技术、DPI检测技术、代理技术以及证书检测技术。介绍了选取不同TLS加密流量特征的机器学习模型,以及无需特征选择的深度学习模型等诸多最新研究成果。对相关研究工作的不足进行总结,并对未来技术的研究工作和发展趋势进行了展望。     

Content-based control of HTTPs mail for implementation of IT-convergence security environment

Convergence among industries has made network data loss prevention (DLP) more important, in that in the IT-convergence environment, web mail is utilized as a means of information delivery. The web mail used in various industries has two facets: convenience for information transfer, and vulnerability to leakage of confidential information. Monitoring blocking and logging of web mail are a few of the major security methods that have been employed for prevention of such leakage. However, application of HTTP over SSL (HTTPs) to web mail systems such as Gmail has revealed the limitations of existing web mail security methods in controlling web mail. Most importantly, the existing method cannot control encrypted contents of web mail. In this paper, we propose a method that controls HTTPs web mail contents by using a proxy server and distributing the secure socket layer (SSL) certificate to user’ s PC. The proxy server plays the Certificate Authority role between the users’ PCs and the web mail server, distributing its own SSL certificates to the users’ PCs. The SSL certificate is the key to encryption and decryption of HTTPs web mail contents. Using the protocol derived in the present study, HTTPs web mail contents can be controlled as an effect of content-awareness. Network DLP is effected by monitoring, blocking and logging suspicious mail contents using HTTPs.     

StealthyFlow:一种对抗条件下恶意代码动态流量伪装框架

恶意代码问题使国家安全面临严重威胁.随着TLS协议快速普及,恶意代码呈现出流量加密化的趋势,通信内容加密导致检测难度的进一步提高.本文提出一种恶意代码流量伪装框架StealthyFlow,以采用加密流量进行远控通信的公共资源型恶意代码与GAN结合,对恶意流量进行不影响攻击功能的伪装,旨在实现伪装后的对抗流量与良性流量的...     

基于流量统计指纹的恶意代码检测模型

采用加密和隧道技术的恶意代码难以检测。为此,提出基于流量统计指纹的恶意代码检测模型。提取恶意代码流量中的包层特征和流层特征,对高维流层特征采用主成分分析进行降维,利用两类特征的概率密度函数建立恶意代码流量统计指纹,使用该指纹检测网络中恶意代码通信流量。实验结果表明,该模型能有效检测采用加密和隧道技术的恶意代码。     

融合一维Inception结构与ViT的恶意加密流量检测

在互联网加密化背景下,传统恶意流量检测方法在加密流量上的特征区分度较差,为更好地从加密流量中检测出恶意流量,设计一个融合一维Inception-ViT的恶意加密流量检测模型。基于流量数据的时序性特点,通过一维Inception结构对GoogLeNet中的Inception结构进行改进,使用适用于序列数据的一维卷积替换二维卷积,并添加池化操作去除一些冗余信息的干扰。同时,融合ViT模型,将经过一维Inception结构处理后的数据输入到ViT模型中,利用多头注意力突出重要特征,增强特征区分度以提升模型检测结果。为验证一维Inception-ViT模型各模块的有效性,与6种变体模型进行对比,实验结果表明,一维Inception-ViT模型性能最好,平均召回率和平均F1值指标分别达到了99.42%和99.39%。此外,与其他8种现有模型进行比较,一维Inception-ViT模型具有更好的检测效果,同时在恶意加密流量Neris和Virut细粒度分类上,与性能最好的基准模型相比,一维Inception-ViT模型能够有效减少样本检测混淆,可更准确地对恶意加密流量进行识别。     

基于深度学习的加密恶意流量检测研究

随着网络安全防范意识增强,加密通信占据主流,加密流量快速增长。流量加密在保护隐私的同时,也掩饰非法企图,改变威胁形式。深度学习作为机器学习领域的重要分支,是流量分类的有力工具。近年来,将深度学习方法应用于入侵检测的研究不断深入,取得良好效果。在深入调研文献的基础上,将加密恶意流量检测的步骤总结归纳为“六步法”的一般检测框架模型,结合模型对数据处理及检测算法进行回顾总结,指出各类算法模型的优缺点,并对未来研究方向进行展望,以期为下一步研究提供帮助。     

结合多特征识别的恶意加密流量检测方法

随着加密流量的广泛使用,越来越多恶意软件也利用加密流量来传输恶意信息,由于其传输内容不可见,传统的基于深度包分析的检测方法带来精度下降和实时性不足等问题.本文通过分析恶意加密流量和正常流量的会话和协议,提出了一种结合多特征的恶意加密流量检测方法,该方法提取了加密流量会话的包长与时间马尔科夫链、包长与时间分布及包长与时间...     

基于LSTM循环神经网络的恶意加密流量检测

加密流量已经成为互联网中的主要流量,攻击者使用加密技术可以逃避传统的检测方法。在不对应用流量进行解密的情况下,网络管理者对传输内容进行深度包解析和恶意字符匹配进而检测恶意通信。针对该问题,在不对流量解密的情况下使用网络层的传输包序列和时间序列识别流量行为,使用过采样方法处理不平衡的黑白样本,基于LSTM循环神经网络建立检测模型。使用清华2017年-2018年边界网关的正常流量数据,在沙箱中采集恶意样本产生的流量数据进行检测实验,结果表明该模型能够较好地检测恶意软件的加密通信流量。     

隐私保护的加密流量检测研究

现有的加密流量检测技术缺少对数据和模型的隐私性保护,不仅违反了隐私保护法律法规,而且会导致严重的敏感信息泄露.主要研究了基于梯度提升决策树(GBDT)算法的加密流量检测模型,结合差分隐私技术,设计并实现了一个隐私保护的加密流量检测系统.在CICIDS2017数据集下检测了 DDoS攻击和端口扫描的恶意流量,并对系统性能...     

DNS信道传输加密技术: 现状、趋势和挑战

DNS作为重要的互联网基础设施, 其明文传输的特点带来很多隐私安全风险. DoH、DoT、DoQ等DNS信道传输加密技术致力于防止DNS数据被泄露或篡改, 并保证DNS消息来源的可靠性. 首先从DNS消息格式、数据存储和管理、系统架构和部署等6个方面分析明文DNS存在的隐私安全问题, 并对已有的相关技术和协议进行总结. 其次分析DNS信道传输加密技术的实现原理及应用现状, 进而基于多角度评测指标对各加密协议在不同网络条件下的性能表现进行讨论. 同时通过填充机制的局限性、加密流量识别和基于指纹的加密活动分析等方向探讨DNS信道传输加密技术的隐私保护效果. 此外从部署规范、恶意流量对加密技术的利用和攻击、隐私和网络安全管理之间的矛盾, 以及加密后影响隐私安全的其他因素等方面总结DNS信道传输加密技术存在的问题、挑战和相关解决方案. 最后总结加密DNS服务的发现、递归解析器到权威服务器之间的加密、服务器端的隐私保护、基于HTTP/3的DNS等后续需要着重关注的研究方向.     

支持多关键字分级的可搜索同态加密方案

为满足加密文件的多关键字检索需求并解决云存储下用户的隐私与数据安全的问题,提出改进的分级的多关键字可搜索加密方案。该方案保障数据与查询机密性的同时,利用向量空间模型构建可搜索索引,使用同态加密算法进行加解密,支持查询结果的分级检索,有效避免了服务器端返回相关度不大的文件。进一步的安全分析和性能评估表明,该方案在安全性上满足[CCA2]安全,降低了通信开销,也消除了不必要的流量开销。     

基于多层双向SRU与注意力模型的加密流量分类方法

基于传统循环神经网络的加密流量分类方法普遍存在并行性较差、模型运行效率较低等问题。为实现加密流量的快速准确分类,提出一种基于多层双向简单循环单元（SRU）与注意力（MLBSRU-A）模型的加密流量分类方法。将特征学习和分类统一到一个端到端模型中,利用SRU模型高度并行化的序列建模能力来提高整体运行效率。为了提升MLBSRU-A模型的分类精度,堆叠多层双向SRU网络使其自动地从原始流量中提取特征,并引入注意力机制为特征赋予不同的权重,从而提高重要特征之间的区分度。实验结果表明,在公开数据集ISCX VPN-nonVPN上,MLBSRU-A模型具有较高的分类精度和运行效率,与BGRUA模型相比,MLBSRU-A的细粒度分类准确率提高4.34%,训练时间减少55.38%,在USTC-TFC 2016数据集上,MLBSRU-A模型对未知加密恶意流量的检测准确率达到99.50%,细粒度分类准确率为98.84%,其兼具对未知加密恶意流量的高精度检测能力以及对加密恶意流量的细粒度分类能力。     

THS-IDPC: A three-stage hierarchical sampling method based on improved density peaks clustering algorithm for encrypted malicious traffic detection

The Journal of Supercomputing - With the rapid increase in amount of network encrypted traffic and malware samples using encryption to evade identification, detecting encrypted malicious traffic...     

基于CNN-SIndRNN的恶意TLS流量快速识别方法

传统浅层机器学习方法在识别恶意TLS流量时依赖专家经验且流量表征不足,而现有的深度神经网络检测模型因层次结构复杂导致训练时间过长。提出一种基于CNN-SIndRNN端到端的轻量级恶意加密流量识别方法,使用多层一维卷积神经网络提取流量字节序列局部模式特征,并利用全局最大池化降维以减少计算参数。为增强流量表征,设计一种改进的循环神经网络用于捕获流量字节长距离依赖关系。在此基础上,采用独立循环神经网络IndRNN单元代替传统RNN循环单元,使用切片并行计算结构代替传统RNN的串行计算结构,并将两种类型深度神经网络所提取的特征拼接作为恶意TLS流量表征。在CTU-Maluware-Capure公开数据集上的实验结果表明,该方法在二分类实验上F1值高达0.965 7,在多分类实验上整体准确率为0.848 9,相比BotCatcher模型训练时间与检测时间分别节省了98.47%和98.28%。     

基于特征融合的恶意加密流量识别

随着加密技术的全面应用, 越来越多的恶意软件同样采用加密的方式隐藏自身的网络活动, 导致基于规则和特征的传统方法无法满足准确性和普适性的要求. 针对上述问题, 提出一种层次特征融合和注意力的恶意加密流量识别方法. 算法具备层次结构, 依次提取数据包的特征和会话流的特征, 前一阶段设计全局混合池化方法进行特征融合; 后一阶段使用注意力机制提高BiLSTM网络分析序列关系的能力. 最终, 实验采用CIC-AndMal 2017数据集进行验证, 结果表明: 模型设计合理, 相比TextCNN模型和HST-MHSA模型, 漏报率分别降低5.8%和2.6%, 加权F1值分别提高4.7%和3.5%, 在恶意加密流量识别和分类方面体现良好的优化效果.