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基于机器学习的WebShell检测方法与实现是怎样的，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
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Webshell是攻击者使用的恶意脚本，其目的是升级和维护对已经受到攻击的WEB应用程序的持久访问。Webshell本身不能攻击或利用远程漏洞，因此它始终是攻击的第二步。
攻击者可以利用常见的漏洞，如SQL注入、远程文件包含(RFI)、FTP，甚至使用跨站点脚本(XSS)作为攻击的一部分，以上传恶意脚本。通用功能包括但不限于shell命令执行、代码执行、数据库枚举和文件管理。
1.持续的远程访问
Webshell通常包含一个后门，允许攻击者远程访问，并能在任何时候控制服务器。这样攻击者省去了每次访问攻击服务器需要利用漏洞的时间。攻击者也可能选择自己修复漏洞，以确保没有其他人会利用该漏洞。这样，攻击者可以保持低调，避免与管理员进行任何交互。值得一提的是，一些流行的Webshell使用密码验证和其他技术来确保只有上传Webshell的攻击者才能访问它。这些技术包括将脚本锁定到特定的自定义HTTP头、特定的cookie值、特定的IP地址或这些技术的组合。
2.特权升级
除非服务器配置错误，否则webshell将在web服务器的用户权限下运行，该用户权限有限的。通过使用webshell，攻击者可以尝试通过利用系统上的本地漏洞来执行权限升级攻击，以假定根权限，在Linux和其他基于Unix的操作系统中，根权限是“超级用户”。通过访问根帐户，攻击者基本上可以在系统上做任何事情，包括安装软件、更改权限、添加和删除用户、窃取密码、读取电子邮件等等。
黑客在入侵一个网站后，通常会将asp或php后门文件与网站服务器web目录下正常的网页文件混在一起，然后就可以使用浏览器来访问asp或者php后门，得到一个命令执行环境，以达到控制网站服务器的目的。Webshell一般有三种检测方式:基于流量的方式、基于Agent模式、基于日志分析模式。本文重点研究基于流量的webshell检测。
整个流程，先是采集webshell数据，然后结合网络安全专家知识对webshell产生的流量和正常流量进行观察研究、统计分析，挖掘出较好的能区分两类流量的特征，然后选用二分类算法训练模型，然后评估算法性能做出参数调整等，最后将模型做工程化落地。文中会依次展开详细说明。
在真实的环境中webshell样本缺少，基本在数万条的http流量中，都难有一条webshell所产生的流量。因此对于机器学习来说，高质量、多数量的的样本将会是个挑战。为了解决这个样本难的棘手问题，我们特意模拟搭建了webshell入侵的环境，按照webshell的种类、攻击的行为写好自动化脚本，运行时产生大量webshell流量，使用网络嗅探工具（如Wireshark，Tcpdump等）收集了Webshell流量。
webshell大致可分为以下三大类：
●一句话
该webshell通过工具菜刀进行连接，可实现的功能包括对文件的增删修、数据库的CRUD、命令执行。
●大马
该webshell文件较大，包含的服务端代码多。功能强大，除了包含对文件的增删修、数据库的CRUD、命令执行。还包括提权，内网扫描、反弹shell等功能。
●小马
该webshell文件小，代码量小。包含的功能比较单一，实现的功能为一个或两个。主要为文件上传或服务端执行文件下载、命令执行等功能。
在构建数据采集类型时，根据常见的webshell类型并结合执行命令进行划分，如下所示：
是否需要登陆：
●direct：无需登陆，直接访问即可。可实现的功能较多;
●login：需要密码或账户进行登陆，又分为登陆前与登陆后(before/latter);
以是否需要登陆划分完后开始以用户行为进行划分即操作类型。
操作类型：
●cmd：命令执行；
●file：文件操作；
●sql：数据库操作。
流量采集搭建的整体环境：
系统环境为Linux虚拟机，通过建立桥接模式与宿主服务器完成网络数据交互。各类webshell运行的环境如下：
●PHP：phpstudy
●JSP：jspstudy
●ASP：Ajiu AspWebServer+MySQL
本地主机采用Wireshark对webshell的网络流量进行收集和保存。
●direct：
直接访问的webshell,采用脚本的方式对其进行批量访问，产生对webshell访问的流量数据。对文件的操作、命令执行、数据库操作的流量，采用手工录入。
●login：
登陆型webshell，采用脚本进行登陆，运行selenium模块实现模拟浏览器登陆webshell。解决因cookie验证机制而无法成功登陆webshell的问题。对文件的操作、命令执行、数据库操作的流量，采用手工录入。
●cmd：
该webshell的利用方式，采用脚本的方式实现。根据脚本，实现不同系统命令的执行，获取相应的结果。
●caidao：
菜刀型webshell的界面访问及登陆采取脚本的方式来批量实现。
流量数据包命名规则为(webshell类型)_(操作)，按照具体的类型和操作进行划分，分开收集。保证流量数据的类型统一。
本地主机采用WireShark进行流量收集。
使用机器学习构建基于流量检测模型，重要步骤是对webshell流量进行特征挖掘分析。特征工程要结合webshell的特点和相关的专家知识去挖掘。先根据webshell的行为特点总结了以下几条webshell本身自带的特征。
（1）存在系统调用的命令执行函数，如eval、system、cmd_shell、assert等；
（2）存在系统调用的文件操作函数，如fopen、fwrite、readdir等；
（3）存在数据库操作函数，调用系统自身的存储过程来连接数据库操作；
（4）具备很深的自身隐藏性、可伪装性，可长期潜伏到web源码中；
（5）衍生变种多，可通过自定义加解密函数、利用xor、字符串反转、压缩、截断重组等方法来绕过检测；
（6）访问IP少，访问次数少，页面孤立，传统防火墙无法进行拦截，无系统操作日志；
（7）产生payload流量，在web日志中有记录产生。
流量检测是为了区分正常访问与webshell，因此也简单的陈列下webshell与正常业务的网页有何区别,如图3所示：
3.1.1 特征挖掘
根据特征工程中，收集到的专家经验知识，和实际的历史数据统计分析后，下面开始我们的特征分析。（注：过多技术细节披露较为敏感，因此仅枚举部分特征进行阐述）
1.基于关键词的特征
对于webshell本身的行为分析 ，它带有对于系统调用、系统配置、数据库、文件的操作动作，它的行为方式决定了它的数据流量中多带参数具有一些明显的特征，另外再关键词匹配之前先对流量进行decode操作。查阅各类webshell操作方式，以及观察了所产生的数据流量进行统计分析后，共采集了部分关键词罗列如图4。经统计发现这些关键词在正负样本中出现的占比十分悬殊，因此作为特征是非常合适的。以下是正负样本中关键词出现次数的对比条形图(如图4)，可以显示出分布差异。
2.流量中get/post参数个数
经观察发现，一般来说webshell get/post的参数个数比较少，可作为一个特征。
3.流量中get/post的信息熵
一般请求都会向服务器提交数据，webshell也不例外。但是，如果提交的数据经过加密或者编码处理了，其熵就会变大。对于正常的web业务系统来说，如果向某一URI提交数据的熵明显偏大于其他页面，那么该URI对应的源码文件就比较可疑了。而一般做了加密通信的webshell提交数据的熵值会偏大，所以就可以检测出来。例如如下对比：
正常页面：”pid=12673&aut=false&type=low”
Webshell： ”ac=ferf234cDV3T234jyrFR3yu4F3rtDW2R354”
4.基于cookie的特征提取
在正常的http访问中，因为http访问是无状态的协议，服务器也不会自动维护客户的上下文信息，于是采用session来保存上下文信息。session是存储在服务器端的，为了降低服务器存储的成本于是当有http请求时，服务器会返回一个cookie来记录sessionID并保存在浏览器本地，下一次访问时request中会携带cookie。cookie的内容主要包括：名字，值，过期时间，路径和域。路径与域一起构成cookie的作用范围。据观察分析，webShell所产生的cookie有的为空，有的虽然有键值对的结构但是基本数量非常少，且命名没有实际的含义。所以提取这一特征用来区分webShell和正常网站访问。
另外从cookie角度思考，可以发现webshell的键值对会比较混乱，不像正常流量中的那么有规律或是参数有实际可读含义的。如下选取了一条webshell的Cookie，可以发现键值对的值比较混乱。因此选取键值对的熵值作为特征。
Cookie：KCNLMSXUMLVECYYYBRTQ=DFCXBTJMTFLRLRAJHTQLDNOXSKXPZEIXJUFVNNTA
5.返回网页结构相似度值
黑客在进行webshell提权攻击的时候，通常是用已经有的webshell工具，比如拿大马进行直接使用或者稍作修改。因此很多返回的页面具有结构相似性，可以提取网页结构相似度这一特征进行比对。设计思路为，与已经采集的webshell产生的网页结构相似度进行对比，用返回网页结构相似度作为一个特征。
6.网页路径层数
黑客在成功入侵一个网站，植入webshell网页，通常需要这些后门软件具有隐蔽性，因此网页路径会比较深，网页藏匿的比较深，不易被正常浏览者发现。
7.访问时间段
webshell和正常业务相比，浏览的时间是有差异的,黑客通常会选择在正常流量稀少的时间进行访问。因此抽出时间特征作为一个维度。按照时间大类特征，可以展开几下几种小类特征, 一天中哪个时间段(hour_0-23) ，一周中星期几(week_monday…)，一年中哪个星期,一年中哪个季度，工作日、周末。
8.有无referer
在流量中，如果网页没有跳转过来的上一页网页，那么referer参数将为空。一般的小马和一句话webshell鲜有跳转关系，大马登陆的首页也和上一页网页没有跳转关系，因此选此特征作为一种辅助判断。
3.1.2 特征提取
综上分析，共提取了关键词、网页路径结构层次数、cookie键值对数、返回网页结构相似度、POST/GET熵值、cookie键值对熵值等多个特征（注：过多技术细节披露较为敏感，因此仅枚举部分特征进行阐述）。并使用数据采集阶段生成的数据作为数据源，生成机器学习模型特征，之后将特征做归一化处理。其中正常流量60349条，webshell流量51070条。
选取了adboost、SVM、随机森林、逻辑回归四种算法进模型训练，其中正常流量60349条，webshell流量51070条。各模型训练效果对比如下图5所示。综合考量到最小化算法运行时间，和最大化可解释性，在多个算法检测效果相似情况下，选择随机森林作为实际产品化使用的模型算法。
基于机器学习的webshell检测整体业务逻辑如下图6所示，简述如下：首先，从各种终端设备和第三方库中导入数据进行特征提取模型训练；之后，将训练好的模型部署到生产环境中对真实数据做检测，对检出产生告警信息；最后将检出结果做人工确认，并将误报数据重新导入训练库中定期重训练模型。
4.2 技术选型
将基于机器学习的Webshell检测部署到生产环境中，需要考虑大数据规模对模型的时效性、吞吐量等性能指标的影响。经多方考量，最终选用如下图7所示的组件搭配作为产品化的技术选型。此方案结合了spark大数据处理的高效性，Kafka对数据流动的中高性能低延迟性，Hbase对对大规模数据集的实时读性访问性。采用下图中技术架构，可保证大流量环境中对Webshell的检测，和机器学习模型的自动优化。
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