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基于預(yù)過濾的惡意JavaScript腳本檢測(cè)與分析方法

發(fā)布時(shí)間:2019-08-02 10:22
【摘要】:惡意網(wǎng)頁利用網(wǎng)頁木馬來攻擊網(wǎng)絡(luò)用戶使之成為僵尸網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn),是目前互聯(lián)網(wǎng)上較為流行的一種攻擊手段。攻擊者通常將Java Script編寫的惡意腳本嵌入到網(wǎng)頁中,當(dāng)用戶瀏覽該頁面時(shí),腳本執(zhí)行并試圖對(duì)瀏覽器或?yàn)g覽器插件進(jìn)行攻擊。提出一種適用于大規(guī)模網(wǎng)頁檢測(cè)的基于預(yù)過濾的惡意Java Script腳本檢測(cè)與分析方法——JSFEA,該方法使用靜態(tài)檢測(cè)快速掃描頁面并判定網(wǎng)頁是否為可疑頁面,如果判定可疑則進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明,JSFEA對(duì)惡意網(wǎng)頁的誤報(bào)率很低,并減少了85%以上的頁面進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢測(cè),大大提高了大規(guī)模惡意網(wǎng)頁檢測(cè)效率。
【圖文】:

基于預(yù)過濾的惡意JavaScript腳本檢測(cè)與分析方法


9P()函數(shù)。該函數(shù)的作用是將Shellcode賦值給瀏覽器地址空間中的一個(gè)變量,并在Shellcode的前面加上大量的Nop指令(滑板指令),組成一個(gè)注入代碼段,然后向系統(tǒng)申請(qǐng)大量?jī)?nèi)存,并且反復(fù)用注入代碼段來填充,從而使得進(jìn)程的地址空間被大量的注入代碼所占據(jù)。最后通過傳遞一個(gè)過長的參數(shù)(0x0c0c0c0c)給ActiveX對(duì)象的LinkSBIcons()方法導(dǎo)致緩沖區(qū)溢出,程序在堆上執(zhí)行,最終執(zhí)行Shellcode。2基于預(yù)過濾的惡意網(wǎng)頁檢測(cè)方法根據(jù)網(wǎng)頁木馬攻擊機(jī)理并結(jié)合大量惡意腳本攻擊案例,JSFEA提出并實(shí)現(xiàn)了基于預(yù)過濾的惡意網(wǎng)頁檢測(cè)方法。圖1展示了JSFEA的系統(tǒng)架構(gòu)。圖1系統(tǒng)架構(gòu)JSFEA首先利用谷歌趨勢(shì)獲取熱門搜索詞條,通過搜索引擎得到種子URL,之所以采用趨勢(shì)詞條作為搜索的基礎(chǔ)是因?yàn)榇蠖鄶?shù)惡意站點(diǎn)為了提高網(wǎng)頁在搜索引擎中的排名普遍使用搜索引擎優(yōu)化技術(shù)(SEO),以此來提高網(wǎng)頁訪問率[9],將熱門搜索詞條放入到網(wǎng)頁內(nèi)容中是攻擊者常用的手段之一。其次,JSFEA將搜索引擎返回的URL提交給爬蟲進(jìn)行頁面抓齲爬蟲采取寬度優(yōu)先遍歷策略,為防止一些惡意網(wǎng)頁通過檢測(cè)客戶端發(fā)送的請(qǐng)求報(bào)文頭規(guī)避頁面抓取,爬蟲模擬瀏覽器對(duì)請(qǐng)求報(bào)文頭中User-Agent,Refferer等屬性都進(jìn)行了相應(yīng)設(shè)置。然后,JSFEA將獲取的頁面提交給預(yù)過濾檢測(cè)模塊,預(yù)過濾模塊掃描網(wǎng)頁并提取網(wǎng)頁特征,判定網(wǎng)頁是否為可疑網(wǎng)頁,若可疑則將其提交給動(dòng)態(tài)檢測(cè)過程進(jìn)行詳細(xì)分析。最后,JSFEA對(duì)被判定為可疑網(wǎng)頁的頁面進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢測(cè)并將結(jié)果寫入數(shù)據(jù)庫。因此,JSFEA將靜態(tài)檢測(cè)與動(dòng)態(tài)檢測(cè)相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)對(duì)惡意網(wǎng)頁的快速、高效檢測(cè)與分析。2.1基于靜態(tài)檢測(cè)的網(wǎng)頁預(yù)過濾JSFEA中的爬蟲模塊每天可以采集數(shù)以萬計(jì)的網(wǎng)頁,而這些網(wǎng)頁中的絕大多數(shù)都是不含有惡意代碼的正常網(wǎng)頁,如果對(duì)

基于預(yù)過濾的惡意JavaScript腳本檢測(cè)與分析方法


需要一個(gè)句子表達(dá);第二個(gè)1表示本句的序數(shù);A表示AIS的信道;16:>Q30PAE`WGH<BDuH996ud0t:0是AIS信息的數(shù)據(jù)部分。通過Java語言根據(jù)數(shù)字編碼表[10]解析AIS數(shù)據(jù),確定船舶的MMSI、經(jīng)緯度以及時(shí)間等相關(guān)信息,并根據(jù)分布式數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)特點(diǎn)存儲(chǔ)AIS數(shù)據(jù)[11]。3實(shí)例實(shí)驗(yàn)利用4臺(tái)服務(wù)器,,配置均為內(nèi)存4GB,WindowsServer操作系統(tǒng),Cassandra版本是Apache-Cassandra-1.1.4。根據(jù)船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的技術(shù)要求,基于Java語言編程,AIS解析[12]程序如圖3所示,解析并記錄當(dāng)前解析的文件和解析進(jìn)度。圖3AIS數(shù)據(jù)解析為與關(guān)系數(shù)據(jù)庫的查詢速度對(duì)比,本文利用MySQL數(shù)據(jù)庫作對(duì)比實(shí)驗(yàn),將每一天的AIS數(shù)據(jù)用一張表來存儲(chǔ),則一個(gè)月的AIS數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)在31張表中。實(shí)驗(yàn)過程中從這些表中分別查詢某一條船舶的AIS數(shù)據(jù)500條、1000條、1500條、2000條所用時(shí)間分別是4.2s、13.5s、20.2s、31.1s。從分布式數(shù)據(jù)中分別查詢同一條船舶的相同數(shù)量的AIS數(shù)據(jù)所用時(shí)間與關(guān)系數(shù)據(jù)庫對(duì)比如圖4所示,橫坐標(biāo)表述數(shù)據(jù)條數(shù)。4結(jié)語本文利用鍵值對(duì)技術(shù)和分布式數(shù)據(jù)庫建立AIS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng),用于存儲(chǔ)從基站接收的AIS數(shù)據(jù),通過動(dòng)態(tài)擴(kuò)展AIS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)整個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)容量的動(dòng)態(tài)擴(kuò)充;通過四叉樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將AIS數(shù)據(jù)按照區(qū)域存儲(chǔ),實(shí)現(xiàn)區(qū)域數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和快速查詢。本文建立的海量AIS存儲(chǔ)系統(tǒng)可以將AIS數(shù)據(jù)全部存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中,具有快速查詢單船AIS數(shù)據(jù)和區(qū)域AIS數(shù)據(jù)的功能,解決了海量AIS存儲(chǔ)和快速從海量AIS數(shù)據(jù)中查詢所需數(shù)據(jù)的問題。圖4查詢數(shù)據(jù)比較參考文獻(xiàn):[1]交通部通信導(dǎo)航標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì),中華人民共和國國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫局.船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(AIS)技術(shù)要求[S].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2006:3-4.[2]潘家財(cái),稍哲平
【作者單位】: 南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號(hào)】:TP393.08

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本文編號(hào):2522054

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