2012年网络安全年会
基于HTTP会话过程跟踪的网页挂马攻击检测方法
王涛
广东工业大学 中山大学
*
提纲
研究意义
1
系统框架
2
设计与实现
实验测试
总结与展望
4
3
5
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
网页挂马攻击
A CASE STUDY
Level 0: http://
Level 1: <script> http:// /gg/
Level 2: <script>
Level 3: <iframe>
Level 4: <iframe>
Level 5: <iframe>
Level 6: <script>
Level 7: <exe>
用户在访问初始页面()后，经过7次重定向后被诱导至恶意程序分发站点，自动下载并执行恶意程序。
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
*
网页挂马攻击危害现状
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
相关研究
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提纲
研究意义
1
系统框架
2
设计与实现
实验测试
总结与展望
4
3
5
检测模型结构图
网页挂马攻击检测
网页HTTP会话
从用户请求网页开始，获取网页所有内容与内嵌对象的整个过程
网页HTTP会话重组
源目IP地址
用户浏览时间间隔
HTTP请求包头referer域信息
实验数据集
采集方法
正常网页（WebClean）：Alexa排名网站；捕获每个网页访问过程的HTTP流量
异常网页（WebMalware）：部分由高交互虚拟蜜罐系统采集，部分来自于行业内各企业公布的挂马网站地址
数据集概况
Corpus abbreviation
Number of Instances
Crawl Date
Training Dataset
WebClean
219,047
WebMalware
1,048
Testing Dataset
WebClean-T
53,560
Nov. 2010
WebMalware-T
365
Nov. 2010
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
正常网页与挂马网页特征分析
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）
2、站点IP地址分布
恶意站点大多属于某些信誉度不高的二级域名注册机构
恶意站点IP地址在某些区间集中的特点
域名相关特征
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
域名相关特征（cont’d）
评价方法
N-gram
使用正常网页集的前150,000个网页的域名作为训练集
挂马网页集中共采集了3144个恶意站点域名
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。
域名相关特征（cont’d）
5、域名段数特征
正常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、
域名相关特征（cont’d）
1、重定向链接层数
会话链接树相关特征（cont’d）
M，N：初始页面引用的外部站点
Step_A：页面重定向链接层数
Step_B：外部站点域内链接子树层数
网页会话的重定向链接树
正常网页与挂马网页HTTP会话的重定向链接层数（下图）
会话链接树相关特征（cont’d）
各类网页会话的页面重定向链接层数 （右图）
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%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；
会话链接树相关特征（cont’d）
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:%；WebMalware:%
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:%；WebMalware:%
会话链接树相关特征（cont’d）
特征小结
Feature type
Count
HTTP
Session
header
Based
Tcp port number
1
Number of Page Redirection steps
1
Number of Redirection steps of maximal Subtree
1
Number of different User-Agent headers
1
Number of requests with incomplete headers
1
Number of local requests
1
Average request number to suspicious external domains
1
Maximal request number to suspicious external domains
1
Number of requests for every content-type to suspicious external domains
13
Domain
Based
Local Domain gTLD
1
Number of Each External Domain gTLD (com, net, cn,…)
23
Number of external domains with 2 segments
1
Typical suspicious features
3
Number of suspicious external domains
1
共提取特征50个
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提纲
研究意义
1
系统框架
2
设计与实现
实验测试
总结与展望
4
3
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；
决策树处理分类问题具有更高的效率。
机器学习算法
分类模型评价指标
挂马网页作为正例子(positive class)，正常网页作为负例子(negative class)；
检测率(TP-True Positive Rate)，即挂马网页被正确检测出来的比率
误检率(FP-False Positive Rate)，即正常网页被误检为挂马网页的比率
精确率 (Precision)：被判为正例子的集合中真实挂马网页的比率
分类模型性能
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。
Naïve 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
Training Dataset
Testing Dataset
Classifier
TP
FP
TP
FP
Precision
TP
FP
Precision
Decision tree
%
%
%
1%
%
%
%
%
Naïve Bayes+FCBF
%
%
%
1%
%
%
%
%
SVM
%
%
%
1%
%
%
%
%
分类检测结果（cont’d）
特征对分类模型性能影
会话链接树这类特征在低误检率时，拥有较高的检测率，即此类特征更能描述挂马网页的独特性
Rank
Feature
1
Number of suspicious external domains
2
Number of redirection steps of maximal subtree
3
Number of page redirection steps
4
External hostname lexical feature
5
Number of requests with incomplete headers
6
2 Segments of external domains
7
org (External Domain TLD)
8
Number of requested html files to external suspicious domains
9
Number of requested css files to external suspicious domains
10
Number of requested pdf files to external suspicious domains
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
分类检测结果（cont’d）
Malicious webpage percentage
TP
FP
TP
FP
Precision
20%
%
%
-
-
%
10%
%
%
%
%
%
5%
%
%
%
%
%
All sources
%
%
%
%
%
不同样本分布下决策树模型的性能
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
总结
感谢各位学者与同行的
支持与帮助！
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