基于动态行为分析的网页木马检测方法
作者:
作者单位:

作者简介:

张卫丰(1974-),男,江苏启东人,博士,教授,CCF专业会员,主要研究领域为代码仓库,持续集成,程序分析;许蕾(1978-),女,博士,副教授,CCF专业会员,主要研究领域为Web程序设计语言分析,Web应用恶意代码识别分析;刘蕊成(1991-),男,硕士,主要研究领域为程序分析.

通讯作者:

张卫丰,E-mail:zhangwf@njupt.edu.cn

中图分类号:

基金项目:

国家重点基础研究发展计划(973)(2014CB340702);国家自然科学基金(61272080,91418202,61403187)


Web Page Trojan Detection Method Based on Dynamic Behavior Analysis
Author:
Affiliation:

Fund Project:

National Program on Key Basic Research Project of China (973) (2014CB340702), National Natural Science Foundation of China (61272080, 91418202, 61403187)

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    网页木马是一种在网页中插入攻击脚本,利用浏览器及其插件中的漏洞,使受害者的系统静默地下载并安装恶意程序的攻击形式.结合动态程序分析和机器学习方法,提出了基于动态行为分析的网页木马检测方法.首先,针对网页木马攻击中的着陆页上的攻击脚本获取行为,监控动态执行函数执行,包括动态生成函数执行、脚本插入、页面插入和URL跳转,并根据一套规则提取这些行为,此外,提取与其相关的字符串操作记录作为特征;其次,针对利用堆恶意操作注入shellcode的行为,提出堆危险指标作为特征;最后,从Alexa和VirusShare收集了500个网页样本作为数据集,用机器学习方法训练分类模型.实验结果表明,与现有方法相比,该方法具有准确率高(96.94%)、可有效地对抗代码混淆的干扰(较低的误报率6.1%和漏报率1.3%)等优点.

    Abstract:

    Web Trojan is a form of attack that inserts an attacking script into the Web page,and by exploiting the vulnerabilities of browsers and their plug-ins,it causes the victim's system silently download and install malicious programs.Based on dynamic program analysis and machine learning method,this paper proposes a method of detecting Trojans based on dynamic behavior analysis.Firstly,the behaviors of the attack scripts on the landing page,including the dynamic function execution,the dynamic generation function execution,the script insertion,the page insertion and the URL jump,are monitored.Then these behaviors are extracted according to a set of rules.The associated string operation records are also processed as features.Next,for the use of heap malicious operation (the shellcode behavior),a feature indicating the heap risk is proposed.Finally,500 web samples from Alexa and VirusShare are collected as data sets,and a classifier is trained by machine learning method.The experimental results show that compared with the existing methods,the presented method has high accuracy (96.94%) and can effectively prevent interference of code obfuscation (lower false positive rate of 6.1% and false negative rate of 1.3%).

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张卫丰,刘蕊成,许蕾.基于动态行为分析的网页木马检测方法.软件学报,2018,29(5):1410-1421

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2017-06-30
  • 最后修改日期:2017-08-29
  • 录用日期:2017-11-21
  • 在线发布日期: 2018-01-09
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号