基于機器學(xué)習(xí)的偷渡式下載行為實時檢測方法研究.pdf

1、隨著Web瀏覽器及其插件中大量漏洞的曝出以及攻擊者技術(shù)手段的不斷提高，通過誘使用戶訪問含有惡意代碼或欺騙性內(nèi)容網(wǎng)頁的偷渡式下載（drive-by download）行為變得更加難以檢測。偷渡式下載是近兩年眾多重大網(wǎng)絡(luò)安全事件報道中常見的用戶感染手段，其檢測已經(jīng)成為當(dāng)前信息系統(tǒng)防護領(lǐng)域的研究熱點之一。本文通過對偷渡式下載的行為過程和檢測特征進(jìn)行深入研究，提出基于機器學(xué)習(xí)算法的實時檢測方法并實現(xiàn)了原型系統(tǒng)，主要工作及創(chuàng)新點如下：
　　

2、第一，對偷渡式下載行為的網(wǎng)絡(luò)行為特征與網(wǎng)頁代碼靜態(tài)特征進(jìn)行了深入分析，在常用5個的偷渡式下載行為的基礎(chǔ)上提出5個新特征及其度量方法，能夠克服原有特征對重定向方式、檢測規(guī)避技術(shù)等方面區(qū)分的不足。在實際數(shù)據(jù)中對上述10個特征進(jìn)行統(tǒng)計分析的結(jié)果表明，提出的特征均可對偷渡式下載行為與正常用戶下載行為進(jìn)行一定程度上的有效區(qū)分。
　　第二，通過抽象偷渡式下載行為過程，提出了基于HTTP重定向鏈的偷渡式下載行為特征描述方法，實現(xiàn)了HTTP重定向