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学点算法搞安全之HMM(下篇)

2017年05月21日 来源:Freebuf 作者:兜哥  
关键字:HMM  web安全  
上篇我们介绍了HMM的基本原理以及常见的基于参数的异常检测实现,这次我们换个思路,把机器当一个刚入行的白帽子,我们训练他学会XSS的攻击语法,然后再让机器从访问日志中寻找符合攻击语法的疑似攻击日志。

    需要支持的词法切分原则为:
 
    单双引号包含的内容 ‘XSS’
 
    http/https链接 http://xi.baidu.com/xss.js
 
    <>标签 <script>
 
    <>标签开头 <BODY
 
    属性标签 ONLOAD=
 
    <>标签结尾 >
 
    函数体 “javascript:alert(‘XSS’);”
 
    字符数字标量 代码实现举例如下:
 

词集/词袋模型

 
    另外,为了减少向量空间,需要把数字和字符以及超链接范化,具体原则为:
 

词集/词袋模型

 
    结合词集模型,完整的流程举例如下:
 

训练模型

 
    训练模型
 
    将范化后的向量X以及对应的长度矩阵X_lens输入即可,需要X_lens的原因是参数样本的长度可能不一致,所以需要单独输入。
 
验证模型
 
    验证模型
 
    整个系统运行过程如下:
 
系统运行流程
 
    验证阶段利用训练出来的HMM模型,输入观察序列获取概率,从而判断观察序列的合法性,训练样本是1000条典型的XSS攻击日志,通过分词、计算词集,提炼出200个特征,全部样本就用这200个特征进行编码并序列化,使用20000条正常日志和20000条XSS攻击识别(类似JSFUCK这类编码的暂时不支持),准确率达到90%以上,其中验证环节的核心代码如下:
 
责任编辑:李欢
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