CWSOGG: Catching Web Shell Obfuscation Based on Genetic Algorithm and Generative Adversarial Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A web shell is a backdoor used by hackers to control Web servers and perform privilege escalation, and thus it is crucial to detect web shells effectively. However, the detection of obfuscated web shells has always been a challenge. Inspired by adversarial training methods in the field of computer vision, this paper proposes a generative adversarial network (GAN)-based web shell detection model training framework. Since there has been no method that can generate obfuscated web shells effectively, a generator based on the genetic algorithm, which combines and optimizes the pre-set obfuscation methods, is used to obtain new obfuscation combinations and generate obfuscated samples. The whole proposed framework is named the CWSOGG. When training the detection model, the generator generates web shells that can bypass the discriminator, and the discriminator catches the features of obfuscated samples. Through the adversarial training of the discriminator and generator, the detection model improves its ability to detect obfuscated web shells. To verify the proposed framework is flexible to different models, the discriminator based on four main neural networks has been implemented. Meanwhile, to build complete feature extraction models, both statistical and semantic features are extracted. Due to the lack of web shell data, a clean dataset containing 4,375 web shells is constructed and used to evaluate the CWSOGG. The results have shown that the detection accuracy of each model increases by 86.71% on the generated obfuscated web shells on average and by 7.50% on the simulated real-world obfuscated web shells on average.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle