fshell 基于机器学习的分布式webshell检测系统1. 项目简介该项目从web服务器日志、统计学分析、文件属性分析、静态特征检测以及文件fuzz hash的检测这5个维度对webshell进行了基于支持向量机(SVM)和决策树(DT)的监督学习的机器学习算法,从而分类出支持文件和恶意webshell。 通过在业务web server上安装agent,将采集到的数据定时/实时传输到Server端,经过对采集的元数据加工处理,形成机器学习算法可以处理的特征向量化数据。在机器学习模块将采用SVM和决策树进行机器学习,形成针对webshell的二分类,达到检测效果。2. 项目整体架构fshell系统逻辑架构fshell 模块功能说明fs_agent模块:fshell的agent模块,主要实现:(1)对web_log, statistics, file_attribute, danger_func, fuzz_hash元数据的采集,并发送到fs_server;(2)对server下发到agent配置信息进行更新;(3)读取server的文件读取指令,并将文件内容回传给server。fs_server模块:fshell在Server端的数据通信模块,该模块采用TCP socket 长连接和短连接的方式,监听3个端口。与agent模块实现:元数据data_srv接收入库,配置更新下发,a
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