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电子设计工程 2023年第22期31卷 37-41页

作者：陈典超王晨武汉邮电科学研究院湖北武汉430000 南京烽火天地通信科技有限公司江苏南京210000

javascript的广泛运用给Web安全带来了巨大考验,攻击者往往利用javascript的动态特性达到恶意攻击的目的。恶意javascript代码攻击层出不穷,使得检测分析技术性能更美。基于动静态检测技术的缺陷,该文提出了基于语义分析的恶意JavaScrip... 详细信息

javascript的广泛运用给Web安全带来了巨大考验,攻击者往往利用javascript的动态特性达到恶意攻击的目的。恶意javascript代码攻击层出不穷,使得检测分析技术性能更美。基于动静态检测技术的缺陷,该文提出了基于语义分析的恶意javascript检测模型,该模型通过语义分析的方式将javascript代码解析为抽象语法树(AST),使用深度双向长短期记忆(LSTM)来充分利用上下文语义信息,采用DPCNN进行关键特征提取。为了检验模型的性能,该文采用五折交叉验证的方式与机器学习模型进行对比,采用训练集∶测试集=4∶1的方式与深度学习模型进行对比。结果表明,该文模型的准确率达到了98.5%。

关键词：恶意javascript检测深度学习双向长短期记忆 DPCNN 五折交叉验证

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恶意javascript代码检测技术的研究

恶意JavaScript代码检测技术的研究

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作者：陈典超武汉邮电科学研究院

学位级别：硕士

javascript脚本语言在互联网快速发展的时代得到了广泛运用,但是也给web网络安全带来了巨大考验。攻击者们利用javascript语言的动态特性来进行恶意攻击:窃取用户信息、伪造身份、攻击服务器等等。而为了检测出恶意的javascript代码,研... 详细信息

javascript脚本语言在互联网快速发展的时代得到了广泛运用,但是也给web网络安全带来了巨大考验。攻击者们利用javascript语言的动态特性来进行恶意攻击:窃取用户信息、伪造身份、攻击服务器等等。而为了检测出恶意的javascript代码,研究者们通过分析恶意javascript代码特性,提出了静态、动态和动静态结合三种角度的恶意javascript检测技术。针对恶意javascript对网络安全造成的危害,本文基于已有的深度学习方法和检测技术,依据使用环境的不同,提出了两种使用静态分析检测技术的恶意javascript检测模型。文章的主要工作和内容如下:(1)提出了基于语义分析的恶意javascript代码检测技术。在常规的安全软件中,对于恶意代码检测的准确率要求很高,而传统的静态检测模型难以充分提取javascript代码的语义信息,准确率略显不足。因此本文提出了基于语义分析的恶意javascript代码检测技术:通过使用词向量模型充分提取词与词之间的语义信息,再使用循环神经网络提取上下文语义信息后,并采用深度学习算法对代码进行特征提取和分类工作。模型首先通过Fast Text提取包含javascript代码的词向量,然后通过Bi-LSTM来提取充分包含语义信息的词向量,接着利用深度金字塔卷积神经网络DPCNN完成javascript代码分类。实验显示,模型准确率提高了1.0%。(2)提出了基于ResNet的恶意javascript代码检测技术。传统的静态检测技术流程复杂,在需要高响应的网页浏览中并不适用。因此本文提出并实现了一种轻量级的恶意javascript代码检测技术。由于恶意javascript数据集具有相似性,采用局部敏感哈希算法转换后的哈希字符串也就具备相似的特性。之后,使用N-Grams模型将字符串向量化。最后,通过结合了注意力机制的Res Net网络来对数据进行恶意代码的特征进行提取和分类。实验结果表明,模型的准确率提高0.2%,检测时间减少1.6毫秒。

关键词：恶意javascript检测静态检测双向长短期记忆网络深度金字塔卷积神经网络趋势局部敏感哈希

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