| 一
什么是webshell
“web”的含义是显然需要服务器开放web服务，“shell”的含义是取得对服务器某种程度上操作权限。webshell常常被称为匿名用户（入侵者）通过网站端口对网站服务器的某种程度上操作的权限。
简单理解：webshell就是一个web的页面，但是它的功能非常强大可以获得一些管理员不希望你获得的权限，比如执行系统命令、删除web页面、修改主页等。
webshell中由于需要完成一些特殊的功能就不可避免的用到一些特殊的函数，我们也就可以对着特征值做检查来定位webshell，同样的webshell本身也会进行加密来躲避这种检测。
二 webshell长什么样子
下图就是一张php webshell的截图，它的功能还是比较全的，如果你是网站管理员的话肯定是不希望普通用户获得下面的权限的。
三 webshell检测有哪些方法
如果你怀疑你的网站被人上传了webshell或者你需要检查一下需要上线的代码中是否被嵌入了shell代码，就需要对这些文件进行扫描，那么有哪些方法可以扫描出这些webshell呢？
下面列举一下，也就是我们的webshell扫描工具中实现的功能。
1 求文件的重合指数index of coincidence（缩写为IC）
首先介绍一下什么是IC？
IC是用来判断文件是否被加密的一种方法。它的计算公式是这样的：
Σ(fi * (fi-1))/N(N-1) ：fi 代表样本中某个字母出现的比率，N代表字母出现在样本中的个数 |
通过计算，我们可以得到以下两个值：
english的IC值为0.0667，
english中一个完全随机的字符串的IC值为0.0385 |
那么这两个值有什么意义呢？
简单来说（english），
加密文件的IC值接近0.0385
明文文件的IC值接近0.0667
好了，那么我们就可以计算每个文件的IC值，如果这个文件的IC值接近0.0385，那么我们认为它是加密的，而一个web中加密的文件一般就意味着它是个为了逃避检测的webshell。
2 求信息熵
信息熵是一个数学上颇为抽象的概念，在这里不妨把信息熵理解成某种特定信息的出现概率（离散随机事件的出现概率）。一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度量。
熵是从整个集合的统计特性来考虑的，它从平均意义上来表征信源的总体特征，其公式为：
如果有一个系统S内存在多个事件S = {E1,…,En}, 每个事件的机率分布 P = {p1, …,
pn}，则每个事件本身的讯息为
（对数以2为底，单位是位元(bit)）
（对数以e为底，单位是纳特/nats）
如英语有26个字母，假如每个字母在文章中出现次数平均的话，每个字母的讯息量为
I_e = -\log_2 {1\over 26} = 4.7 |
而汉字常用的有2500个，假如每个汉字在文章中出现次数平均的话，每个汉字的信息量为
I_e = -\log_2 {1\over 2500} = 11.3 |
整个系统的平均消息量为
H_s = \sum_{i=1}^n p_i I_e = -\sum_{i=1}^n p_i \log_2 p_i |
因此我们可以求每个文件的信息熵值，值越大，为webshell的可能性越高。
3、求文件中的最长单词
求一个文件中的最长单词是多长，比较异常的长单词是很可疑的。如下面的第一位的有84070，毫无疑问他是加密后的一整串字符串，极有可能是webshell
84070 /home/wwwroot/default/webshell/css.php |
4、文件的可压缩比
文件的压缩比=压缩文件后的大小/文件的原始大小。
那么什么样的文件的压缩比比较大呢？这就要说到压缩算法的本质：
压缩的实质，在于消除特定字符分布上的不均衡，通过将短码分配给高频字符，而长码对应低频字符实现长度上的优化。
做了个简单的实验：将一个txt文件中填充了一堆的a字符，总大小为345KB，用7z压缩后为1K
那么我们是否可以这样理解，由base64编码过的文件，消除了非ascii的字符，这样实际上base64编码过的文件的字符就会表现为更小的分布的不均衡，压缩比就会变大。
5、特征值匹配
这里提到的特征值匹配分为2个部分：第一个是匹配特征函数和代码，也就是说webshell中会用到的而一般文件不会用到的函数和代码。第二个是指匹配特定webshell中的特征值。
第一种情况我们需要对这些函数和特征代码做整理，然后与文件进行匹配。
第二种情况需要收集出现过的webshell，将其中的特征码提取出来。目前已知的库位500个webshell的特征库，可以准确识别99%的已知的webshell。
6、文件属性
第一种：在web服务器中，文件一般的创建时间是几种的，如果某些文件的创建时间比较异常，那么它就有可能是webshell。
第二种：在web攻击过程中，有一种手法是利用mysql到出一句话木马到web目录中，那么这个导出的文件有其特殊性，所有导出的文件的权限都是666.那么我可以这么认定，权限为666的文件有可能是webshell。
四 朴素贝叶斯模型
以上几种方法都有其准确率和误报情况，经过测试，每个方法都能检测出一部分webshell并且存在着一定程度的误报，那么如何将他们的检测结果整合起来，来更准确的判定一个文件是否webshell？
由于我们的检测方法基本上是离散的，所以考虑使用朴素贝叶斯模型。
首先用数学语言描述一下我们的问题：
一个文件的检测结果有两种：是webshell和不是wenshell。那么检测结果是webshell的概率我们用P（y=1）来表示，检测结果不是webshell的概率我们用P（y=0）来表示。
假设我们的检测方法有5种，那么x = [x1,x2,x3,x4,x5].
假设我们检测一个文件后各个检测方法的结果为：x1 = 1，x2=0，x3=0，x4=0，x5=1
那么我们的目的是计算出P(y=1|x)和P(y=0|x)。也就是计算出该文件是webshell和不是webshell的概率各是多少，概率更大的我们就做为最终结果。
下面我们推演一下：
首先是贝叶斯公式为：
那么我们需要的P(y=1|x)为：
由于P(y=1|x)和P(y=0|x)中的分母都是一样的，所以我们只要求出分子进行比较，那个值比较大就取那个值。
现在我们未知的值为p(x1=1|y=1)，p(x2=0|y=1)，p(x3=0|y=1)，p(x4=0|y=1)，p(x5=1|y=1)，p(y=1)
这些值应该如何得到呢？
首先我们需要一个样本，样本中大量的web文件，其中混有各种webshell，这些标签我们是可以确定的，那么下面我们要做的就是利用程序对这些样本进行检测，根据检测结果计算出我们需要的值，比如：
p(x1=0|y=1):它代表的意思就是检测的文件是webshell，利用x1检测方法的检测结果为0（不是webshell）
如果结果为P(y=1|x)>P(y=0|x)，我们就判定该文件是webshell。
工具回头会在FB发布，敬请期待。
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