JavaScript恶意脚本检测：多类特征与概率神经网络方法

本文档主要探讨了"基于多类特征的JavaScript恶意脚本检测算法"。JavaScript恶意脚本在现代Web环境中日益增多，其复杂性和隐蔽性使得检测变得困难。作者付垒朋、张瀚和霍路阳针对这一问题，设计了一种针对JavaScript恶意脚本的离线分析系统——JCAD。 首先，他们关注到脚本样本集存在的混淆特征，即恶意脚本通常会通过混淆技术来隐藏其真实意图，以逃避常规的检测手段。为了应对这种挑战，他们采用C4.5决策树算法对混淆脚本进行分析，通过解析和逻辑还原，逐步解除混淆，恢复脚本的原始结构和功能。 接着，静态统计特征是另一个关键点，作者提取了脚本的代码量、函数调用频率、字符串操作等数据，这些信息有助于揭示脚本的行为模式。他们进一步通过语义分析将脚本序列化，构建危险序列树，提取出脚本中的危险行为特征，这些特征可以反映出潜在的恶意行为模式。 考虑到样本集的非均匀性和动态变化，算法选择概率神经网络（PNN）作为分类器。PNN以其对输入数据分布不均匀和数据增长的适应性而闻名，能够有效地处理恶意脚本的多样性和变化性。作者将混淆特征、静态统计特征和危险序列特征整合为三类输入，利用PNN进行分类，最终判断一个脚本是否为恶意。 实验结果显示，该算法在检测准确率和稳定性方面表现出色，能够在混淆、统计和语义等多个层次上有效识别恶意JavaScript脚本，对于抵御网页挂马攻击等安全威胁具有重要意义。因此，该算法在实际应用中具有很高的实用价值和研究价值，为JavaScript恶意脚本检测领域提供了新的思路和方法。