深度包检测结合贝叶斯算法的webshell检测工具

资源摘要信息:"基于深度包检测技术和贝叶斯算法的webshell检查程序" 本项目是面向希望深入了解和学习网络安全、机器学习算法、以及webshell检测技术的学习者。它旨在实现一种新型的webshell检测程序，通过结合深度包检测（Deep Packet Inspection, DPI）技术和贝叶斯算法，对网络流量进行分析，识别并标记出潜在的webshell攻击行为。以下为项目详细介绍： 1. 深度包检测技术（DPI）： 深度包检测是一种数据处理技术，主要用于检查通过网络的数据包。它可以监控、过滤、修改、重定向甚至阻止数据包的传输。在本项目中，DPI被用于捕获经过网络的HTTP请求，并提取出关键特征信息，为后续的机器学习模型提供数据输入。 2. 贝叶斯算法： 贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的算法，它用于在已知某些条件下，计算并预测事件发生的概率。在本项目中，贝叶斯算法被用来对webshell进行学习和检测。它通过学习正常和恶意请求的特征，建立一个概率模型，用以判断新的请求是否包含webshell特征。 3. webshell检查程序设计： - 主文件main.py：负责程序的主控逻辑。用户可以通过设置port_name指定网卡名称来监听，同时也可以通过port_filter设置过滤条件，进一步精细化监控特定的网络流量。 - 拆包器listen_traffic.py：专责于网络数据包的捕获和拆解。它可以从捕获的数据中提取出HTTP请求，然后进一步提取出关键的特征信息，作为贝叶斯算法的输入数据。 - 算法文件machine_learning_model.py：该文件中实现了贝叶斯算法。它基于前期学习到的正常和异常webshell的特征，构建起一个概率模型。该模型可对新的HTTP请求进行概率推断，以识别其是否为webshell攻击。 4. webshell文件夹： 在webshell文件夹中，包含的是用于模型训练和测试的webshell样本文件。文件命名规则为<normal/shell>-<文件类型>-<特征>-<文件编号>-<文件后缀>，例如normal-php-code-3.php。通过这样的命名规则，可以清晰地区分和标识出每个样本的类型和特征。 备注中提到的"不支持from-data检测"，可能是指当前版本的webshell检查程序不支持对POST请求中的数据内容进行检测。这意味着程序主要依赖于HTTP请求的头部信息及其他可从网络数据包中直接提取的特征来判断webshell，而不深入到数据负载的内容分析。 本项目的开发和应用，不仅可以作为学习机器学习、网络安全和深度包检测技术的实战案例，也有助于提高对webshell攻击的防御能力。对于希望进行课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项的进阶学习者来说，本项目提供了丰富的学习资源和实践机会。