理想与现实-浅谈机器学习和专家经验在Webshell发现中的作用

2017第二届ssc安全峰会

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现有安全产品，无论WAF，还是IDS/IPS、FW，或者威胁情报，都是通过分析文件内容或者文件名来识别WebShell的。这类机制的一个缺陷是攻击者通过修改WebShell内容，可轻易躲过检测，另一个缺陷是大量的误报淹没了有效告警，让安全人员无所适从。大数据技术在商业领域已获得成功的验证，如何在安全领域发挥其应有价值，是亟待深入研究和实践的。本议题以Webshell发现的真实案例为切入点，探讨如何突破传统检测思路，结合机器学习技术和专家经验，更有效的发现真实的入侵事件。议题亮点：亮点一：分析传统WebShell检测机制工作原理及其缺陷；亮点二：通过真实案例，分析如何利用大数据技术发现WebShell; 亮点三：探讨如何更有效的将大数据技术和安全进行结合，提升安全防御能力。

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