基于随机森林的命令混淆绕过检测研究

运维安全管理设备中的“命令过滤”功能只能过滤黑名单中的恶意代码,而无法有效识别并阻止使用特殊方法绕过该功能的行为。针对这一问题,提出了一种基于随机森林的算法,可以准确识别含有恶意代码的命令执行语句。首先,介绍了四种命令混淆绕过方法,它们用来规避黑名单中的关键词并进行命令执行。然后,为了解决这些风险,在模型的特征选择阶段将命令混淆代码纳入考虑范围,利用多种特征对模型进行训练并调整特征权重,以提高模型检测中对使用命令混淆攻击的识别率和准确度。实验结果表明,该方法能够及时识别并应对命令混淆攻击,从而更好地保证服务器安全运行。