基于机器学习的Web管理后台识别方法探索

文｜宙斯盾流量安全分析团队

晨晨、彦修

背景

长期以来，Web管理后台一直是攻击者觊觎的目标。部分信息安全意识薄弱的业务在未作任何安全加固（设置IP白名单、强口令、二次认证、验证码、请求频率审计等）的情况下直接将Web管理后台暴露到互联网，而管理后台由于本身的管理和敏感属性，外部一旦攻击成功，则极大可能造成数据泄露和服务器被入侵。

所以，Web管理后台的检测一直是Web漏洞扫描器规则中比较重要的组成部分，而传统识别方法基于关键字，误报和漏报的问题比较突出，规则一旦形成，除非人为更改，否则长期处于停滞状态，灵活性较差。此外目前大量网站基于动态网页进行展示，传统扫描器如果不进行JS渲染，则漏报严重；而逐个渲染，则时间花销大、成本又非常高。

于是我们将目光转向利用机器学习来识别Web管理后台。此外，笔者所在的团队是基于流量来进行安全分析建设工作的，所以如何利用流量的优势实现对Web管理后台的识别，也是本文一大重点。

传统 VS AI

在介绍具体机器学习的时候我们可以先思考一个非常简单的问题，怎么识别phpinfo页面呢？

答案很简单，我们通常会找一些页面特征作为规则去匹配响应。但是如果针对下图中的页面怎么判定是否为风险呢？

图片源自spring actuator

我们当然也可以选择其中一些字段作为