1. 프로젝트 소개

1.1. 배경 및 필요성

웹쉘은 웹 서버를 침투하여 추가적인 공격을 시작할 수 있는 악성 스크립트이다. 이러한 악성 스크립트 웹쉘을 이용한 공격은 지속적으로 증가하고 있다. 또한 기존 웹쉘 정적 탐지에서 많이 사용된 통계적인 기법은 웹쉘 탐지 성능이 감소하는 난독화 편향 문제가 발생한다. 그러므로 난독화 편향 문제가 발생하지 않으면서, 웹쉘을 탐지하는 방법을 제안하려한다.

1.2. 목표 및 주요 내용

본 과제는 딥 러닝 및 머신 러닝 기법을 활용한 난독화 웹쉘 탐지 모델 개발을 목표로 한다. 먼저 난독화 및 비난독화 도구를 기반으로 난독화 웹쉘 전처리 모듈을 구현하는 등 웹쉘 분석 환경을 구축한 다음, 난독화 웹쉘 탐지를 위한 textrank 기반 알고리즘을 구현한다. 마지막으로 시각화 도구를 이용하여 웹쉘 탐지 결과를 시각적으로 쉽게 파악할 수 있도록 한다. 이러한 과제는 난독화 웹쉘을 탐지함은 물론, 결과를 한눈에 파악하기 쉽게 하여 누구나 쉽게 웹쉘 탐지의 과정과 결과에 쉽게 접근할 수 있도록 한다.

2. 상세설계

2.1. 과제 수행 흐름

2.2. 사용 기술

Front-end

Back-end

3. 📥 설치 및 사용 방법

3.1. 필요한 소프트웨어

• Python: v3.10 이상
• Flask: v2.2.2 이상
• Flask-Cors: v5.0.0 이상
• xgboost: v2.1.1 이상
• pandas: v2.2.3 이상
• numpy: v1.23.5 이상
• bottleneck: v1.4.0 이상

3.2. 설치 방법

Backend 설치

1. Python 가상환경 생성 ( macOS, Linux )

   source venv/bin/activate

2. PHPDeobfuscator 의 폴더 내에서 composer 설치

   composer install 

Frontend 설치

1. 프로젝트 클론

   git clone https://github.com/your-repo/project-name.git
   cd project-name/frontend

2. 필수 패키지 설치

   npm install

3.3. 사용 방법

1. 백엔드 서버 실행

   python app.py

2. 프론트엔드 서버 실행

   npm run dev

3. 웹 브라우저로 접속하여 프로젝트를 실행합니다.

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4. 🎥 소개 및 시연 영상

프로젝트 작동 원리 및 시연 영상을 통해 더 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.

[프로젝트 시연 영상]

위를 클릭하면 외부 사이트로 이동하여 시연 영상을 확인할 수 있습니다.

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5. 👥 팀 소개

이름	역할	설명
문정윤	팀장, Frontend 개발	AI 모델 설계 및 웹쉘 탐지 알고리즘 구현, 프론트엔드 개발 담당
구지원	Backend 개발	AI 모델 설계 및 웹쉘 탐지 알고리즘 구현, Flask 기반 백엔드 개발 담당
차기은	Frontend 개발	AI 모델 설계 및 웹쉘 탐지 알고리즘 구현, 프론트엔드 개발 담당