- 该项目的代码是参加 阿里云安全算法挑战赛 时写的。主要利用规则和正则表达式,排名第29。
- 为了更好地理解项目,对项目进行了重构,保留了处理的主体部分。
- 需要配置maven环境。
- 下载并导入项目,将lib下的sun.misc.BASE64Decoder.jar添加项目中。
- 运行
src/test/java/safe/fish/TestFishFilter.java
可使用钓鱼网站检测功能。钓鱼网站检测功能接口如下。
FishFilter.isFish(String URL,String HTML) // 静态方法,传入url和网页内容
- 运行
src/test/java/safe/webshell/TestWebShellDetector.java
可使用WebShell检测功能。WebShell检测功能接口如下。
WebShellDetector.isWebShell(String postData) // 静态方法,传入网址后面带的参数或者上传内容
- 爬取“站长之家”的网站域名,建立白名单(中文关键字到网站的地址映射表)
- 解析网页,获取关键字
- 根据关键字查询白名单
- 列举恶意代码,如:eval call_user_func 等
- 写出恶意代码的正则表达式
- 进行正则表达式匹配
- 测试文件夹
test
中的代码可以帮助理解一些代码的使用。 data
文件下存放了一些项目需要使用的数据。- 跟钓鱼网站相关的代码都在
safe.fish
包中,其中FishFilter.java
是入口类。 - 跟 WebShell检测相关的代码都在
safe.webshell
包中,其中WebShellDetector.java
是入口类。
以下是 src/main
中的代码说明:
| - safe.fish 判断钓鱼网站的主体逻辑包
| ---- | DomainConflictChecker.java 跟网页本身的一些链接冲突进行判断
| ---- | FishFilter.java 判断钓鱼网站的入口类,主体逻辑
| ---- | PageInfo.java 根据URL、HTML解析出的网页信息对象
| ---- | PageKeyChecker.java 根据网页文本中的关键字进行检查
| ---- | Result.java 检测结果枚举类
| - safe.fish.utils 判断钓鱼网站的工具类
| ---- | DataLoader.java 加载文件中的数据
| ---- | TitleDivider.java 从网页标题中获取关键字
| ---- | XnTool.java 解析xn--的网址中的中文
| ---- | ZhushiUtil.java 去掉一些注释
| - safe.fish.whitelist 中文到域名的映射包
| ---- | ChineseDns.java 构建中文到域名的映射
| ---- | SpiderOfChinaz.java 爬取站长之家的域名数据
| - safe.webshell 判断webshell的主体逻辑包
| ---- | Decoder.java 解码类
| ---- | TextChecker.java 判断文本是否可以执行
| ---- | WebShellDetector.java 对网址参数进行检测
以下是 src/test
中的代码说明:
| - safe.fish
| ---- | TestFishFilter.java 测试钓鱼网站检测功能
| - safe.fish.utils
| ---- | TestXnTool.java 测试解析xn--的网址中的中文
| - safe.webshell
| ---- | TestDecoder.java 测试解码功能
| ---- | TestTextChecker.java 测试判断文本是否可以执行功能
| ---- | TestWebShellDetector.java 测试 WebShell 检测功能
本次代码重构的方法如下所示。
问题 | 处理 |
---|---|
注释掉的代码太多,舍不得扔掉代码,影响可读性 | 简单功能直接删去,复杂的功能可以重构独立到工具类中 |
测试和源代码混合在一起 | 将测试代码移入到 src/test 中去 |
代码中硬嵌手数据太多(比赛平台原因) | 移入到外部数据源中 |
类和函数名过于简单随意,难以理解 | 根据类和函数功能,结合百度翻译等工具,取合适的名字 |
一些状态无关、没有复用逻辑的类被设计成了单例,多次一举 | 改为静态函数 |
钓鱼网站部分代码混乱,存在重复工作部分 | 将解析和判断分离,主要解析在创建 PageInfo 类时全部完成 |
基于规则(比赛样本较少,也是不得已为之)的结构会导致:逻辑冲突、难以扩展等问题 | 样本充足时可使用机器学习训练的方法(重构中未实现,但已将部分特征集中在 PageInfo 类中) |
文档不完善 | 完善文档 |