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Detection-struts-cve-2017-5638-detector — 针对Apache Struts CVE-2017-5638漏洞利用的实时异常检测系统,采用流式分析、3-gram字节分析和Count-Min Sketch算法。无需签名即可检测RCE攻击,延迟<5ms,误报率<0.1%。 | Kitploit
工具/GitHubGitHub/joidiego/detection-struts-cve-2017-5638-detector
漏洞分析漏洞利用Web安全机器学习入侵检测异常检测
GitHubjoidiego/detection-struts-cve-2017-5638-detector

Detection-struts-cve-2017-5638-detector

针对Apache Struts CVE-2017-5638漏洞利用的实时异常检测系统,采用流式分析、3-gram字节分析和Count-Min Sketch算法。无需签名即可检测RCE攻击,延迟<5ms,误报率<0.1%。

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51年前尚未审核
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🚨 Apache Struts CVE-2017-5638 实时异常检测

基于流式分析与概率数据结构的零日漏洞利用检测

Dashboard Screenshot Dashboard Screenshot

📌 项目说明

本项目是一个 实时异常检测系统,旨在 检测对 Apache Struts 通过漏洞 CVE-2017-5638 进行的 RCE(远程代码执行)利用,而无需依赖已知签名或模式。

CVE-2017-5638 是一个在 2017 年 Equifax 攻击 中使用的关键漏洞,导致 1.47 亿人的个人数据泄露。该攻击得逞的原因是 补丁管理和早期检测的失败。

该系统通过以下方式解决这些弱点:

  • ✅ 基于行为的检测(而非签名)
  • ✅ 对整个 HTTP 请求的字节级 3-gram 分析
  • ✅ Count-Min Sketch 用于高效频率跟踪
  • ✅ KL 散度 用于衡量与正常模式的偏差
  • ✅ 自适应阈值(均值 + 3σ)用于实时检测
  • ✅ 使用 Streamlit 的可视化仪表盘

目标:在系统被攻陷前检测零日漏洞利用,即使负载从未被见过。


🎯 主要目标

  • 实时检测 Struts 利用,延迟 ≤ 5ms
  • 即使吞吐量 ≥ 50,000 请求/秒,内存 ≤ 1 GB
  • 在正常数据上 误报率 < 0.1%
  • 对合成利用负载 检测率 ≥ 95%
  • 系统可实时部署和监控

运行步骤

  • 运行日志模拟器(50k req/sec, 60 秒) python scripts/simulate_logs.py
  • 运行检测系统 python src/main.py
  • 在新终端中打开实时仪表盘 streamlit run scripts/dashboard.py
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