JaSt
1.0.0
该存储库包含DIMVA'18论文的代码：“ JAST：恶意（混淆）JavaScript的完全句法检测”。
请注意，在当前状态下，该代码是POC，而不是由成熟的生产就绪的API。
我们的实施旨在检测恶意的JavaScript样本，分为具有不同功能的几个软件包：
检测JavaScript样本尊重由ECMA-International定义的语法，损坏JavaScript定义的语法以及未用JavaScript编写的文件。
要使用此工具： Python3 <js/is_js.py> - 螺旋。
可以对基于AST的JavaScript样品进行分析。这项研究基于对所考虑文件中存在的n克的频率分析。
如果您使用JAST进行学术研究，则强烈鼓励您引用以下论文：
@inproceedings{fass2018jast,
author="Fass, Aurore and Krawczyk, Robert P. and Backes, Michael and Stock, Ben",
title="{textsc{JaSt}: Fully Syntactic Detection of Malicious (Obfuscated) JavaScript}",
booktitle="Proceedings of the International Conference on Detection of Intrusions and Malware, and Vulnerability Assessment~(DIMVA)",
year="2018"
}
JavaScript是一种最初创建的浏览器脚本语言，以增强网站的交互性并提高其用户友好性。但是，由于它可以将工作卸载到用户的浏览器中，因此可以用来从事恶意活动，例如加密挖掘，开车下载攻击或重定向到托管恶意软件的网站。鉴于这种邪恶的脚本的流行率，反病毒行业增加了对其检测的关注。反过来，攻击者越来越多地使用混淆技术，以阻碍分析和创建相应的签名。然而，这些恶意样本在抽象层面上共享句法相似性，这使得绕过混淆并检测未知的恶意软件变体。
在本文中，我们提出了JAST，这是一种低空的解决方案，将抽象语法树中特征的提取与随机森林分类器结合起来，以检测恶意的JavaScript实例。它基于对特定模式的频率分析，这些模式可以预测良性或恶意样本。即使分析完全是静态的，它也产生了近99.5％的高检测准确性，较低的假阴性率为0.54％。
这是一项研究工作，其打算是发布结果，以使结果可验证并促进信息安全。它不一定反映了德国国民党（BSI）中德国人Sicherheit的官方政策或立场。尽管作者已竭尽全力确保本出版物中的信息正确，但作者并不承担任何责任，无论是由于疏忽，事故或任何其他原因而导致的错误或遗漏所造成的任何损失，损害或中断的任何责任。
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由Ariya Hidayat创建和维护的Esprima已用于对JavaScript文件进行词汇和句法分析。
“版权JS基金会和其他贡献者，https://js.foundation/
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