在目前的技术条件下，精准Webshell检测还是一项非常复杂事情，主要的难度在于:
多语言：Webshell的种类非常多样化，根据web环境的不同，webshell的语言包括PHP、ASP、ASP.NET、JSP等等。
版本语法差异: 不同类型的语言在不同的版本下，具有不同的语法和语言特性，比如php5和php7、jdk8和jdk18的很多语法差别就很大。这样对webshell的引擎检测的语法解析兼容性就提出了很高的要求，同时需要对语言特性有较高的了解。
加密和混淆：攻击者可以使用各种加密和混淆技术来隐藏Webshell的代码，包括字符串加密、代码混淆、反射、压缩等等。这些技术使得Webshell的代码难以被检测出来，需要使用专门的技术进行解密和分析。
昆吾进行了深度优化，内置了模糊规则、污点分析模拟执行、机器学习三种高效的检测策略。
github地址：https://github.com/kunwu2023/kunwu
检测流程
首先，模糊规则对待检测文件进行快速初步筛查，迅速判断文件是否为恶意文件。如果确定为恶意文件，则直接将其标记为恶意。反之，模糊规则会评估是否需要对文件进行深度检测。如果需要，文件将交由机器学习和污点分析模拟执行进行深度检测，确保检测速度的同时提高准确性。
策略优势
1. 模糊规则
经过大量样本的积累和实验，模糊规则能够快速判断文件的可疑程度。根据可疑程度判断是否需要深度检测，既保证了检出率，又最大限度地节省了系统资源。
2. 污点分析模拟执行
以PHP为例，首先让我们了解一下PHP的解析过程：PHP编译过程包括词法分析、语法分析，在语法分析阶段生成AST(抽象语法树)。从AST中，我们可以洞察到PHP代码的结构特点。
<?php
污点分析模拟执行通过遍历AST中的节点属性，对每个节点进行模拟执行。这种方法在Webshell检测中实现了高检出率和低误报率。
3. 机器学习
机器学习策略从多个角度对文件进行特征提取，可以在面对新出现的未知样本时保持较高的准确率。通过与其他检测策略相结合，机器学习策略能够在Webshell检测中实现高检出率和低误报率
样本仓库 https://github.com/BlackArch/webshells
样本来自于网络搜集的一些常用CMS，内容如下
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检出率
误报率
Mac支持
Linux支持
windows支持
Cli支持
某盾
87%
0.0009%
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❌
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❌
某马
85%
0.002%
❌
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某狗
92%
0%
❌
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❌
Kunwu
90%
0%
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1.增强加密webshell的检出效果，提高检出率2.进一步优化检测速度，更快的为大家提供服务