【摘 要】
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webshell是黑客用于网络攻击中重要的攻击工具,当服务器被入侵后攻击者可以利用webshell实现更进一步的攻击行为。攻击者往往会对webshell进行加密或者一系列混淆手段,导致已
【基金项目】
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“十三五”国家密码发展基金(编号:MMJJ20180244)资助
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webshell是黑客用于网络攻击中重要的攻击工具,当服务器被入侵后攻击者可以利用webshell实现更进一步的攻击行为。攻击者往往会对webshell进行加密或者一系列混淆手段,导致已有的检测方法对于新型的变形手段检测效果有限。据此提出了使用神经网络进行自学习以检测webshell的方案,其中利用opcode字节码进行数据处理学习,这样可以无视多数混淆和变形手段。论文设计分析了2个神经网络模型进行训练学习,提出了滑动窗口截断反向传播算法并将其运用到其中一种模型作为对比试验,均得到了96%以上的准确率,其
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