【摘 要】
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WebShell是网络入侵的常用工具,具有威害性大、隐蔽性好等特点。目前的检测手段较简单,容易被绕过,难以对付复杂灵活的WebShell。针对这些问题,提出一种智能检测WebShell的机
【机 构】
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国家电网浙江省电力公司电力科学研究院
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WebShell是网络入侵的常用工具,具有威害性大、隐蔽性好等特点。目前的检测手段较简单,容易被绕过,难以对付复杂灵活的WebShell。针对这些问题,提出一种智能检测WebShell的机器学习算法,通过对已知存在WebShell和不存在WebShell的页面进行特征学习,完成对未知页面的预测,灵活性、适应性较好。实验证明,相比传统的WebShell检测方法,该算法的检测效率、正确率更高,同时也能以一定概率检测出新型的WebShell。
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