【摘 要】
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论文提出了一种语义分析和神经网络模型相结合的WebShell检测方法,通过对预编译后脚本文件进行语义分析,基于抽象语法树获取脚本文件的行为特征;基于BP神经网络对样本进行有
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论文提出了一种语义分析和神经网络模型相结合的WebShell检测方法,通过对预编译后脚本文件进行语义分析,基于抽象语法树获取脚本文件的行为特征;基于BP神经网络对样本进行有监督学习,得到可用于未知样本的检测模型。不同于现有基于语义分析的检测方法,论文提出的方法无需人工定义恶意行为,从而有效屏蔽各类逃逸技术的干扰。实验证明,论文提出的WebShell检测方法具有较高的准确率和召回率。
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