【摘 要】
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本文针对Webshell特征混淆选取新的特征参数,应用NN-SVM的分类特性来识别Webshell,来提高Webshell检测概率。由于样本正反混淆造成SVM分类准确率不够高,采用一种基于NN分类器
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本文针对Webshell特征混淆选取新的特征参数,应用NN-SVM的分类特性来识别Webshell,来提高Webshell检测概率。由于样本正反混淆造成SVM分类准确率不够高,采用一种基于NN分类器的改进算法,综合距离与同异类点个数的因素,通过计算样本点对最近T个样本点的类别归属程度来对样本集进行修剪,从而减少正反类的混淆,以降低SVM的学习代价,提高泛化能力,在有效的减少学习样本数同时,解决小样本的机器学习问题,优化SVM对Webshell的检测能力。
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