【摘 要】
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随着计算机技术的蓬勃发展,网络安全问题得到了更多关注。Webshell是最常见的网络攻击方法之一,其复杂性和多变性使得传统的检测方法对于Webshell变体检测效果较差。因此,提
【机 构】
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上海交通大学,上海市浦东新区大数据中心,广东电网公司江门供电局
【基金项目】
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电力业务系统内的隐匿高危行为发现和精确预警技术研究和实现
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随着计算机技术的蓬勃发展,网络安全问题得到了更多关注。Webshell是最常见的网络攻击方法之一,其复杂性和多变性使得传统的检测方法对于Webshell变体检测效果较差。因此,提出了一种基于语义分析的Webshell检测模型,通过语义分析得到代表PHP代码行为节点及相互依赖关系的抽象语法树,构建基于Word2vec的检测模型提取行为特征,并结合不同的机器学习算法进行检测。实验结果表明,基于语义分析和XGBoost的检测机制可有效检测出恶意Webshell,准确率高达98%以上。
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