【摘 要】
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半监督学习是一种重要的机器学习方法,能同时使用有标记样本和无标记样本进行学习。在webshell检测领域,有标记样本少、形式灵活多变、易混淆,基于特征匹配的方式很难进行准
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半监督学习是一种重要的机器学习方法,能同时使用有标记样本和无标记样本进行学习。在webshell检测领域,有标记样本少、形式灵活多变、易混淆,基于特征匹配的方式很难进行准确检测。针对标记样本较少的现状,提出一种基于深度学习和半监督学习的webshell检测方法,先使用卡方检验和深度学习方法获取样本的文本向量,然后分别使用单分类和增量学习方式训练,提高分类性能。使用github公开数据集进行训练和测试,实验结果验证该方法能够有效改善webshell检测的漏报率和误报率。
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