【摘 要】
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Webshell是一种基于Web的网站后门程序。当前已有的Webshell检测方法都需要根据脚本程序源代码来检测,因此只能部署在服务器主机上,而且只能检测本机的网站代码。本文通过分
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,江苏省计算机网络技术重点实验室
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Webshell是一种基于Web的网站后门程序。当前已有的Webshell检测方法都需要根据脚本程序源代码来检测,因此只能部署在服务器主机上,而且只能检测本机的网站代码。本文通过分析Webshell的HTML页面特征,提出了一种基于支持向量机（Support vector machine,SVM）分类算法的黑盒检测方法。该方法是一种有监督的机器学习系统,对先验网页的HTML页面进行学习,可以在未知脚本源代码的情况下对Webshell进行检测。实现结果表明,该方法在黑盒的条件下达到了较高的准确率和极低的误报
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