【摘 要】
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随着互联网的高速发展,新兴产业迅速崛起,Web系统广泛应用于社交和银行等重要业务。但是,Web系统容易遭受攻击,严重影响经济安全和社会稳定。恶意代码攻击是主要的Web攻击手段之一,因此,恶意代码的检测研究是当前信息安全领域的研究热点。Webshell是一种典型的恶意代码,它是一种基于Web服务器的后门程序,具有隐蔽性高、危害性大的特点。基于Webshell的典型攻击方式、逃逸手段和现有检测方法,本
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随着互联网的高速发展,新兴产业迅速崛起,Web系统广泛应用于社交和银行等重要业务。但是,Web系统容易遭受攻击,严重影响经济安全和社会稳定。恶意代码攻击是主要的Web攻击手段之一,因此,恶意代码的检测研究是当前信息安全领域的研究热点。Webshell是一种典型的恶意代码,它是一种基于Web服务器的后门程序,具有隐蔽性高、危害性大的特点。基于Webshell的典型攻击方式、逃逸手段和现有检测方法,本文提出一种综合统计方法和深度学习的Webshell检测模型,特征向量包括语法特征和语义特征。在统计方法中,以关键词、特殊函数、最长单词等为语法特征,以Webshell代码的操作码序列的词频作为语义特征。在深度学习时,使用词向量编码方式对Webshell代码的操作码序列进行编码,将序列中的每个操作码编码成固定维度的特征向量。统计方法选择随机森林算法进行检测,深度学习选择长短期记忆网络(lstm)算法进行训练。从github上收集正常PHP文件和Webshell共五千多个样本集,实验表明,将两种模型融合后,检测效果更佳。
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