基于深度学习框架TextCNN的Webshell检测方法  

作　　者：张彤 闫东升[1] 

机构地区：[1]广东警官学院网络信息安全系,广东广州510230

出　　处：《广东公安科技》2022年第3期1-6,共6页

基　　金：广东警官学院院级科研项目(2020SY03);2020年度广东省普通高校特色创新项目(2020KTSCX087)。

摘　　要：Webshell是一种特殊的服务器的后门网页,能快速且准确地检测出Webshell,对网站的安全十分重要。本文从分析Webshell特点入手,结合深度学习框架Text CNN在自然语言处理方面的应用经验,提出使用Text CNN模型进行Webshell的检测方法。实验中收集大量的正负样本,训练出Text CNN模型,最后将模型用于实际检测,对于常规的Webshell有较好的检测率,对于免杀样本也能很好地检测出来,正常文件误报率也很低。

关 键 词：深度学习 TextCNN 框架 Webshell检测 Webshell页面特点 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]