基于语义分析和神经网络的WebShell检测方法

摘要：

论文提出了一种语义分析和神经网络模型相结合的WebShell检测方法,通过对预编译后脚本文件进行语义分析,基于抽象语法树获取脚本文件的行为特征;基于BP神经网络对样本进行有监督学习,得到可用于未知样本的检测模型.不同于现有基于语义分析的检测方法,论文提出的方法无需人工定义恶意行为,从而有效屏蔽各类逃逸技术的干扰.实验证明,论文提出的WebShell检测方法具有较高的准确率和召回率.

关键词：BP神经网络、语义分析、WebShell、入侵检测、Web安全

所属期刊栏目：10

分类号：TP309.5(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-06-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：17-23