摘要：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率,并且取得了与白盒检测方法相近的检出率,可以部署在基于网络的入侵检测系统中,同时监测多台服务器是否包含Webshell,从而帮助监控入侵趋势和网络安全态势。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92509A/201506/667617599.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）