[发明专利]基于机器学习与动静态分析的Webshell检测方法及系统有效
| 申请号： | 201710903110.2 | 申请日： | 2017-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN107659570B | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 唐佳莉;范渊;莫金友 | 申请（专利权）人： | 杭州安恒信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L29/08;G06F16/35;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 徐彦圣 |
| 地址： | 310000 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明实施例提出基于机器学习与动静态分析的Webshell检测方法及系统，涉及Webshell检测技术领域。该方法通过获取样本文件，提取所述样本文件的静态特征和动态特征，依据所述静态特征、动态特征和机器学习算法得到分类模型，所述分类模型对待检测文件进行分析并得到检测结果。本发明采用动静态相结合的分析手段，提取特征更全面，采用多种分类算法结合的机器学习算法对大量Webshell样本和正常网页样本进行学习形成分类模型，分类模型稳定性更高，分类更加准确；采用该分类模型可有效检测出Webshell及其变种，预测新型Webshell，能较好地应对文本混淆手段，弥补传统采用特征码匹配检测方式的不足。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 静态 分析 webshell 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习与动静态分析的Webshell检测方法，其特征在于，所述基于机器学习与动静态分析的Webshell检测方法包括：获取样本文件；提取所述样本文件的静态特征和动态特征；依据所述静态特征、所述动态特征和机器学习算法得到分类模型，所述分类模型对待检测文件进行分析并得到检测结果。
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