[发明专利]一种基于增量学习的webshell检测方法、终端设备及存储介质

摘要

本发明涉及一种基于增量学习的webshell检测方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集webshell样本和正常样本，并对样本进行特征提取后组成训练集；S2：构建分类模型，通过训练集对分类模型进行训练，得到训练后的初始分类模型；S3：继续采集webshell样本，并提取样本的特征向量组成新增样本集，通过新增样本集中的样本对初始分类模型进行增量学习，得到增量学习后的分类模型；S4：通过增量学习后的分类模型对webshell进行检测。本发明利用了有标记样本和无标记样本的集合，通过解析样本抽象语法树得到词集向量的方式获得样本特征向量，无需人工标记，利用词集向量和基于调整筛选的最小距离分类算法，只需少量样本即可得到初始模型，大大降低了人力成本。