Webshell恶意函数检测：机器学习防御策略

该论文标题为"Webshell恶意函数检测"，由王栋和杨云龙同学撰写，隶属于南京信息工程大学计算机与软件学院，主要针对当前网络安全领域面临的问题展开研究。随着网络技术的飞速发展，传统的木马检测技术已经无法有效应对攻击者日益多样的手段，尤其是Webshell技术的广泛应用，使得Web应用系统成为攻击者的重点关注目标，威胁国家安全和社会稳定。 论文的开头部分介绍了研究的背景，强调了由于攻击技术的多元化，原有的安全防护措施不足以应对Webshell带来的挑战。为了应对这一问题，作者引入了机器学习和深度学习等先进技术，将这些技术应用于Webshell中的恶意函数检测。具体而言，研究者收集了大量数据，包括3000个恶意后门（Webshell脚本）和3000个普通PHP文件（源自常见的开源CMS），用于构建特征学习模型。数据预处理阶段，使用Python技术筛选出Webshell中的危险函数，并利用2-Gram进行分词，进一步采用TF-IDF算法进行特征选择和增强。 在研究方法和模型评估部分，论文采用了朴素贝叶斯和随机森林等经典机器学习算法进行模型训练，旨在通过这些模型对恶意函数进行准确的分类，区分正常Webshell与恶意代码。通过性能比较，研究者评估了所提方法的有效性和鲁棒性，以确保在实际应用中能有效地检测和抵御Webshell攻击。 总结与展望部分，作者对当前的研究成果进行了概括，并对未来可能的研究方向提出了设想，可能包括更高级别的特征表示学习、集成更多元化的模型或者探索更有效的实时检测策略。 关键词方面，"webshell"和"危险函数"是论文的核心关注点，突出了研究的焦点。整篇论文围绕着如何利用现代机器学习技术提升Webshell恶意函数检测的精确度和效率，为网络安全领域的防御策略提供了理论支持和技术参考。