机器学习实现Webshell恶意函数检测项目源码及报告

资源摘要信息:"该项目是一个基于机器学习的Webshell中恶意函数检测系统，包含源码、项目报告、数据文件以及项目说明等多个组成部分。Webshell恶意函数检测是信息安全领域中的一个重要课题，主要用于识别Web服务器上的脚本中是否存在恶意代码，其目的是为了防止Web应用的安全漏洞被利用，确保网络安全。本项目结合了当前流行的数据挖掘和机器学习技术，通过训练模型来识别和检测潜在的恶意行为，旨在为相关专业领域的教师、学生和企业员工提供一个参考和学习的平台。 项目代码方面，提供了train.py、check.py和utils.py三个核心脚本文件。train.py是用于训练恶意函数检测模型的脚本，它能够处理数据集并训练机器学习模型；check.py则用于检测功能，它可以利用训练好的模型来检测新的Webshell样本中是否存在恶意函数；utils.py文件通常包含了项目中会使用到的一些通用工具函数，比如数据预处理、模型保存和加载等辅助功能。 在文档资料方面，项目包含了题为Webshell恶意检测论文.docx的文档，该文档详细介绍了项目的理论基础、研究方法、实验过程和测试结果，是一份详尽的课程设计报告。项目说明.md文件则为用户提供了一个快速入门指南，简要说明了如何运行项目以及项目的使用方法。requirements.txt文件记录了项目运行所需的依赖库和版本信息，这对于在新环境中部署该项目至关重要。 此外，源码提交备份是项目源代码的备份文件，通常用于记录代码的版本历史和提交记录，方便在多个开发环境之间同步和管理代码。说明.txt文件则可能包含了关于项目的简要说明或者安装、运行前的注意事项。 标签信息"机器学习 Webshell 恶意函数检测 课设报告 课程设计"表明该项目与机器学习技术、Webshell恶意代码检测、课程设计密切相关，适合用于教学和研究目的。"机器学习"强调了该项目采用的技术核心，"Webshell"指明了检测对象，"恶意函数检测"则是具体的技术应用点。"课设报告"和"课程设计"则再次强调了该项目的教育和学习目的。 最后，项目在使用和部署时需要注意，文件名和路径应避免使用中文字符，以防止潜在的解析错误。这主要是因为中文字符在操作系统路径中可能会被错误地处理，特别是在不同语言版本的操作系统之间可能存在兼容性问题。如果出现任何问题，建议私信作者进行沟通，以便及时获得解决方案。"