基于文本向量的PHP-webshell检测：XGBoost与TF-IDF算法提升准确性

本文主要探讨了一种新颖的基于文本向量的PHP-webshell检测方法，针对传统静态检测方法存在的局限性，如对混淆脚本和新型webshell的识别不足，以及机器学习方法的特征普适性较差等问题。该技术方案由四川大学网络空间安全学院的张贺威和刘晓洁提出。 静态检测是PHP-webshell检测的常用手段，通常分为基于PHP脚本静态特征分析和基于运行行为分析两种方法。动态检测通过监测代码执行过程中的敏感行为，如流量变化和系统指令，但其缺点包括高部署难度、资源占用大和检测周期长，不适用于大规模批量检测，还可能影响Web系统的性能。 传统的静态检测方法主要依赖于正则表达式匹配或基于特定规则库的匹配，这些方法在面对复杂混淆的PHP-webshell脚本时，检测效果有限。为解决这个问题，研究者引入了文本向量技术，利用*n-gram算法和TF-IDF算法对PHP脚本执行过程中产生的操作码序列进行转换，将这些操作码序列视为文本特征。n-gram算法用于捕捉连续的字符序列，而TF-IDF算法则量化了词语的重要性，有助于提取关键信息。 然后，文章采用了极限梯度提升算法XGBoost对转化后的文本向量进行分类，通过模型训练，将PHP脚本分为正常和恶意两类。这种方法能够有效识别PHP-webshell，提高检测的准确性和效率，弥补了传统方法的不足。 关键词：PHP-webshell检测、TF-IDF算法、XGBoost算法、Web安全、机器学习。该研究的工作成果有助于提升PHP-webshell的静态检测性能，减少误报和漏报，从而增强Web系统的安全性。 该论文的中图分类号为TP399，文献标志码为A，表明它属于计算机科学技术领域，特别是与Web安全相关的研究。通过本文的研究，研究人员旨在为PHP-webshell检测提供一种更高效、更准确的解决方案，这对于网络安全领域的实践应用具有重要意义。