机器学习项目源码分享：PHP-WebShell扫描工具

资源摘要信息:"基于机器学习的ScanWebShell识别项目源码+项目说明.zip" 该项目是一个以机器学习为基础的WebShell扫描工具，具备Web服务形式，支持多用户独立使用，并利用`celery`配合扫描任务。该资源主要针对计算机、通信、自动化等相关专业的学生、老师或从业者，可以作为课程设计、课程大作业、毕业设计等。该资源代码经过调试测试，可用于小白学习、进阶。 该项目的主要知识点包括： 1. Python编程：项目代码是用Python编写的，Python语言的语法和编程技巧是该项目的基础。 2. Django框架：该项目使用Django框架，是一个高级的Python Web框架，能够快速搭建Web服务。 3. Celery：Celery是一个异步任务队列/作业队列，基于分布式消息传递。该项目利用Celery来配合扫描任务，实现多用户独立使用。 4. Redis：Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。该项目使用Redis作为Celery的后台任务存储。 5. 机器学习：该项目是一个基于机器学习的WebShell扫描工具，需要了解和掌握机器学习的基本原理和应用。 6. 环境配置：该项目需要安装`php vld`插件，配置`settings.py`，设置邮箱等，需要一定的环境配置知识。 7. 数据库操作：该项目使用Django自带的数据库操作，需要了解数据库的基本操作和SQL语言。 该项目的运行步骤如下： 1. 配置环境：安装`php vld`插件，配置`settings.py`，设置邮箱等。 2. 安装依赖：使用`python3 -m pip install -r requirements.txt`安装项目依赖。 3. 数据库迁移：使用`python3 manage.py makemigrations`和`python3 manage.py migrate`进行数据库迁移。 4. 静态文件收集：使用`python3 manage.py collectstatic`收集静态文件。 5. 创建超级用户：使用`python3 manage.py createsuperuser`创建超级用户。 6. 启动Celery：使用`celery -A ScanWebShell worker -l info`启动Celery。 7. 启动服务：使用`python3 manage.py runserver *.*.*.*:8000`启动服务。 该项目的文件结构包括开发文档、项目说明、核心代码文件和一些子模块，其中核心代码文件包括`manage.py`、`requirements.txt`、`learn.yaml`、`TrainedData`、`utils`、`user`、`ScanWebShell`、`job`等。这些文件共同构成了整个项目，实现了WebShell的扫描和识别功能。