基于机器学习的Webshell恶意函数检测系统研究

资源摘要信息:"课程设计基于机器学习的Webshell中恶意函数检测源码+设计报告+样本数据.zip" 知识点： 1. 网络安全与Webshell攻击技术：本项目针对网络安全领域中日益严重的Webshell攻击问题。Webshell是一种通过Web应用上传到服务器的一种脚本，攻击者可以利用它对服务器进行远程控制。随着攻击技术的多样化发展，传统的木马检测技术已经不能满足当前安全需求，因此需要探索新的技术和方法来应对这些威胁。 2. 机器学习与深度学习在安全领域的应用：机器学习尤其是深度学习技术的发展为网络安全带来了新的解决途径。在本项目中，机器学习被用来分析Webshell文件中的特征，并利用这些特征来识别和预测未知的恶意行为。深度学习能够处理大量的数据，学习复杂的模式，从而在安全领域发挥着越来越重要的作用。 3. 数据预处理与特征提取：在进行机器学习建模之前，数据预处理是至关重要的一步。本项目中对Webshell样本和普通PHP文件样本进行了预处理，包括使用Python进行函数匹配，并采用2-Gram分组和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）方法进行特征提取。这些方法能够将文本数据转换为模型可处理的数值形式，以便于后续的模型训练和预测。 4. 模型训练与评估：为了检测Webshell中的恶意函数，项目采用了多种机器学习模型进行训练，包括朴素贝叶斯、随机森林、决策树等。通过对比率等评价方法对这些模型的性能进行了测试和评估。评估指标能够反映模型预测的准确性和泛化能力。 5. PHP文件的危险函数检测：本项目专注于PHP语言编写的Webshell脚本。通过研究PHP文件中的危险函数特征，实现了对Webshell行为操作中危险函数的检测。这一步骤对于安全防护具有重要的实际意义，因为能够直接识别出文件中可能被利用的恶意代码。 6. 开源CMS系统中的Webshell行为分析：项目中还分析了两个开源CMS系统（Anchor CMS和Joomla CMS）中的文件。通过分析这些文件中的Webshell行为，能够更好地理解Webshell如何在实际环境中被利用，并据此制定相应的安全策略。 7. 项目实施流程和文件结构：根据提供的文件名称列表，项目由以下几个部分构成：Webshell恶意检测论文（docx格式，可能包含了详细的理论背景、实施步骤和结果分析）、项目说明（md格式，可能包含了项目的具体说明和执行指南）、源码文件（包括train.py、check.py、utils.py三个Python脚本文件，分别负责模型训练、结果检查和工具函数）、以及一个requirements.txt文件（记录了项目所需的所有Python库依赖，用于保证环境的一致性和项目的可复现性）。 总结以上知识点，我们可以看到该项目通过机器学习技术对Webshell中的恶意函数进行检测，这不仅展示了机器学习技术在网络安全领域的应用潜力，也为安全防护提供了新的思路和工具。通过对大量样本数据的分析和学习，机器学习模型能够有效地识别出潜在的威胁，从而提升整个Web应用系统的安全水平。