深度学习与半监督学习结合的webshell检测技术

"基于深度学习和半监督学习的webshell检测方法通过结合卡方检验、深度学习技术，以及单分类和增量学习策略，旨在解决传统方法在webshell检测中的漏报率和误报率问题。这种方法利用有标记和无标记样本进行学习，尤其适用于标记样本稀缺的场景。在实验中，该方法在github公开的数据集上进行了训练和测试，显示出改进检测性能的能力。" 深度学习是现代机器学习领域的一种核心方法，尤其在处理大量复杂数据时表现出强大的特征学习能力。在webshell检测的上下文中，深度学习模型能够从文本数据中自动学习到高级抽象特征，这些特征对于区分恶意webshell和正常代码至关重要。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）可以有效地捕获文本序列中的模式，从而帮助识别潜在的webshell代码。 半监督学习则是一种有效的学习策略，尤其在有标记样本不足的情况下。在webshell检测中，由于获取大量精确标记的样本非常困难，半监督学习能够利用有限的有标记样本和丰富的无标记样本进行学习，以提高模型的泛化能力。本文提出的方案是先通过卡方检验筛选出最重要的特征，这是一种统计方法，用于评估特征与目标变量之间的关联性。然后，这些特征被输入到深度学习模型中，生成文本向量表示。 接下来，使用单分类和增量学习进行模型训练。单分类模型专注于一个特定的类别，例如webshell，以便更准确地识别它。而增量学习则允许模型随着时间的推移逐步适应新的数据和模式，从而逐步提高检测性能。这种策略有助于减少误报，即错误地将正常代码标记为webshell，同时也降低了漏报，即未能检测到实际存在的webshell。 在实验部分，该方法在公开的github数据集上进行验证，结果表明，结合深度学习和半监督学习的webshell检测方法显著提高了检测精度，降低了误报率和漏报率。这表明，这种方法对现实世界的Web安全防护有着积极的应用前景，尤其是在应对webshell这类隐蔽性强、变化多端的安全威胁时，能够提供更为精准的检测能力。