基于多层神经网络的Webshell改进检测方法研究.docx

基于多层神经网络的Webshell改进检测方法研究
摘要：Webshell是一种恶意软件，能够通过Web漏洞入侵网站服务器，并与远程攻击者进行通信和操控。传统的Webshell检测方法主要基于黑白名单、规则和特征匹配等静态方法，容易受到变种Webshell的绕过。本文提出了一种基于多层神经网络的Webshell改进检测方法，通过学习Webshell的动态行为特征，提高检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法能够有效检测Webshell，并有效抵御变种Webshell的绕过攻击。
1.引言
Webshell是一种常见的网络攻击工具，能够在受攻击的服务器上建立一个特殊的网页，通过该网页与攻击者进行通信和控制。Webshell的存在给网络安全带来了严重威胁，例如数据泄露、账号盗取等。为了保护服务器的安全，研究Webshell检测方法具有重要意义。
2.相关工作
目前，Webshell的检测主要基于静态分析和动态行为分析两种方法。静态分析方法主要通过匹配已知的Webshell特征或规则进行检测，但容易受到变种Webshell的绕过。动态行为分析方法通过监控Webshell执行时的行为特征进行检测，但存在一定的误报率和漏报率。
3.方法介绍
本文提出了一种基于多层神经网络的Webshell改进检测方法。该方法首先通过数据预处理，将原始日志数据转换为适合神经网络输入的格式。然后构建多层神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收预处理后的数据，隐藏层进行特征提取和学习，输出层进行Webshell的分类预测。最后，通过反向传播算法进行网络训练和优化。
4.实验设计
为验证方法的有效性，本文设计了一系列实验。首先，收集了一批正常流量和Webshell流量的数据集，并进行数据预处理。然后，将数据集划分为训练集和测试集，用于神经网络的训练和测试。最后，通过与其他检测方法进行对比实验，评估本方法的性能。
5.实验结果与分析
实验结果表明，本文提出的方法在Webshell的检测准确率和鲁棒性方面显著优于传统的静态分析和动态行为分析方法。与其他方法相比，本方法能够有效检测Webshell，并有效抵御变种Webshell的绕过攻击。
6.结论与展望
本文提出了一种基于多层神经网络的Webshell改进检测方法，通过学习Webshell的动态行为特征，提高检测的准确性和鲁棒性。实验结果证明了该方法的有效性，但还存在一些问题需要进一步研究和改进，例如提高检测速度和降低误报率。希望未来能有更多的研究工作能够解决这些问题，进一步提高Webshell的检测能力。
关键词：Webshell；多层神经网络；动态行为特征；准确性；鲁棒性。