基于多层神经网络的Webshell改进检测方法研究

摘要

Webshell是常见的网络攻击方式,而传统的检测手段已无法应对复杂灵活的变种Webshell攻击.因此,提出了一种基于多层神经网络的Webshell改进检测方法.首先,将采集的文件样本进行预编译处理,得到中间代码opcode;其次,使用较新颖的词向量转换算法word2vec将代码序列转换为特征向量;最后,通过设计好的多层神经网络进行检测.经过实验,相较于其他方法,所提方法有效提高了准确率、召回率等性能参数.