基于机器学习的Webshell检测方法及源代码与文档说明

简介：
本项目提出了一种基于机器学习的Webshell检测方案，并提供详细的源代码和文档说明，旨在提高自动化识别Webshell的能力。 本课题旨在研究机器学习在Webshell检测中的应用，并以PHP为例进行深入探讨。通过分析PHP Webshell的对抗手段，收集黑白样本用于训练模型，采用有效的方法对数据进行特征化处理，生成可用于监督式机器学习的标准标签向量。 接下来尝试使用不同的算法进行实验和优化，包括随机森林分类、XGBoost提升算法、K-近邻以及决策树等。通过对比不同方法的性能，遴选出最佳的模型，并利用网格搜索与交叉验证进一步优化该模型。最后应用训练好的模型对新的PHP样本段落件进行检测测试，评估其准确性和应对未知样本的能力。 此外，本项目代码经过全面测试和确认无误后上传，确保用户能够顺利使用并获得理想结果。该项目曾获得高分评价，在答辩评审中平均分为96分。