# 基于机器学习的 Webshell 检测
> Research of Webshell Detection Based on Machine Learning
本课题旨在研究机器学习在 Webshell 检测中的应用，以目前应用广泛的服务器端语言 PHP 为例，通过学习和研究 PHP Webshell 在检测中的对抗手段，收集充分的黑白样本用于机器学习模型训练，采用较为有效的方式进行特征化工程，清洗出可用于机器学习的带有标签的标准化特征向量，从而进行监督式机器学习。
同时尝试采用不同机器学习算法进行学习训练，如 Bagging 算法系列中较为著名的随机森林分类算法、Boosting 算法系列中较为著名的 XGBoost 提升算法、模式识别领域中较为常见的 K-近邻算法、分类问题中较为经典的有监督学习算法决策树分类算法等，对比训练结果遴选出最优算法模型。最后通过网格搜索和交叉验证对训练模型进行优化，用得到的训练模型来对新的 PHP 样本文件进行检测试验，观察其检测效果及对未知样本的检测能力，进行试验结果评估和总结。
## Overview
Webshell 检测策略：
PHP Webshell 免杀：
主要相关工作：
检测框架：
## Related Work
数据收集：
OPCode 提取：
自然语言处理：
机器学习模型训练：
## System Design & Development
<details>
<summary>Machine Learning</summary>
</details>
<details>
<summary>Web Application</summary>
前端 UI 界面：
扫描报告模板：
</details>
<details>
<summary>CLI Application</summary>
运行结果演示：
</details>
<details>
<summary>GUI Application</summary>
运行结果演示：
</details>
**- 参考 -**
- https://github.com/opensec-cn/chip
- https://github.com/0v3rW4tch/webshell_detect_cms
- https://github.com/hooog/webshellDc
基于机器学习的 Webshell 检测.zip （175个子文件） 
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