# Webshell-Scanner
Webshell scanner using deep learning method;
Method:
1. 对webshell 统计6个特征(压缩比、最长单词、危险函数、恶意特征、信息熵、恶意表达式);
2. 将webshell 转化为n-gram向量,输入全连接网络 mlp_net(每层节点数依次为:20,10,10,1)
3. 在 mlp_net 的倒数第二层,拼接步骤1的6个特征,然后这16维特征连接到输出层
模型训练代码:mlp_feature.py
训练好的模型参数:mlp_feature_model.h5
词袋模型: models文件夹
扫描器:scan_shell.py
数据集:webshells.zip
基于深度学习的webshell扫描器,测试集准确率高于99%
这项工作基于以下代码,鲁棒性和准确率得到了提升,具有一定抵御对抗扰动(bad words)的效果: https://github.com/duoergun0729/2book/blob/master/code/webshell.py
学术菜鸟小晨
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