| 基于BERT-LSTM模型的WebShell文件檢測研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>883 K | |
| 標簽： BERT LSTM WebShell | |
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| 文檔介紹：針對基于傳統規則的WebShell文件檢測難度大，采用文本分類的思想，設計了一種基于BERT-LSTM模型的WebShell檢測方法。首先，對現有公開的正常PHP文件和惡意PHP文件進行清洗編譯，得到指令opcode碼；然后，通過變換器的雙向編碼器表示技術（BERT）將操作碼轉換為特征向量；最后結合長短期記憶網絡（LSTM）從文本序列角度檢測特征建立分類模型。實驗結果表明，該檢測模型的準確率為98.95%，召回率為99.45%，F1值為99.09%，相比于其他模型檢測效果更好。 | |
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