基于BERT-LSTM模型的WebShell文件檢測(cè)研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>883 K
標(biāo)簽： BERT LSTM WebShell
所需積分：0分積分不夠怎么辦,？
文檔介紹：針對(duì)基于傳統(tǒng)規(guī)則的WebShell文件檢測(cè)難度大，采用文本分類的思想,，設(shè)計(jì)了一種基于BERT-LSTM模型的WebShell檢測(cè)方法。首先,，對(duì)現(xiàn)有公開的正常PHP文件和惡意PHP文件進(jìn)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(shù)（BERT）將操作碼轉(zhuǎn)換為特征向量,；最后結(jié)合長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）從文本序列角度檢測(cè)特征建立分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該檢測(cè)模型的準(zhǔn)確率為98.95%,，召回率為99.45%，F(xiàn)1值為99.09%,，相比于其他模型檢測(cè)效果更好,。
現(xiàn)在下載
VIP會(huì)員,，AET專家下載不扣分；重復(fù)下載不扣分,，本人上傳資源不扣分,。