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机器学习检测Webshell

简介

提取PHP执行中的opcode，采用 opcode词袋 + tf-idf 进行关键信息提取

采用朴素贝叶斯算法进行训练。

进行 PHP WebShell 的检测。

部署

step 1. Python环境部署

pip install -r requirements.txt

step 2. PHP opcode 部署

开启opcode模式

windows环境

1. 下载 vld.dll 插件并存放在php ext 目录下
2. 配置 php.ini 激活vld.dll 文件

VLD.dll下载地址

PHP.ini 配置参考文章

第一次进行训练

将白名单的文件放入到 white-list 文件夹中
将黑名单文件放入到 black-list 文件夹中

进行第一次训练

python train.py

Note:

避免每次生成opcode 的时间过长，每次训练完成后，会生成两个文件，black_opcodes.txt & white_opcodes.txt。

如果有新的白名单文件或者黑名单文件加入，先删除掉black_opcodes.txt 和 white_opcodes.txt 文件，然后再次进行训练。

训练完成后，会在save文件夹内，生成一个gnb.pkl文件，这个是训练好的缓存文件。

检测

检测单个文件

python check.py [filename]

重复训练

  1. 提供训练集 在人工得到结果后，可以在white-list & black-list 文件夹中，添加已知的结果，再按照第一次训练的方法，进行再次训练。得到的结果便会更加准确。

数据集（参考）

白名单

黑名单