典型文献
ATWebshell:基于对抗学习和长短语义感知的Webshell检测方法
文献摘要：
[目的]Webshell是一类基于网页脚本的Web攻击程序.黑客攻击者可以通过Webshell获取服务器相关权限来窃取有价值的信息和篡改网页内容等.Webshell种类繁多,现有的检测技术手段无法应对复杂灵活的Webshell,导致Webshell检测效果差,泛化能力弱等问题.[方法]针对目前存在问题,本文提出了 ATWebshell,一种融合对抗学习和长短语义感知的Webshell检测模型.该模型一方面在词向量层主动引入对抗扰动来模拟攻击者对Webshell检测的对抗攻击,另一方面通过TextCNN和GRU双塔模型联合学习句内和句间的恶意行为.[结果]实验结果表明,本文的模型ATWebshell在提升召回率的同时也提升了精确率.[结论]通过结果证明本文ATWebshell模型的合理性和有效性,本文的研究方法为其它研究提供了思路.
文献关键词：
Webshell检测;对抗学习;GRU;TextCNN
中图分类号：
作者姓名：
郜洪奎;安通鉴;税雪飞;王欣;范渊
作者机构：
杭州安恒信息技术股份有限公司,浙江杭州310051
文献出处：
引用格式：
[1]郜洪奎;安通鉴;税雪飞;王欣;范渊-.ATWebshell:基于对抗学习和长短语义感知的Webshell检测方法)[J].数据与计算发展前沿,2022(05):68-76
A类：
ATWebshell
B类：
对抗学习,短语,语义感知,页脚,脚本,黑客攻击,攻击者,服务器,权限,窃取,篡改,网页内容,检测效果,泛化能力,检测模型,词向量,对抗扰动,模拟攻击,对抗攻击,TextCNN,GRU,双塔模型,联合学习,恶意,召回率,精确率
AB值：
0.331411
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