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题名一种基于多视角特征融合的Webshell检测方法
被引量：1
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作者
林锋
徐柳婧
陈晓华
戚伟强
陈可
朱添田
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机构
浙江经贸职业技术学院信息技术系
国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
湖州师范学院信息工程学院
浙江工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《电信科学》
2020年第6期125-132,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61772026,No.U1936215)。
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文摘
Webshell是一种Web端的恶意脚本文件。它通常由攻击者上传至目标服务器来达成其非法的访问控制的目的。现有Webshell检测方法存在诸多不足,如单一的网络流量行为、简易被绕过的签名比对、单一的正则匹配等。针对上述不足之处,基于PHP语言的Webshell,提出了一种基于多视角特征融合的Webshell检测方法,首先,提取包括词法特征、句法特征、抽象特征在内的多种特征;其次,利用费舍尔评分对特征进行重要程度的排序与筛选;最后,通过SVM建立能有效区分Webshell和正常脚本的模型。在大规模的实验中,模型对Webshell和正常样本的最终分类精度达到了92.1%。
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关键词
Webshell检测
多视角特征融合
特征选择与提取
机器学习
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Keywords
Webshell detection
multi-view feature fusion
feature selection and filtering
machine learning
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分类号
TP309.5
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于结构化特征增强的密集目标计数系统研究
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作者
李永慧
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机构
山西科技学院光机电工程学院
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出处
《电视技术》
2024年第11期112-114,128,共4页
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基金
科研专项基金项目(XKY023)。
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文摘
文章提出一种基于多视角特征增强的融合神经网络模型,其任务是对大规模密集目标图像进行计数。该网络模型先利用VGG16从不同视角对图像特征进行提取,然后使用基于条件随机场的结构化特征增强模块对多尺度特征进行相互融合。将文章所提网络模型在数据集PETS2009和DukeMTMC上进行训练与测试,实验结果表明,该模型可有效提高整个模型预测结果的准确率。
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关键词
密集目标计数
特征增强
条件随机场
多视角特征融合
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Keywords
intensive object counting
feature enhancement
conditional random fields
multi-view feature fusion
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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