基于BERT-GATv2的PHP Webshell检测方法

张文涛, 张小萍, 宁梓桁

重庆邮电大学学报(自然科学版) ›› 2026, Vol. 38 ›› Issue (1) : 137 -145.

PDF
重庆邮电大学学报(自然科学版) ›› 2026, Vol. 38 ›› Issue (1) : 137 -145.

基于BERT-GATv2的PHP Webshell检测方法

    张文涛, 张小萍, 宁梓桁
作者信息 +

Author information +
文章历史 +
PDF

摘要

Webshell是一种基于Web语言的网站后门程序,通常被攻击者用来控制Web服务器。近年来,Webshell免杀技术的发展使得静态特征匹配等传统检测方法对混淆加密后的Webshell检测能力下降。对Webshell检测方法的研究在Web安全领域越来越得到重视,针对现有的Webshell检测方法难以充分挖掘Webshell的语法和语义特征的问题,提出了一种基于BERT-GATv2的PHP Webshell检测方法。该方法使用PHP代码构建异构图,并通过联合训练BERT模型和图注意力网络v2(GATv2)模型,用线性插值方法结合2个模型的输出,实现对正常样本和Webshell的分类。实验结果表明,与以往的Webshell检测方法相比,提出的Webshell检测方法在精确率、召回率和F1值指标上均展现出优异的检测性能,准确率达到了99.65%。

关键词

Webshell检测 / 图神经网络 / Web安全 / 深度学习

Key words

引用本文

引用格式 ▾
基于BERT-GATv2的PHP Webshell检测方法[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版), 2026, 38(1): 137-145 DOI:

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

AI Summary AI Mindmap
PDF

0

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/