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隨著互聯網的飛速發展，網絡攻擊行為日益頻繁。 Webshel是常見的網絡攻擊方傳統的檢測手段已無法應對復雜靈活的變種 Webshell攻擊。為解決這一問題，提出了一種基于TF-IDF的 Webshell文件檢測方法。系統首先對不同類型的Webshell文件進行分類，并對不同文件進行相應的預處理轉碼，以降低混淆干擾技術對檢測的影響;隨后建立詞袋模型，并采用TF-IDF算法加權提取相關特征;最后使用 Xgboost算法訓練得到檢測模型。與傳統機器學習算法進行的10折交叉驗證對比測試表明，使用TF-IDF算法預處理后結合Ⅹ Gboost算法的 Webshel文件檢測模型性能岀色，檢測效果相較于傳統檢測方法在準確率、精確率、召回率等方面均有所提高，同時具備更強的魯棒性與泛化能力，其中對PHP類型文件檢測的準確率達到了8.09%，對JSP類型文件檢測準確率達到了97.09%。
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