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随着互联网的飞速发展，网络攻击行为日益频繁。 Webshel是常见的网络攻击方传统的检测手段已无法应对复杂灵活的变种 Webshell攻击。为解决这一问题，提出了一种基于TF-IDF的 Webshell文件检测方法。系统首先对不同类型的Webshell文件进行分类，并对不同文件进行相应的预处理转码，以降低混淆干扰技术对检测的影响;随后建立词袋模型，并采用TF-IDF算法加权提取相关特征;最后使用 Xgboost算法训练得到检测模型。与传统机器学习算法进行的10折交叉验证对比测试表明，使用TF-IDF算法预处理后结合Ⅹ Gboost算法的 Webshel文件检测模型性能岀色，检测效果相较于传统检测方法在准确率、精确率、召回率等方面均有所提高，同时具备更强的鲁棒性与泛化能力，其中对PHP类型文件检测的准确率达到了8.09%，对JSP类型文件检测准确率达到了97.09%。
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