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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

SmartDetect: A Smart Detection Scheme for Malicious Web Shell Codes via Ensemble Learning

verfasst von : Zijian Zhang, Meng Li, Liehuang Zhu, Xinyi Li

Erschienen in: Smart Computing and Communication

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The rapid global spread of the web technology has led to an increase in unauthorized intrusions into computers and networks. Malicious web shell codes used by hackers can often cause extremely harmful consequences. However, the existing detection methods cannot precisely distinguish between the bad codes and the good codes. To solve this problem, we first detected the malicious web shell codes by applying the traditional data mining algorithms: Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Decision Tree, and Convolutional Neural Network. Then, we designed an ensemble learning classifier to further improve the accuracy. Our experimental analysis proved that the accuracy of SmartDetect—our proposed smart detection scheme for malicious web shell codes—was higher than the accuracy of Shell Detector and NeoPI on the dataset collected from Github. Also, the equal-error rate of the detection result of SmartDetect was lower than those of Shell Detector and NeoPI.

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Metadaten
Titel
SmartDetect: A Smart Detection Scheme for Malicious Web Shell Codes via Ensemble Learning
verfasst von
Zijian Zhang
Meng Li
Liehuang Zhu
Xinyi Li
Copyright-Jahr
2018
Buch
Smart Computing and Communication

Print ISBN: 978-3-030-05754-1

Electronic ISBN: 978-3-030-05755-8

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-05755-8_20