检索结果-南通市图书馆

Malicious webshell family dataset for webshell multi-classification research

Visual Informatics 2024年第1期8卷 47-55页

作者： Ying Zhao Shenglan Lv Wenwei Long Yilun Fan Jian Yuan Haojin Jiang Fangfang Zhou School of Computer Science and Engineering Central South UniversityChangshaHunanChina Alibaba Cloud Intelligence Business Group Alibaba CloudBeijingChina

Malicious webshells currently present tremendous threats to cloud *** relevant studies and open webshell datasets consider malicious webshell defense as a binary classification problem,that is,identifying whether a webshell is malicious or ***,a fine-grained multi-classification is urgently needed to enable precise responses and active defenses on malicious webshell *** paper introduces a malicious webshell family dataset named MWF to facilitate webshell multiclassification *** dataset contains 1359 malicious webshell samples originally obtained from the cloud servers of Alibaba *** of them is provided with a family *** samples of the same family generally present similar characteristics or *** dataset has a total of 78 families and 22 ***,this paper introduces the human–machine collaboration process that is adopted to remove benign or duplicate samples,address privacy issues,and determine the family of each *** paper also compares the distinguished features of the MWF dataset with previous datasets and summarizes the potential applied areas in cloud security and generalized sequence,graph,and tree data analytics and visualization.

关键词： Open dataset webshell webshell family Cloud security

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