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WebShell是网络入侵的常用工具，具有威害性大、隐蔽性好等特点。目前的检测手段较简单，容易被绕过，难以对付复杂灵活的 WebShell。针对这些问题，提出一种智能检测 WebShell 的机器学习算法，通过对已知存在WebShell和不存在WebShell的页面进行特征学习，完成对未知页面的预测，灵活性、适应性较好。实验证明，相比传统的WebShell检测方法，该算法的检测效率、正确率更高，同时也能以一定概率检测出新型的WebShell。

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本代码包括kmeans提取特征，词袋模型提取特征，并利用softmax训练分类器。

使用OpenCV的Haar特征训练身份证级联分类器的训练环境

手动从BIOID库和MIT库截取人眼样本，左眼和右眼分开截取，分别有2254张，未进行归一化处理，归一化之后可以用作harr特征训练的输入样本，最终训练出人眼检测的分类器，由于是手工截取，耗时2周多时间完成。