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在探索PHP Webshell攻擊的機器學習對抗策略時，可以考慮以下幾點：
數據準備：收集足夠的惡意PHP Webshell樣本和正常PHP代碼樣本，以便訓練機器學習模型。
特征工程：對PHP代碼進行特征提取，可以考慮使用n-gram、詞袋模型、TF-IDF等技術。
選擇合適的機器學習算法：可以嘗試使用監督學習算法，如支持向量機（SVM）、隨機森林等，來區分惡意PHP Webshell和正常PHP代碼。
對抗性訓練：可以通過對抗性訓練的方式提高模型的魯棒性，例如添加對抗樣本、對抗訓練等技術。
持續監控和更新：定期監控模型的性能，并及時更新模型以應對新的攻擊手法和變種。
通過以上對抗策略，可以提高機器學習模型對PHP Webshell攻擊的檢測效果，從而保護Web應用的安全。
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