1.一种webshell脚本检测方法，其特征在于，该方法包括：按照预先设定的特征提取模板，从待检测脚本中提取特征；所述特征提取模板，包括：提取多个不同设定类型的特征的模板；所述按照预先设定的特征提取模板，从待检测脚本中提取特征，包括：按照提取多个不同设定类型的特征的模板，从所述待检测脚本中提取多个不同所述设定类型的特征；所述不同设定类型的特征包括：词法特征、句法特征和抽象特征；所述词法特征为根据webshell接受各类命令与受害服务器进行信息交互的特点，分析webshell所需的全局变量，将代表接受信息的全局变量的数量作为的特征，所述句法特征为所述webshell能够自动地适应各类操作系统并自动地尝试获取相关软件的权限的特征，所述抽象特征为敏感函数匹配度，所述敏感函数匹配度用于表征PHP语言中关键词的运用情况；从所述特征中筛选出符合设定规则的特征，将筛选出的特征作为待使用特征；将所述待使用特征输入到预先训练好的SVM模型，得到所述SVM模型输出的分类结果，所述预先训练好的SVM模型为利用webshell训练特征和正常web训练特征训练得到的；所述webshell训练特征和所述正常web训练特征的获得过程，包括：获取webshell脚本集和正常web脚本集；分别按照所述预先设定的特征提取模板，从所述webshell脚本集中的webshell脚本和所述正常web脚本集中的正常web脚本中提取特征，得到待处理webshell特征和待处理正常web特征；所述分别按照所述预先设定的特征提取模板，从所述webshell脚本集中的webshell脚本和所述正常web脚本集中的正常web脚本中提取特征，包括：分别按照提取多个不同设定类型的特征的模板，从所述webshell脚本集中的webshell脚本和所述正常web脚本集中的正常web脚本中提取所述多个不同设定类型的特征；分别从所述待处理webshell特征和所述待处理正常web特征中筛选出符合所述设定规则的特征，将筛选得到的特征分别作为webshell训练特征和正常web训练特征。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设定规则，包括：特征排名高于设定排名阈值的规则；所述特征排名为基于费舍尔评分算法，对特征进行评分，按照评分从低到高进行排序得到的排名。
3.根据权利要求1-2任意一项所述的方法，其特征在于，所述分别按照所述预先设定的特征提取模板，从所述webshell脚本集中的webshell脚本和所述正常web脚本集中的正常web脚本中提取特征，包括：分别对所述webshell脚本集和所述正常web脚本集进行去噪处理，得到第一待处理webshell脚本集和第一待处理正常web脚本集；分别对所述第一待处理webshell脚本集和所述第一待处理正常web脚本集进行去冗处理，得到第二待处理webshell脚本集和第二待处理正常web脚本集；分别对所述第二待处理webshell脚本集和所述第二待处理正常web脚本集进行聚类，得到至少一个webshell目标脚本集和至少一个正常web脚本集；分别按照所述预先设定的特征提取模板，从各个所述webshell目标脚本集和各个所述正常web脚本集中提取特征。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别对所述webshell脚本集和所述正常web脚本集进行去噪处理，包括：分别将所述webshell脚本集和所述正常web脚本集中脚本长度符合设定脚本长度阈值的脚本，作为噪声脚本，并去除所述噪声脚本；分别利用反混淆技术对所述webshell脚本集中和所述正常web脚本集中去除各自的所述噪声脚本之后剩余的脚本中的BASE64编码进行清洗。
5.一种webshell脚本检测装置，其特征在于，包括：提取模块，用于按照预先设定的特征提取模板，从待检测脚本中提取特征；所述特征提取模板，包括：提取多个不同设定类型的特征的模板；所述提取模块，具体用于：按照提取多个不同设定类型的特征的模板，从所述待检测脚本中提取多个不同所述设定类型的特征；所述不同设定类型的特征包括：词法特征、句法特征和抽象特征；所述词法特征为根据webshell接受各类命令与受害服务器进行信息交互的特点，分析webshell所需的全局变量，将代表接受信息的全局变量的数量作为的特征，所述句法特征为所述webshell能够自动地适应各类操作系统并自动地尝试获取相关软件的权限的特征，所述抽象特征为敏感函数匹配度，所述敏感函数匹配度用于表征PHP语言中关键词的运用情况；筛选模块，用于从所述特征中筛选出符合设定规则的特征，将筛选出的特征作为待使用特征；分类模块，用于将所述待使用特征输入到预先训练好的SVM模型，得到所述SVM模型输出的分类结果；所述预先训练好的SVM模型为利用训练模块利用webshell训练特征和正常web训练特征训练得到的；特征获得模块，用于：获取webshell脚本集和正常web脚本集；分别按照所述预先设定的特征提取模板，从所述webshell脚本集中的webshell脚本和所述正常web脚本集中的正常web脚本中提取特征，得到待处理webshell特征和待处理正常web特征；所述特征获得模块，具体用于：分别按照提取多个不同设定类型的特征的模板，从所述webshell脚本集中的webshell脚本和所述正常web脚本集中的正常web脚本中提取所述多个不同设定类型的特征；分别从所述待处理webshell特征和所述待处理正常web特征中筛选出符合所述设定规则的特征，将筛选得到的特征分别作为webshell训练特征和正常web训练特征。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述设定规则，包括：特征排名高于设定排名阈值的规则；所述特征排名为基于费舍尔评分算法，对特征进行评分，按照评分从低到高进行排序得到的排名。
7.根据权利要求5-6任意一项所述的装置，其特征在于，所述特征获得模块，具体用于：分别对所述webshell脚本集和所述正常web脚本集进行去噪处理，得到第一待处理webshell脚本集和第一待处理正常web脚本集；分别对所述第一待处理webshell脚本集和所述第一待处理正常web脚本集进行去冗处理，得到第二待处理webshell脚本集和第二待处理正常web脚本集；分别对所述第二待处理webshell脚本集和所述第二待处理正常web脚本集进行聚类，得到至少一个webshell目标脚本集和至少一个正常web脚本集；分别按照所述预先设定的特征提取模板，从各个所述webshell目标脚本集和各个所述正常web脚本集中提取特征。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述特征获得模块，具体用于：分别将所述webshell脚本集和所述正常web脚本集中脚本长度符合设定脚本长度阈值的脚本，作为噪声脚本，并去除所述噪声脚本；分别利用反混淆技术对所述webshell脚本集中和所述正常web脚本集中去除各自的所述噪声脚本之后剩余的脚本中的BASE64编码进行清洗。
