在探索PHP Webshell攻击的机器学习对抗策略时，可以考虑以下几点：
数据准备：收集足够的恶意PHP Webshell样本和正常PHP代码样本，以便训练机器学习模型。
特征工程：对PHP代码进行特征提取，可以考虑使用n-gram、词袋模型、TF-IDF等技术。
选择合适的机器学习算法：可以尝试使用监督学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林等，来区分恶意PHP Webshell和正常PHP代码。
对抗性训练：可以通过对抗性训练的方式提高模型的鲁棒性，例如添加对抗样本、对抗训练等技术。
持续监控和更新：定期监控模型的性能，并及时更新模型以应对新的攻击手法和变种。
通过以上对抗策略，可以提高机器学习模型对PHP Webshell攻击的检测效果，从而保护Web应用的安全。
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