大数据分析在检测PHP Webshell中的应用主要包括以下几个方面：
数据收集：大数据分析可以通过收集大量的日志数据、网络流量数据等来获取PHP Webshell的特征信息，包括常见的恶意代码、异常的访问行为等。
特征提取：通过大数据分析技术，可以从庞大的数据中提取出PHP Webshell的特征信息，如关键字、特定的网络请求模式等。
行为分析：大数据分析可以通过对PHP Webshell的行为进行分析，识别出其典型的执行流程和特征行为，从而更好地进行检测和防范。
异常检测：基于大数据分析的技术，可以构建出PHP Webshell的异常检测模型，及时发现并阻止恶意代码的执行。
实时监控：大数据分析可以实现实时的监控和分析，及时发现PHP Webshell的入侵行为，并进行及时的响应和处理。
综上所述，大数据分析在检测PHP Webshell中的应用可以帮助提高检测的准确性和效率，有效防范恶意攻击行为的发生。
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