先將當(dāng)前軟件樣本件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制字節(jié)碼序列，然后采用n-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng)，產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征，提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示。生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統(tǒng)計(jì)所有類別已知的軟件樣本的pe可執(zhí)行文件引用的dll和api信息，從中選取引用頻率**高的多個(gè)dll和api信息；然后判斷當(dāng)前的軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)里是否存在選擇出的某個(gè)引用頻率**高的dll和api信息，如存在，則將當(dāng)前軟件樣本的該dll或api信息以1表示，否則將其以0表示，從而對(duì)當(dāng)前軟件樣本的所有dll和api信息進(jìn)行表示形成當(dāng)前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。生成軟件樣本的格式信息特征視圖，是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征，形成當(dāng)前軟件樣本的格式信息特征視圖。從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征，是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中確定存在特定格式異常的pe格式結(jié)構(gòu)特征以及存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征。特定格式異常包括：(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行，(2)節(jié)頭部可疑的屬性，。深圳艾策信息科技：賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來。福州軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)

    程序利用windows提供的接口(windowsapi)實(shí)現(xiàn)程序的功能。通過一個(gè)可執(zhí)行程序引用的動(dòng)態(tài)鏈接庫(dll)和應(yīng)用程序接口(api)可以粗略的預(yù)測(cè)該程序的功能和行為。統(tǒng)計(jì)所有樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api的頻率，留下引用頻率**高的60個(gè)dll和500個(gè)api。提取特征時(shí)，每個(gè)樣本的導(dǎo)入節(jié)里存在選擇出的dll或api，該特征以1表示，不存在則以0表示，提取的560個(gè)dll和api特征作為***個(gè)特征視圖。提取格式信息特征視圖pe是portableexecutable的縮寫，初衷是希望能開發(fā)一個(gè)在所有windows平臺(tái)上和所有cpu上都可執(zhí)行的通用文件格式。pe格式文件是封裝windows操作系統(tǒng)加載程序所需的信息和管理可執(zhí)行代碼的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)**是大量的字節(jié)碼和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有機(jī)融合。pe文件格式被**為一個(gè)線性的數(shù)據(jù)流，由pe文件頭、節(jié)表和節(jié)實(shí)體組成。惡意軟件或被惡意軟件***的可執(zhí)行文件，它本身也遵循格式要求的約束，但可能存在以下特定格式異常：(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行；(2)節(jié)頭部可疑的屬性；(3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確；(4)節(jié)之間的“間縫”；(5)可疑的代碼重定向；(6)可疑的代碼節(jié)名稱；(7)可疑的頭部***；(8)來自；(9)導(dǎo)入地址表被修改；(10)多個(gè)pe頭部；(11)可疑的重定位信息；。北京 軟件評(píng)測(cè)艾策科技：如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策！

    您當(dāng)前的位置：首頁>商務(wù)服務(wù)>軟著退稅軟件測(cè)試報(bào)告軟件測(cè)評(píng)軟著退稅軟件測(cè)試報(bào)告軟件測(cè)評(píng)65531產(chǎn)品價(jià)格：面議發(fā)貨地址：北京豐臺(tái)包裝說明：不限產(chǎn)品數(shù)量：個(gè)產(chǎn)品規(guī)格：不限信息編號(hào)：公司編號(hào)：17099560徐經(jīng)理總經(jīng)理微信進(jìn)入店鋪在線咨詢QQ咨詢相關(guān)產(chǎn)品：航標(biāo)**集團(tuán)有限公司軟件檢測(cè)報(bào)告|軟件測(cè)試報(bào)告依據(jù)科研項(xiàng)目驗(yàn)收考核指標(biāo)，對(duì)項(xiàng)目產(chǎn)品應(yīng)達(dá)到的主要技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)測(cè)，出具測(cè)試報(bào)告。軟件檢測(cè)報(bào)告|軟件測(cè)試報(bào)告業(yè)主方驗(yàn)收評(píng)測(cè)適用于系統(tǒng)開發(fā)完成后，正式上線前的階段。用戶收益：為系統(tǒng)建設(shè)單位（**、央企等）規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，提高政績;幫助為基金/課題項(xiàng)目承接方（科研院校、軟件企業(yè)等）提供驗(yàn)收依據(jù)；系統(tǒng)建設(shè)單位更直觀準(zhǔn)確地了解系統(tǒng)實(shí)際表現(xiàn)；為驗(yàn)收評(píng)審**提供參考數(shù)據(jù)；幫助系統(tǒng)建設(shè)方（軟件企業(yè)）提升系統(tǒng)的含金量；適用對(duì)象：系統(tǒng)建設(shè)方；系統(tǒng)開發(fā)的承建方。服務(wù)流程（1）材料準(zhǔn)備《軟件產(chǎn)品登記測(cè)試委托申請(qǐng)表---模板》《用戶手冊(cè)---終稿》被測(cè)軟件產(chǎn)品著作權(quán)掃描件---確認(rèn)軟件名稱版本號(hào)。

    每一種信息的來源或者形式，都可以稱為一種模態(tài)。例如，人有觸覺，聽覺，視覺，嗅覺。多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力。多模態(tài)學(xué)習(xí)從1970年代起步，經(jīng)歷了幾個(gè)發(fā)展階段，在2010年后***步入深度學(xué)習(xí)(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學(xué)習(xí)可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復(fù)雜的深度多模態(tài)模型。目前，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數(shù)據(jù)水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(intermediate-fusion)。前端融合將多個(gè)**的數(shù)據(jù)集融合成一個(gè)單一的特征向量空間，然后將其用作機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如圖1所示。由于多模態(tài)數(shù)據(jù)的前端融合往往無法充分利用多個(gè)模態(tài)數(shù)據(jù)間的互補(bǔ)性，且前端融合的原始數(shù)據(jù)通常包含大量的冗余信息。因此，多模態(tài)前端融合方法常常與特征提取方法相結(jié)合以剔除冗余信息，基于領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)從每個(gè)模態(tài)中提取更高等別的特征表示，或者應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法直接學(xué)習(xí)特征表示，然后在特性級(jí)別上進(jìn)行融合。后端融合則是將不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練好的分類器輸出決策進(jìn)行融合，如圖2所示。艾策科技案例研究：某跨國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐。

    k為短序列特征總數(shù)，1≤i≤k�？蓤�(zhí)行文件長短大小不一，為了防止該特征統(tǒng)計(jì)有偏，使用∑knk,j進(jìn)行歸一化處理。逆向文件頻率(inversedocumentfrequency，idf)是一個(gè)短序列特征普遍重要性的度量。某一短序列特征的idf，可以由總樣本實(shí)施例件數(shù)目除以包含該短序列特征之樣本實(shí)施例件的數(shù)目，再將得到的商取對(duì)數(shù)得到：其中，|d|指軟件樣本j的總數(shù)，|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數(shù)目。idf的主要思想是：如果包含短序列特征i的軟件練樣本越少，也就是|{j:i∈j}|越小，idf越大，則說明短序列特征i具有很好的類別區(qū)分能力。：如果某一特征在某樣本中以較高的頻率出現(xiàn)，而包含該特征的樣本數(shù)目較小，可以產(chǎn)生出高權(quán)重的，該特征的。因此，，保留重要的特征。此處選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征，是因?yàn)樽止?jié)碼n-grams提取的特征很多，很多都是無效特征，或者效果非常一般的特征，保持這些特征會(huì)影響檢測(cè)方法的性能和效率，所以要選出有效的特征即可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征。步驟s2、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓(xùn)練樣本，然后分別采用前端融合方法、后端融合方法和中間融合方法設(shè)計(jì)三種不同方案的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法。深圳艾策信息科技：打造智慧供應(yīng)鏈的關(guān)鍵技術(shù)。昆明性能軟件檢測(cè)報(bào)告

負(fù)載測(cè)試證實(shí)系統(tǒng)最大承載量較宣傳數(shù)據(jù)低18%。福州軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)

    置環(huán)境操作系統(tǒng)+服務(wù)器+數(shù)據(jù)庫+軟件依賴5執(zhí)行用例6回歸測(cè)試及缺陷**7輸出測(cè)試報(bào)告8測(cè)試結(jié)束軟件架構(gòu)BSbrowser瀏覽器+server服務(wù)器CSclient客戶端+server服務(wù)器1標(biāo)準(zhǔn)上BS是在服務(wù)器和瀏覽器都存在的基礎(chǔ)上開發(fā)2效率BS中負(fù)擔(dān)在服務(wù)器上CS中的客戶端會(huì)分擔(dān)，CS效率更高3安全BS數(shù)據(jù)依靠http協(xié)議進(jìn)行明文輸出不安全4升級(jí)上bs更簡便5開發(fā)成本bs更簡單cs需要客戶端安卓和ios軟件開發(fā)模型瀑布模型1需求分析2功能設(shè)計(jì)3編寫代碼4功能實(shí)現(xiàn)切入點(diǎn)5軟件測(cè)試需求變更6完成7上線維護(hù)是一種線性模型的一種，是其他開發(fā)模型的基礎(chǔ)測(cè)試的切入點(diǎn)要留下足夠的時(shí)間可能導(dǎo)致測(cè)試不充分，上線后才暴露***開發(fā)的各個(gè)階段比較清晰需求調(diào)查適合需求穩(wěn)定的產(chǎn)品開發(fā)當(dāng)前一階段完成后，您只需要去關(guān)注后續(xù)階段可在迭代模型中應(yīng)用瀑布模型可以節(jié)省大量的時(shí)間和金錢缺點(diǎn)1）各個(gè)階段的劃分完全固定，階段之間產(chǎn)生大量的文檔，極大地增加了工作量。2）由于開發(fā)模型是線性的，用戶只有等到整個(gè)過程的末期才能見到開發(fā)成果，從而增加了開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。3）通過過多的強(qiáng)制完成日期和里程碑來**各個(gè)項(xiàng)目階段。4）瀑布模型的突出缺點(diǎn)是不適應(yīng)用戶需求的變化瀑布模型強(qiáng)調(diào)文檔的作用，并要求每個(gè)階段都要仔細(xì)驗(yàn)證。福州軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)