圖2是后端融合方法的流程圖。圖3是中間融合方法的流程圖。圖4是前端融合模型的架構(gòu)圖。圖5是前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線(xiàn)圖。圖6是前端融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線(xiàn)圖。圖7是前端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖8是規(guī)范化前端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖9...

后端融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是％，對(duì)數(shù)損失是，混淆矩陣如圖13所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖14所示。后端融合模型的roc曲線(xiàn)如圖15所示，其顯示后端融合模型的auc值為。(6)中間融合中間融合的架構(gòu)如圖16所示，中間融合方式用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從三種...

生成取值表。3把取值表與選擇的正交表進(jìn)行映射控件數(shù)Ln(取值數(shù))3個(gè)控件5個(gè)取值5的3次冪混合正交表當(dāng)控件的取值數(shù)目水平不一致時(shí)候，使用allp**rs工具生成1等價(jià)類(lèi)劃分法劃分值2邊界值分析法邊界值3錯(cuò)誤推斷法經(jīng)驗(yàn)4因果圖分析法關(guān)系5判定表法條件和結(jié)...

Alpha測(cè)試主要是對(duì)軟件產(chǎn)品的功能、局域化、界面、可使用性以及性能等等方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。而B(niǎo)eta測(cè)試是在實(shí)際環(huán)境中由多個(gè)用戶(hù)對(duì)其進(jìn)行測(cè)試，并將在測(cè)試過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤有效反饋給軟件開(kāi)發(fā)者。所以在測(cè)試過(guò)程中用戶(hù)必須定期將所遇到的問(wèn)題反饋給開(kāi)發(fā)者。[2]軟件...

幫助客戶(hù)提升內(nèi)部技術(shù)團(tuán)隊(duì)能力。例如，某三甲醫(yī)院在采用艾策科技的醫(yī)療信息化系統(tǒng)檢測(cè)方案后，不僅系統(tǒng)漏洞率下降45%，其IT團(tuán)隊(duì)的安全意識(shí)與應(yīng)急響應(yīng)能力也提升。技術(shù)創(chuàng)新未來(lái)方向艾策科技創(chuàng)始人兼CTO表示：“作為軟件檢測(cè)公司，我們始終將技術(shù)創(chuàng)新視為競(jìng)爭(zhēng)力。未...

這樣做的好處是，融合模型的錯(cuò)誤來(lái)自不同的分類(lèi)器，而來(lái)自不同分類(lèi)器的錯(cuò)誤往往互不相關(guān)、互不影響，不會(huì)造成錯(cuò)誤的進(jìn)一步累加。常見(jiàn)的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、貝葉斯規(guī)則融合(bayes...

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...

之所以被稱(chēng)為黑盒測(cè)試是因?yàn)榭梢詫⒈粶y(cè)程序看成是一個(gè)無(wú)法打開(kāi)的黑盒，而工作人員在不軟件測(cè)試方法考慮任何程序內(nèi)部結(jié)構(gòu)和特性的條件下，根據(jù)需求規(guī)格說(shuō)明書(shū)設(shè)計(jì)測(cè)試實(shí)例，并檢查程序的功能是否能夠按照規(guī)范說(shuō)明準(zhǔn)確無(wú)誤的運(yùn)行。其主要是對(duì)軟件界面和軟件功能進(jìn)行測(cè)試。對(duì)...

將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，如表3所示。從表3可以看出，前端融合和中間融合較基于模態(tài)特征的檢測(cè)準(zhǔn)確率更高，損失率更低。后端融合是三種融合方法中較弱的，雖然明顯優(yōu)于基于dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)特征的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，但稍弱于基于字節(jié)碼3...

k為短序列特征總數(shù)，1≤i≤k?？蓤?zhí)行文件長(zhǎng)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...

第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)在開(kāi)展第三方軟件測(cè)試的過(guò)程中，需要保持測(cè)試整體的嚴(yán)謹(jǐn)性，也需要對(duì)測(cè)試結(jié)果負(fù)責(zé)并確保公平公正性。所以，在測(cè)試過(guò)程中，軟件測(cè)試所使用的測(cè)試工具也是很重要的一方面。我們簡(jiǎn)單介紹一下在軟件檢測(cè)過(guò)程中使用的那些軟件測(cè)試工具。眾所周知，軟件測(cè)試的...

I)應(yīng)用過(guò)程數(shù)據(jù)預(yù)防缺陷。這時(shí)的軟件**能夠記錄軟件缺陷，分析缺陷模式，識(shí)別錯(cuò)誤根源，制訂防止缺陷再次發(fā)生的計(jì)劃，提供**這種括動(dòng)的辦法，并將這些活動(dòng)貫穿于全**的各個(gè)項(xiàng)目中。應(yīng)用過(guò)程數(shù)據(jù)預(yù)防缺陷有礴個(gè)成熟度子目標(biāo):1)成立缺陷預(yù)防組。2)識(shí)別和記錄在...

并將測(cè)試樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行檢測(cè)并得出檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)集選取實(shí)驗(yàn)評(píng)估使用了不同時(shí)期的惡意軟件和良性軟件樣本，包...

特征之間存在部分重疊，但特征類(lèi)型間存在著互補(bǔ)，融合這些不同抽象層次的特征可更好的識(shí)別軟件的真正性質(zhì)。且惡意軟件通常偽造出和良性軟件相似的特征，逃避反**軟件的檢測(cè)，但惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)抽象層次的特征逃避檢測(cè)?；谠撚^點(diǎn)，本發(fā)明實(shí)施例提出一種基于多...

本發(fā)明屬于惡意軟件防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域：：，涉及一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法。背景技術(shù)：：：惡意軟件是指在未明確提示用戶(hù)或未經(jīng)用戶(hù)許可的情況下，故意編制或設(shè)置的，對(duì)網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生威脅或潛在威脅的計(jì)算機(jī)軟件。常見(jiàn)的惡意軟件有計(jì)算機(jī)**(簡(jiǎn)稱(chēng)**)、...

后端融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是％，對(duì)數(shù)損失是，混淆矩陣如圖13所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖14所示。后端融合模型的roc曲線(xiàn)如圖15所示，其顯示后端融合模型的auc值為。(6)中間融合中間融合的架構(gòu)如圖16所示，中間融合方式用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從三種...

不*可以用于回歸測(cè)試，也可以為以后的測(cè)試提供參考。[4](8)錯(cuò)誤不可避免原則。在測(cè)試時(shí)不能首先假設(shè)程序中沒(méi)有錯(cuò)誤。[4]軟件測(cè)試方法分類(lèi)編輯軟件測(cè)試方法的分類(lèi)有很多種，以測(cè)試過(guò)程中程序執(zhí)行狀態(tài)為依據(jù)可分為靜態(tài)測(cè)試（StaticTesting，ST）和...

***級(jí)初始級(jí)TMM初始級(jí)軟件測(cè)試過(guò)程的特點(diǎn)是測(cè)試過(guò)程無(wú)序，有時(shí)甚至是混亂的，幾乎沒(méi)有妥善定義的。初始級(jí)中軟件的測(cè)試與調(diào)試常常被混為一談，軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中缺乏測(cè)試資源，工具以及訓(xùn)練有素的測(cè)試人員。初始級(jí)的軟件測(cè)試過(guò)程沒(méi)有定義成熟度目標(biāo)。第二級(jí)定義級(jí)TMM...

**小化對(duì)數(shù)損失基本等價(jià)于**大化分類(lèi)器的準(zhǔn)確度，對(duì)于完美的分類(lèi)器，對(duì)數(shù)損失值為0。對(duì)數(shù)損失函數(shù)的計(jì)算公式如下：其中，y為輸出變量即輸出的測(cè)試樣本的檢測(cè)結(jié)果，x為輸入變量即測(cè)試樣本，l為損失函數(shù)，n為測(cè)試樣本(待檢測(cè)軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件)數(shù)目，yij...

本書(shū)內(nèi)容充實(shí)、實(shí)用性強(qiáng)，可作為高職高專(zhuān)院校計(jì)算機(jī)軟件軟件測(cè)試技術(shù)課程的教材，也可作為有關(guān)軟件測(cè)試的培訓(xùn)教材，對(duì)從事軟件測(cè)試實(shí)際工作的相關(guān)技術(shù)人員也具有一定的參考價(jià)值。目錄前言第1章軟件測(cè)試基本知識(shí)第2章測(cè)試計(jì)劃第3章測(cè)試設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)第4章執(zhí)行測(cè)試第5章測(cè)...

optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練基本都是基于梯度下降的，尋找函數(shù)值下降速度**快的方向，沿著下降方向迭代，迅速到達(dá)局部**優(yōu)解的過(guò)程就是梯度下降的過(guò)程。使用訓(xùn)練集中的全部樣本訓(xùn)練一次就是一個(gè)e...

不*可以用于回歸測(cè)試，也可以為以后的測(cè)試提供參考。[4](8)錯(cuò)誤不可避免原則。在測(cè)試時(shí)不能首先假設(shè)程序中沒(méi)有錯(cuò)誤。[4]軟件測(cè)試方法分類(lèi)編輯軟件測(cè)試方法的分類(lèi)有很多種，以測(cè)試過(guò)程中程序執(zhí)行狀態(tài)為依據(jù)可分為靜態(tài)測(cè)試（StaticTesting，ST）和...

測(cè)試人員素質(zhì)要求1、責(zé)任心2、學(xué)習(xí)能力3、懷疑精神4、溝通能力5、專(zhuān)注力6、洞察力7、團(tuán)隊(duì)精神8、注重積累軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試目的編輯軟件測(cè)試的目的是為了保證軟件產(chǎn)品的**終質(zhì)量，在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，對(duì)軟件產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量控制。一般來(lái)說(shuō)軟件測(cè)試應(yīng)由**的產(chǎn)品評(píng)...

***級(jí)初始級(jí)TMM初始級(jí)軟件測(cè)試過(guò)程的特點(diǎn)是測(cè)試過(guò)程無(wú)序，有時(shí)甚至是混亂的，幾乎沒(méi)有妥善定義的。初始級(jí)中軟件的測(cè)試與調(diào)試常常被混為一談，軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中缺乏測(cè)試資源，工具以及訓(xùn)練有素的測(cè)試人員。初始級(jí)的軟件測(cè)試過(guò)程沒(méi)有定義成熟度目標(biāo)。第二級(jí)定義級(jí)TMM...

并將測(cè)試樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行檢測(cè)并得出檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)集選取實(shí)驗(yàn)評(píng)估使用了不同時(shí)期的惡意軟件和良性軟件樣本，包...

本發(fā)明屬于惡意軟件防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域：：，涉及一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法。背景技術(shù)：：：惡意軟件是指在未明確提示用戶(hù)或未經(jīng)用戶(hù)許可的情況下，故意編制或設(shè)置的，對(duì)網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生威脅或潛在威脅的計(jì)算機(jī)軟件。常見(jiàn)的惡意軟件有計(jì)算機(jī)**(簡(jiǎn)稱(chēng)**)、...

在介紹諸多知識(shí)點(diǎn)的過(guò)程當(dāng)中結(jié)合直觀形象的圖表或?qū)嶋H案例進(jìn)行深入淺出的分析，從而使讀者可以更好地理解秋掌握軟件測(cè)試?yán)碚撝R(shí)，并迅速地運(yùn)用到實(shí)際測(cè)試工作中去。本書(shū)適合作為各層次高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)的教學(xué)用書(shū)，也可作為軟件測(cè)試人員的參考書(shū)。目錄前言第1章概述...

所以第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)可以說(shuō)是使用loadrunner軟件工具較多的一個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，也能保證軟件測(cè)試報(bào)告結(jié)果的性能準(zhǔn)確。二、軟件測(cè)試漏洞掃描工具在客戶(hù)需要的軟件測(cè)試報(bào)告中，軟件安全的滲透測(cè)試和漏洞掃描一般會(huì)作為信息安全性的軟件測(cè)試報(bào)告內(nèi)容。首先來(lái)說(shuō)一下漏...

對(duì)一些質(zhì)量要求和可靠性要求較高的模塊，一般要滿(mǎn)足所需條件的組合覆蓋或者路徑覆蓋標(biāo)準(zhǔn)。[2]軟件測(cè)試方法集成測(cè)試集成測(cè)試是軟件測(cè)試的第二階段，在這個(gè)階段，通常要對(duì)已經(jīng)嚴(yán)格按照程序設(shè)計(jì)要求和標(biāo)準(zhǔn)組裝起來(lái)的模塊同時(shí)進(jìn)行測(cè)試，明確該程序結(jié)構(gòu)組裝的正確性，發(fā)現(xiàn)和...

保留了較多信息，同時(shí)由于操作數(shù)比較隨機(jī)，某種程度上又沒(méi)有抓住主要矛盾，干擾了主要語(yǔ)義信息的提取。pe文件即可移植文件導(dǎo)入節(jié)中的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)(dll)和應(yīng)用程序接口(api)信息能大致反映軟件的功能和性質(zhì)，通過(guò)一個(gè)可執(zhí)行程序引用的dll和api信息可以粗略...