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)從三種模態(tài)的特征分別抽取高等特征表示，然后合并學(xué)習(xí)得到的特征表示，再作為下一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入訓(xùn)練模型，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，防止過(guò)擬合，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。圖16中，用于抽取dll和api信息特征視圖的...

降低成本對(duì)每個(gè)階段都進(jìn)行測(cè)試，包括文檔，便于控制項(xiàng)目過(guò)程缺點(diǎn)依賴(lài)文檔，沒(méi)有文檔的項(xiàng)目無(wú)法使用，復(fù)雜度很高，實(shí)踐需要很強(qiáng)的管理H模型把測(cè)試活動(dòng)完全**出來(lái)，將測(cè)試準(zhǔn)備和測(cè)試執(zhí)行體現(xiàn)出來(lái)測(cè)試準(zhǔn)備-測(cè)試執(zhí)行就緒點(diǎn)其他流程----------設(shè)計(jì)等v模型適用于中小企業(yè)需求在開(kāi)始必須明確，不適用變更需求w模型適用于中大企業(yè)包括文檔也需要測(cè)試（需求分析文檔概要設(shè)計(jì)文檔詳細(xì)設(shè)計(jì)文檔代碼文檔）測(cè)試和開(kāi)發(fā)同步進(jìn)行H模型對(duì)公司參與人員技能和溝通要求高測(cè)試階段單元測(cè)試-集成測(cè)試-系統(tǒng)測(cè)試-驗(yàn)證測(cè)試是否覆蓋代碼白盒測(cè)試-黑盒測(cè)試-灰盒測(cè)試是否運(yùn)行靜態(tài)測(cè)試-動(dòng)態(tài)測(cè)試測(cè)試手段人工測(cè)試-自動(dòng)化測(cè)試其他測(cè)試回歸測(cè)試-...

此外格式結(jié)構(gòu)信息具有明顯的語(yǔ)義信息，但基于格式結(jié)構(gòu)信息的檢測(cè)方法沒(méi)有提取決定軟件行為的代碼節(jié)和數(shù)據(jù)節(jié)信息作為特征。某一種類(lèi)型的特征都從不同的視角反映刻畫(huà)了可執(zhí)行文件的一些性質(zhì)，字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區(qū)分信息，但都存在著一定的局限性，不能充分、綜合、整體的表示可執(zhí)行文件的本質(zhì)，使得檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳。此外，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)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法，以解決現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類(lèi)...

針對(duì)cma和cnas第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì)，客戶(hù)在確定合作前需要同時(shí)確認(rèn)資質(zhì)的有效期，因?yàn)檐浖y(cè)試資質(zhì)都是有一定有效期的，如果軟件測(cè)試公司在業(yè)務(wù)開(kāi)展的過(guò)程中有違規(guī)或者不受認(rèn)可的操作和行為，有可能會(huì)被吊銷(xiāo)資質(zhì)執(zhí)照，這一點(diǎn)需要特別注意。第三，軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì)所涵蓋的業(yè)務(wù)參數(shù)，通常來(lái)講，軟件測(cè)試報(bào)告一般針對(duì)軟件的八大參數(shù)進(jìn)行測(cè)試，包括軟件功能測(cè)試、軟件性能測(cè)試、軟件信息安全測(cè)試、軟件兼容性測(cè)試、軟件可靠性測(cè)試、軟件穩(wěn)定性測(cè)試、軟件可移植測(cè)試、軟件易用性測(cè)試。這幾個(gè)參數(shù)在cma或者cnas的官方網(wǎng)站都可以進(jìn)行查詢(xún)和確認(rèn)第四，軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)或者公司的本身信用背景，那么用戶(hù)可以去檢查一下公司的信...

所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統(tǒng)計(jì)所有類(lèi)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。進(jìn)一步的，所述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。...

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)試技術(shù)與應(yīng)用第6章軟件測(cè)試工具第7章測(cè)試文檔實(shí)例附錄IEEE模板參考文獻(xiàn)軟件測(cè)試技術(shù)圖書(shū)3基本信息書(shū)號(hào)：軟件測(cè)試技術(shù)7-113-07054作者：李慶義定價(jià)：出版日期：套系名稱(chēng)：21世紀(jì)高校計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)系列規(guī)劃教材出版單位：**鐵道出版社內(nèi)容簡(jiǎn)介本書(shū)主要介紹軟件適用測(cè)試技術(shù)。內(nèi)容分為三部分，***部分為概念基礎(chǔ)、測(cè)試?yán)碚摰谋尘凹鞍l(fā)展，簡(jiǎn)要...

且4個(gè)隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個(gè)隱含層，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64，第二個(gè)神經(jīng)元的隱含層個(gè)數(shù)是10，且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。本次實(shí)驗(yàn)使用了80％的樣本訓(xùn)練，20％的樣本驗(yàn)證，訓(xùn)練50個(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線(xiàn)如圖17所示，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線(xiàn)如圖18所示。從圖17和圖18可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到20過(guò)程中，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率快速提高，模型的訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失快速減少；當(dāng)...

先將訓(xùn)練樣本的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特征視圖分別輸入至一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中抽取高等特征表示，然后合并抽取的高等特征表示并將其作為下一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到多模態(tài)深度集成模型。進(jìn)一步的，所述多模態(tài)深度集成模型的隱藏層的***函數(shù)采用relu，輸出層的***函數(shù)采用sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，優(yōu)化器采用adagrad。進(jìn)一步的，所述訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中，用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含3個(gè)隱含層，且3個(gè)隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層；用于抽取格式信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...

沒(méi)有滿(mǎn)足用戶(hù)的需求1未達(dá)到需求規(guī)格說(shuō)明書(shū)表明的功能2出現(xiàn)了需求規(guī)格說(shuō)明書(shū)指明不會(huì)出現(xiàn)的錯(cuò)誤3軟件功能超出了需求規(guī)格說(shuō)明書(shū)指明的范圍4軟件質(zhì)量不夠高維護(hù)性移植性效率性可靠性易用性功能性健壯性等5軟件未達(dá)到軟件需求規(guī)格說(shuō)明書(shū)未指出但是應(yīng)該達(dá)到的目標(biāo)計(jì)算器沒(méi)電了下次還得能正常使用6測(cè)試或用戶(hù)覺(jué)得不好軟件缺陷的表現(xiàn)形式1功能沒(méi)有完全實(shí)現(xiàn)2產(chǎn)品的實(shí)際結(jié)果和所期望的結(jié)果不一致3沒(méi)有達(dá)到需求規(guī)格說(shuō)明書(shū)所規(guī)定的的性能指標(biāo)等4運(yùn)行出錯(cuò)斷電運(yùn)行終端系統(tǒng)崩潰5界面排版重點(diǎn)不突出，格式不統(tǒng)一6用戶(hù)不能接受的其他問(wèn)題軟件缺陷產(chǎn)生的原因需求錯(cuò)誤需求記錄錯(cuò)誤設(shè)計(jì)說(shuō)明錯(cuò)誤代碼錯(cuò)誤兼容性錯(cuò)誤時(shí)間不充足缺陷的信息缺陷id...

[3]軟件測(cè)試方法原則編輯1.盡早不斷測(cè)試的原則應(yīng)當(dāng)盡早不斷地進(jìn)行軟件測(cè)試。據(jù)統(tǒng)計(jì)約60%的錯(cuò)誤來(lái)自設(shè)計(jì)以前，并且修正一個(gè)軟件錯(cuò)誤所需的費(fèi)用將隨著軟件生存周期的進(jìn)展而上升。錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)得越早，修正它所需的費(fèi)用就越少。[4]測(cè)試用例由測(cè)試輸入數(shù)據(jù)和與之對(duì)應(yīng)的預(yù)期輸出結(jié)果這兩部分組成。[4]3.**測(cè)試原則(1)**測(cè)試原則。這是指軟件測(cè)試工作由在經(jīng)濟(jì)上和管理上**于開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)的**進(jìn)行。程序員應(yīng)避免檢査自己的程序，程序設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)也不應(yīng)測(cè)試自己開(kāi)發(fā)的程序。軟件開(kāi)發(fā)者難以客觀(guān)、有效地測(cè)試自己的軟件，而找出那些因?yàn)閷?duì)需求的誤解而產(chǎn)生的錯(cuò)誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則。在設(shè)計(jì)時(shí)，測(cè)試用例應(yīng)當(dāng)...

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信息可以粗略的預(yù)測(cè)該程序的功能和行為。belaoued和mazouzi應(yīng)用統(tǒng)計(jì)khi2檢驗(yàn)分析了pe格式的惡意軟件和良性軟件的導(dǎo)入節(jié)中的dll和api信息，分析顯示惡意軟件和良性軟件使用的dll和api信息統(tǒng)計(jì)上有明顯的區(qū)別。后續(xù)的研究人員提出了挖掘dll和api信息的惡意軟件檢測(cè)方法，該類(lèi)方法提取的特征語(yǔ)義信息豐富，但*從二進(jìn)制可執(zhí)行文件的導(dǎo)入節(jié)提...

在介紹諸多知識(shí)點(diǎn)的過(guò)程當(dāng)中結(jié)合直觀(guān)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章概述第2章軟件測(cè)試基礎(chǔ)第3章單元測(cè)試第4章集成測(cè)試第5章系統(tǒng)測(cè)試……軟件測(cè)試技術(shù)圖書(shū)2書(shū)名:軟件測(cè)試技術(shù)層次：高職高專(zhuān)配套：電子課件作者：徐芳出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2011-6-21ISBN:開(kāi)本：16開(kāi)定價(jià):￥內(nèi)容簡(jiǎn)介本書(shū)根據(jù)軟件測(cè)試教學(xué)的需要，結(jié)合讀者對(duì)象未來(lái)的職業(yè)要求和定位，除了盡力***闡述軟件測(cè)試技術(shù)基本概念外，采取了計(jì)劃...

2）軟件產(chǎn)品登記測(cè)試流程材料準(zhǔn)備并遞交------實(shí)驗(yàn)室受理------環(huán)境準(zhǔn)備------測(cè)試實(shí)施------輸出報(bào)告------通知客戶(hù)------繳費(fèi)并取報(bào)告服務(wù)區(qū)域北京、上海、廣州、深圳、重慶、杭州、南京、蘇州等**各地軟件測(cè)試報(bào)告|軟件檢測(cè)報(bào)告以“軟件質(zhì)量為目標(biāo)，貫穿整個(gè)軟件生命周期、覆蓋軟件測(cè)試生命周期”的**測(cè)試服務(wù)模式，真正做到了“軟件測(cè)試應(yīng)該越早介入越好的原則”，從軟件生命周期的每一個(gè)環(huán)節(jié)把控軟件產(chǎn)品質(zhì)量；提供軟件產(chǎn)品質(zhì)量度量依據(jù)，提供軟件可靠性分析依據(jù)。軟件成果鑒定測(cè)試結(jié)果可以作為軟件類(lèi)科技成果鑒定的依據(jù)。提供功能、性能、標(biāo)準(zhǔn)符合性、易用性、安全性、可靠性等專(zhuān)項(xiàng)測(cè)試...

嘗試了前端融合、后端融合和中間融合三種融合方法對(duì)進(jìn)行有效融合，有效提高了惡意軟件的準(zhǔn)確率，具備較好的泛化性能和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相對(duì)**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)制的使用明顯提高了檢測(cè)方法的檢測(cè)能力和泛化性能，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準(zhǔn)確率，對(duì)數(shù)損失為，auc值為。有效解決了現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類(lèi)型進(jìn)行惡意軟件檢測(cè)的檢測(cè)方法檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問(wèn)題。另外，惡意軟件很難同時(shí)偽造良性軟件的多個(gè)抽象層次的特征以逃避檢測(cè)，本發(fā)明實(shí)施例同時(shí)融合軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的多個(gè)抽象層次的特征，可準(zhǔn)確檢測(cè)出偽造良性軟件特征的惡意軟件，解決...

它已被擴(kuò)展成與軟件生命周期融為一體的一組已定義的活動(dòng)。測(cè)試活動(dòng)遵循軟件生命周期的V字模型。測(cè)試人員在需求分析階段便開(kāi)始著手制訂測(cè)試計(jì)劃，并根據(jù)用戶(hù)或客戶(hù)需求建立測(cè)試目標(biāo)，同時(shí)設(shè)計(jì)測(cè)試用例并制訂測(cè)試通過(guò)準(zhǔn)則。在集成級(jí)上，應(yīng)成立軟件測(cè)試**，提供測(cè)試技術(shù)培訓(xùn)，關(guān)鍵的測(cè)試活動(dòng)應(yīng)有相應(yīng)的測(cè)試工具予以支持。在該測(cè)試成熟度等級(jí)上，沒(méi)有正式的評(píng)審程序，沒(méi)有建立質(zhì)量過(guò)程和產(chǎn)品屬性的測(cè)試度量。集成級(jí)要實(shí)現(xiàn)4個(gè)成熟度目標(biāo)，它們分別是:建立軟件測(cè)試**，制訂技術(shù)培訓(xùn)計(jì)劃，軟件全壽命周期測(cè)試，控制和監(jiān)視測(cè)試過(guò)程。(I)建立軟件測(cè)試**軟件測(cè)試的過(guò)程及質(zhì)量對(duì)軟件產(chǎn)品質(zhì)量有直接影響。由于測(cè)試往往是在時(shí)間緊，壓力大...

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）和動(dòng)態(tài)測(cè)試（DynamicTesting，DT）;以具體實(shí)現(xiàn)算法細(xì)節(jié)和系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的相關(guān)情況為根據(jù)可分黑盒測(cè)試、白盒測(cè)試和灰盒測(cè)試三類(lèi);從程序執(zhí)行的方式來(lái)分類(lèi)，可分為人工測(cè)試（ManualTesting，MT）和自動(dòng)化測(cè)試（AutomaticTesting，AT）。[5]軟件測(cè)試方法靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試（1）靜態(tài)測(cè)試。靜態(tài)測(cè)試的含義是被測(cè)程序...

并分發(fā)至項(xiàng)目涉及的所有管理人員和開(kāi)發(fā)人員。5)將測(cè)試目標(biāo)反映在測(cè)試計(jì)劃中。(II)啟動(dòng)測(cè)試計(jì)劃過(guò)程制訂計(jì)劃是使一個(gè)過(guò)程可重復(fù)，可定義和可管理的基礎(chǔ)。測(cè)試計(jì)劃應(yīng)包括測(cè)試目的，風(fēng)險(xiǎn)分析，測(cè)試策略以及測(cè)試設(shè)計(jì)規(guī)格說(shuō)明和測(cè)試用例。此外，測(cè)試計(jì)劃還應(yīng)說(shuō)明如何分配測(cè)試資源，如何劃分單元測(cè)試，集成測(cè)試，系統(tǒng)測(cè)試和驗(yàn)收測(cè)試的任務(wù)。啟動(dòng)測(cè)試計(jì)劃過(guò)程包含5個(gè)子目標(biāo):1)建立**內(nèi)的測(cè)試計(jì)劃**并予以經(jīng)費(fèi)支持。2)建立**內(nèi)的測(cè)試計(jì)劃政策框架并予以管理上的支持。3)開(kāi)發(fā)測(cè)試計(jì)劃模板井分發(fā)至項(xiàng)目的管理者和開(kāi)發(fā)者。4)建立一種機(jī)制，使用戶(hù)需求成為測(cè)試計(jì)劃的依據(jù)之一。5)評(píng)價(jià)，推薦和獲得基本的計(jì)劃工具并從管理上支...

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)**)、特洛伊木馬(簡(jiǎn)稱(chēng)木馬)、計(jì)算機(jī)蠕蟲(chóng)(簡(jiǎn)稱(chēng)蠕蟲(chóng))、后門(mén)、邏輯**等。惡意軟件可能在用戶(hù)不知情的情況下竊取計(jì)算機(jī)用戶(hù)的信息和隱私，也可能非法獲得計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)資源的控制，破壞計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的可信性、完整性和可用性，從而為惡意軟件控制者謀取非法利益。騰訊安全發(fā)布的《2017年度互聯(lián)網(wǎng)安全報(bào)告》顯示，2017年騰訊電腦管家pc端總計(jì)攔截**近30...

**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是一個(gè)二值指標(biāo)，表示與輸入的第i個(gè)測(cè)試樣本對(duì)應(yīng)的類(lèi)別j，類(lèi)別j指良性軟件或惡意軟件，pij為輸入的第i個(gè)測(cè)試樣本屬于類(lèi)別j的概率，m為總類(lèi)別數(shù)，本實(shí)施例中m＝2。分類(lèi)器的性能也可用roc曲線(xiàn)(receiveroperatingcharacteristic)評(píng)價(jià)，roc曲線(xiàn)的縱軸是檢測(cè)率(true****itiverate)，橫軸是誤報(bào)率(...

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(lèi)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)...

綜合上面的分析可以看出，惡意軟件的格式信息和良性軟件是有很多差異性的，以可執(zhí)行文件的格式信息作為特征，是識(shí)別已知和未知惡意軟件的可行方法。對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析，提取**每個(gè)樣本實(shí)施例件的格式結(jié)構(gòu)信息，可執(zhí)行文件的格式規(guī)范都由操作系統(tǒng)廠(chǎng)商給出，按照操作系統(tǒng)廠(chǎng)商給出的格式規(guī)范提取即可。pe文件的格式結(jié)構(gòu)有許多屬性，但大多數(shù)屬性無(wú)法區(qū)分惡意軟件和良性軟件，經(jīng)過(guò)深入分析pe文件的格式結(jié)構(gòu)屬性，提取了可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的136個(gè)格式結(jié)構(gòu)屬性，如表2所示。表2可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)屬性特征描述數(shù)量(個(gè))引用dll的總數(shù)1引用api的總數(shù)1導(dǎo)出表中符號(hào)的總數(shù)1重定位節(jié)...

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^(guān)點(diǎn)，本發(fā)明實(shí)施例提出一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)惡意軟件的有效檢測(cè)，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams)，提出了通過(guò)前端融合、后端融合和中間融合這三種融合方式集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性，具體步驟如下：步驟s1、提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息、pe格式結(jié)...

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)測(cè)中心負(fù)責(zé)，嚴(yán)格按照軟件測(cè)試流程，制定測(cè)試計(jì)劃、測(cè)試方案、測(cè)試規(guī)范，實(shí)施測(cè)試，對(duì)測(cè)試記錄進(jìn)行分析，并根據(jù)回歸測(cè)試情況撰寫(xiě)測(cè)試報(bào)告。測(cè)試是為了證明程序有錯(cuò)，而不能保證程序沒(méi)有錯(cuò)誤。軟件測(cè)試技術(shù)常見(jiàn)測(cè)試編輯回歸測(cè)試功能測(cè)試壓力測(cè)試負(fù)載測(cè)試性能測(cè)試易用性測(cè)試安裝與反安裝測(cè)試**測(cè)試安全性測(cè)試兼容性測(cè)試內(nèi)存泄漏測(cè)試比較測(cè)試Alpha測(cè)試Beta測(cè)...

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(chēng)，(7)可疑的頭部***，(8)來(lái)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，(12)把節(jié)裝入到vmm的地址空間，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確，(14)含有可疑標(biāo)志。存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括：(1)無(wú)證書(shū)表；(2)調(diào)試數(shù)據(jù)明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節(jié)的資源個(gè)數(shù)少于正常文件。生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖，是...

***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的定義級(jí)中，測(cè)試己具備基本的測(cè)試技術(shù)和方法，軟件的測(cè)試與調(diào)試己經(jīng)明確地被區(qū)分開(kāi)。這時(shí)，測(cè)試被定義為軟件生命周期中的一個(gè)階段，它緊隨在編碼階段之后。但在定義級(jí)中，測(cè)試計(jì)劃往往在編碼之后才得以制訂，這顯然有背于軟件工程的要求。TMM的定義級(jí)中需實(shí)現(xiàn)3個(gè)成熟度目標(biāo):制訂測(cè)試與調(diào)試目標(biāo)，啟動(dòng)測(cè)試計(jì)劃過(guò)程，制度化基本的測(cè)試技術(shù)和方法。(I)制訂測(cè)試...

坐標(biāo)點(diǎn)(0,1)**一個(gè)完美的分類(lèi)器，它將所有的樣本都正確分類(lèi)。roc曲線(xiàn)越接近左上角，該分類(lèi)器的性能越好。從圖9可以看出，該方案的roc曲線(xiàn)非常接近左上角，性能較優(yōu)。另外，前端融合模型的auc值為。(5)后端融合后端融合的架構(gòu)如圖10所示，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后進(jìn)行決策融合，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，防止過(guò)擬合，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。本次實(shí)驗(yàn)使用了80％的樣本訓(xùn)練，20％的樣本驗(yàn)證，訓(xùn)練50個(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoc...

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)從三種模態(tài)的特征分別抽取高等特征表示，然后合并學(xué)習(xí)得到的特征表示，再作為下一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入訓(xùn)練模型，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，防止過(guò)擬合，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。圖16中，用于抽取dll和api信息特征視圖的...

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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)。基于該觀(guān)點(diǎn)，本發(fā)明實(shí)施例提出一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)惡意軟件的有效檢測(cè)，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams)，提出了通過(guò)前端融合、后端融合和中間融合這三種融合方式集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性，具體步驟如下：步驟s1、提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息、pe格式結(jié)...

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是前端融合模型的roc曲線(xiàn)圖。圖10是后端融合模型的架構(gòu)圖。圖11是后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線(xiàn)圖。圖12是后端融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線(xiàn)圖。圖13是后端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖14是規(guī)范化后端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖15是后端融合模型的roc曲線(xiàn)圖。圖16是中間融合模型的架構(gòu)圖。圖17是中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線(xiàn)圖。圖...