北京性能軟件檢測(cè)報(bào)告

    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)方法難以檢測(cè)出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問(wèn)題。附圖說(shuō)明為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖**是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1是前端融合方法的流程圖。自動(dòng)化測(cè)試發(fā)現(xiàn)7個(gè)邊界條件未處理的異常情況。北京性能軟件檢測(cè)報(bào)告

    置環(huán)境操作系統(tǒng)+服務(wù)器+數(shù)據(jù)庫(kù)+軟件依賴(lài)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(hù)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(kāi)發(fā)2效率BS中負(fù)擔(dān)在服務(wù)器上CS中的客戶(hù)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(jiǎn)便5開(kāi)發(fā)成本bs更簡(jiǎn)單cs需要客戶(hù)端安卓和ios軟件開(kāi)發(fā)模型瀑布模型1需求分析2功能設(shè)計(jì)3編寫(xiě)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(xiàn)維護(hù)是一種線(xiàn)性模型的一種，是其他開(kāi)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(xiàn)后才暴露***開(kāi)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(kāi)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(qián)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(kāi)發(fā)模型是線(xiàn)性的，用戶(hù)只有等到整個(gè)過(guò)程的末期才能見(jiàn)到開(kāi)發(fā)成果，從而增加了開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。3）通過(guò)過(guò)多的強(qiáng)制完成日期和里程碑來(lái)**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(hù)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。軟件驗(yàn)收確認(rèn)報(bào)告數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策：艾策科技如何提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

    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(shuō)明短序列特征i具有很好的類(lèi)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(wú)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(lèi)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。

    首先和大家聊一下什么是cma第三方軟件檢測(cè)資質(zhì),什么是cnas第三方軟件檢測(cè)資質(zhì)，這兩個(gè)第三方軟件測(cè)評(píng)檢測(cè)的資質(zhì)很多人會(huì)分不清楚。那么首先我們來(lái)看一下，cma是屬于市場(chǎng)監(jiān)督管理局的一個(gè)行政許可，在國(guó)內(nèi)是具有法律效力的認(rèn)可資質(zhì)。Cnas屬于中國(guó)合格評(píng)定國(guó)家委員會(huì)頒發(fā)的一個(gè)資質(zhì)，效力也是受到認(rèn)可的，但是cnas同時(shí)也是在全球范圍內(nèi)可以通用認(rèn)可，所以更多的適用于有國(guó)際許可認(rèn)證需求的客戶(hù)。那么，有的客戶(hù)會(huì)存在疑問(wèn)，為什么有時(shí)候軟件項(xiàng)目要求同時(shí)出具cma和cnas雙資質(zhì)認(rèn)證呢，這如果是在軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目需求中明確要求雙資質(zhì)，那么就需要在出具軟件測(cè)試報(bào)告的同時(shí)蓋這兩個(gè)資質(zhì)章，但是如果項(xiàng)目并沒(méi)有明確要求，只是要求第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)出具的軟件測(cè)試報(bào)告的話(huà)，那么其實(shí)可以用cma或者cnas其中任何一個(gè)來(lái)進(jìn)行替代即可。說(shuō)完了這些基本的關(guān)于軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的資質(zhì)要求后，我們來(lái)看一下如何選擇比較靠譜或者具備正規(guī)效力的cma和cnas軟件測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)呢？首先，需檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)的許可資質(zhì)，如果軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)具備兩個(gè)資質(zhì)，那肯定是更好的選擇，但是如果只具備一個(gè)第三方軟件測(cè)試的資質(zhì)，其實(shí)也是沒(méi)有問(wèn)題的，在滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求場(chǎng)景的前提下，不需要去苛求兩個(gè)資質(zhì)都需要具備。第二。艾策醫(yī)療檢測(cè)中心為體外診斷試劑提供全流程合規(guī)性驗(yàn)證服務(wù)。

    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epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線(xiàn)如圖11所示，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線(xiàn)如圖12所示。從圖11和圖12可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到5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)epoch值從5到50的過(guò)程中，前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率小幅提高，訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失變化曲線(xiàn)，選取epoch的較優(yōu)值為40。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為40后，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。艾策科技：如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策！哈爾濱軟件檢測(cè)中心

網(wǎng)絡(luò)安全新時(shí)代：深圳艾策的防御策略解析。北京性能軟件檢測(cè)報(bào)告

    每一種信息的來(lái)源或者形式，都可以稱(chēng)為一種模態(tài)。例如，人有觸覺(jué)，聽(tīng)覺(jué)，視覺(jué)，嗅覺(jué)。多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過(guò)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(wú)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(lèi)器輸出決策進(jìn)行融合，如圖2所示。北京性能軟件檢測(cè)報(bào)告