天津第三方軟件檢測(cè)公司

    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)確率變化曲線圖。圖6是前端融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖。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)確率變化曲線圖。圖12是后端融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖。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)確率變化曲線圖。圖18是中間融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖。圖19是中間融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖20是規(guī)范化中間融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖21是中間融合模型的roc曲線圖。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例**是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。艾策科技發(fā)布產(chǎn)品：智能企業(yè)管理平臺(tái)。天津第三方軟件檢測(cè)公司

    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)提取特征，忽略了整個(gè)可執(zhí)行文件的大量信息。惡意軟件和被***二進(jìn)制可執(zhí)行文件格式信息上存在一些異常，這些異常是檢測(cè)惡意軟件的關(guān)鍵。研究人員提出了基于二進(jìn)制可執(zhí)行文件格式結(jié)構(gòu)信息的惡意軟件檢測(cè)方法，這類方法從二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe文件頭、節(jié)頭部、資源節(jié)等提取特征，基于這些特征使用機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法處理，取得了較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率。這類方法通常不受變形或多態(tài)等混淆技術(shù)影響，提取特征只需要對(duì)pe文件進(jìn)行格式解析，無(wú)需遍歷整個(gè)可執(zhí)行文件，提取特征速度較快。軟件測(cè)評(píng)安全創(chuàng)新光譜分析技術(shù)賦能艾策檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)食品藥品中微量有害物質(zhì)的超痕量檢測(cè)。

    比黑盒適用性廣的優(yōu)勢(shì)就凸顯出來(lái)了。[5]軟件測(cè)試方法手動(dòng)測(cè)試和自動(dòng)化測(cè)試自動(dòng)化測(cè)試，顧名思義就是軟件測(cè)試的自動(dòng)化，即在預(yù)先設(shè)定的條件下運(yùn)行被測(cè)程序，并分析運(yùn)行結(jié)果。總的來(lái)說(shuō)，這種測(cè)試方法就是將以人驅(qū)動(dòng)的測(cè)試行為轉(zhuǎn)化為機(jī)器執(zhí)行的一種過程。對(duì)于手動(dòng)測(cè)試，其在設(shè)計(jì)了測(cè)試用例之后，需要測(cè)試人員根據(jù)設(shè)計(jì)的測(cè)試用例一步一步來(lái)執(zhí)行測(cè)試得到實(shí)際結(jié)果，并將其與期望結(jié)果進(jìn)行比對(duì)。[5]軟件測(cè)試方法不同階段測(cè)試編輯軟件測(cè)試方法單元測(cè)試單元測(cè)試主要是對(duì)該軟件的模塊進(jìn)行測(cè)試，通過測(cè)試以發(fā)現(xiàn)該模塊的實(shí)際功能出現(xiàn)不符合的情況和編碼錯(cuò)誤。由于該模塊的規(guī)模不大，功能單一，結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單，且測(cè)試人員可通過閱讀源程序清楚知道其邏輯結(jié)構(gòu)，首先應(yīng)通過靜態(tài)測(cè)試方法，比如靜態(tài)分析、代碼審查等，對(duì)該模塊的源程序進(jìn)行分析，按照模塊的程序設(shè)計(jì)的控制流程圖，以滿足軟件覆蓋率要求的邏輯測(cè)試要求。另外，也可采用黑盒測(cè)試方法提出一組基本的測(cè)試用例，再用白盒測(cè)試方法進(jìn)行驗(yàn)證。若用黑盒測(cè)試方法所產(chǎn)生的測(cè)試用例滿足不了軟件的覆蓋要求，可采用白盒法增補(bǔ)出新的測(cè)試用例，以滿足所需的覆蓋標(biāo)準(zhǔn)。其所需的覆蓋標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)視模塊的實(shí)際具體情況而定。

    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信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含3個(gè)隱含層，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是128，第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64，第三個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是32，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)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，其第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是32，且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層。用于抽取字節(jié)碼n-grams特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含4個(gè)隱含層，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是512，第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是384，第三個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是256，第四個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是125。無(wú)障礙測(cè)評(píng)認(rèn)定視覺障礙用戶支持功能缺失4項(xiàng)。

    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Beta測(cè)試是在實(shí)際環(huán)境中由多個(gè)用戶對(duì)其進(jìn)行測(cè)試，并將在測(cè)試過程中發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤有效反饋給軟件開發(fā)者。所以在測(cè)試過程中用戶必須定期將所遇到的問題反饋給開發(fā)者。[2]軟件測(cè)試方法重要性編輯軟件測(cè)試的目的就是確保軟件的質(zhì)量、確認(rèn)軟件以正確的方式做了你所期望的事情，所以他的工作主要是發(fā)現(xiàn)軟件的錯(cuò)誤、有效定義和實(shí)現(xiàn)軟件成分由低層到高層的組裝過程、驗(yàn)證軟件是否滿足任務(wù)書和系統(tǒng)定義文檔所規(guī)定的技術(shù)要求、為軟件質(zhì)量模型的建立提供依據(jù)。軟件的測(cè)試不*是要確保軟件的質(zhì)量，還要給開發(fā)人員提供信息，以方便其為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估做相應(yīng)的準(zhǔn)備，重要的是他要貫穿在整個(gè)軟件開發(fā)的過程中，保證整個(gè)軟件開發(fā)的過程是高質(zhì)量的。[6]軟件測(cè)試時(shí)在軟件設(shè)計(jì)及程序編碼之后，在軟件運(yùn)行之前進(jìn)行**為合適。考慮到測(cè)試人員在軟件開發(fā)過程中的尋找Bug、避免軟件開發(fā)過程中的缺陷、關(guān)注用戶的需求等任務(wù)，所以作為軟件開發(fā)人員，軟件測(cè)試要嵌入在整個(gè)軟件開發(fā)的過程中，比如在軟件的設(shè)計(jì)和程序的編碼等階段都得嵌入軟件測(cè)試的部分，要時(shí)時(shí)檢查軟件的可行性，但是作為的軟件測(cè)試工作。用戶體驗(yàn)測(cè)評(píng)中界面交互評(píng)分低于同類產(chǎn)品均值15.6%。天津第三方軟件檢測(cè)公司

可靠性評(píng)估連續(xù)運(yùn)行72小時(shí)出現(xiàn)2次非致命錯(cuò)誤。天津第三方軟件檢測(cè)公司

    這種傳統(tǒng)方式幾乎不能檢測(cè)未知的新的惡意軟件種類，能檢測(cè)的已知惡意軟件經(jīng)過簡(jiǎn)單加殼或混淆后又不能檢測(cè)，且使用多態(tài)變形技術(shù)的惡意軟件在傳播過程中不斷隨機(jī)的改變著二進(jìn)制文件內(nèi)容，沒有固定的特征，使用該方法也不能檢測(cè)。新出現(xiàn)的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件，在釋放到互聯(lián)網(wǎng)前，都使用主流的反**軟件測(cè)試，確保主流的反**軟件無(wú)法識(shí)別這些惡意軟件，使得當(dāng)前的反**軟件通常對(duì)它們無(wú)能為力，只有在惡意軟件大規(guī)模傳染后，捕獲到這些惡意軟件樣本，提取簽名和更新簽名庫(kù)，才能檢測(cè)這些惡意軟件。基于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法將可執(zhí)行文件表示成不同抽象層次的特征，使用這些特征來(lái)訓(xùn)練分類模型，可實(shí)現(xiàn)惡意軟件的智能檢測(cè)，基于這些特征的檢測(cè)方法也取得了較高的準(zhǔn)確率。受文本分類方法的啟發(fā)，研究人員提出了基于二進(jìn)制可執(zhí)行文件字節(jié)碼n-grams的惡意軟件檢測(cè)方法，這類方法提取的特征覆蓋了整個(gè)二進(jìn)制可執(zhí)行文件，包括pe文件頭、代碼節(jié)、數(shù)據(jù)節(jié)、導(dǎo)入節(jié)、資源節(jié)等信息，但字節(jié)碼n-grams特征通常沒有明顯的語(yǔ)義信息，大量具有語(yǔ)義的信息丟失，很多語(yǔ)義信息提取不完整。此外，基于字節(jié)碼n-grams的檢測(cè)方法提取代碼節(jié)信息考慮了機(jī)器指令的操作數(shù)。天津第三方軟件檢測(cè)公司