所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統計所有類別已知的軟件樣本的pe可執行文件引用的dll和api信息，從中選取引用頻率**高的多個dll和api信息；然后判斷當前的軟件樣本的導入節里是否存在選擇出的某個引用頻率**高的dll和api信息，如存在，則將當前軟件樣本的該dll或api信息以1表示，否則將其以0表示，從而對當前軟件樣本的所有dll和api信息進行表示形成當前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。進一步的，所述生成軟件樣本的格式信息特征視圖，是從當前軟件樣本的pe格式結構信息中選取可能區分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構特征，形成當前軟件樣本的格式信息特征視圖。進一步的，所述從當前軟件樣本的pe格式結構信息中選取可能區分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構特征，是從當前軟件樣本的pe格式結構信息中確定存在特定格式異常的pe格式結構特征以及存在明顯的統計差異的格式結構特征；所述特定格式異常包括：(1)代碼從**后一節開始執行，(2)節頭部可疑的屬性，(3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確，(4)節之間的“間縫”，(5)可疑的代碼重定向，(6)可疑的代碼節名稱，(7)可疑的頭部***，(8)來自，(9)導入地址表被修改，(10)多個pe頭部，(11)可疑的重定位信息，。深圳艾策信息科技：打造智慧供應鏈的關鍵技術。第三方軟件測評內容

    12)把節裝入到vmm的地址空間；(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確；(14)含有可疑標志。此外，惡意軟件和良性軟件間以下格式特征也存在明顯的統計差異：(1)證書表是軟件廠商的可認證的聲明，惡意軟件很少有證書表，而良性軟件大部分都有軟件廠商可認證的聲明；(2)惡意軟件的調試數據也明顯小于正常文件的，這是因為惡意軟件為了增加調試的難度，很少有調試數據；(3)惡意軟件4個節(.text、.rsrc、.reloc和.rdata)的characteristics屬性和良性軟件的也有明顯差異，characteristics屬性通常**該節是否可讀、可寫、可執行等，部分惡意軟件的代碼節存在可寫異常，只讀數據節和資源節存在可寫、可執行異常等；(4)惡意軟件資源節的資源個數也明顯少于良性軟件的，如消息表、組圖表、版本資源等，這是因為惡意軟件很少使用圖形界面資源，也很少有版本信息。pe文件很多格式屬性沒有強制限制，文件完整性約束松散，存在著較多的冗余屬性和冗余空間，為pe格式惡意軟件的傳播和隱藏創造了條件。此外，由于惡意軟件為了方便傳播和隱藏，盡一切可能的減小文件大小，文件結構的某些部分重疊，同時對一些屬性進行了特別設置以達到anti-dump、anti-debug或抗反匯編。軟件性能第三方測試艾策科技案例研究：某跨國企業的數字化轉型實踐。

    本書內容充實、實用性強，可作為高職高專院校計算機軟件軟件測試技術課程的教材，也可作為有關軟件測試的培訓教材，對從事軟件測試實際工作的相關技術人員也具有一定的參考價值。目錄前言第1章軟件測試基本知識第2章測試計劃第3章測試設計和開發第4章執行測試第5章測試技術與應用第6章軟件測試工具第7章測試文檔實例附錄IEEE模板參考文獻軟件測試技術圖書3基本信息書號：軟件測試技術7-113-07054作者：李慶義定價：出版日期：套系名稱：21世紀高校計算機應用技術系列規劃教材出版單位：**鐵道出版社內容簡介本書主要介紹軟件適用測試技術。內容分為三部分，***部分為概念基礎、測試理論的背景及發展，簡要地分析了當前測試技術的現狀；第二部分介紹軟件測試的程序分析技術、測試技術，軟件測試的方法和策略，分析了軟件業在測試方面的研究成果，并總結了測試的基本原則和一些好的實踐經驗；第三部分介紹了兩種測試工具軟件——基于Windows的WinRunner和服務器負載測試軟件WAS。本書結合實際，從一些具體的實例出發，介紹軟件測試的一些基本概念和方法，分析出軟件測試的基本理論知識，適用性比較強。

    本發明屬于惡意軟件防護技術領域：：，涉及一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法。背景技術：：：惡意軟件是指在未明確提示用戶或未經用戶許可的情況下，故意編制或設置的，對網絡或系統會產生威脅或潛在威脅的計算機軟件。常見的惡意軟件有計算機**(簡稱**)、特洛伊木馬(簡稱木馬)、計算機蠕蟲(簡稱蠕蟲)、后門、邏輯**等。惡意軟件可能在用戶不知情的情況下竊取計算機用戶的信息和隱私，也可能非法獲得計算機系統和網絡資源的控制，破壞計算機和網絡的可信性、完整性和可用性，從而為惡意軟件控制者謀取非法利益。騰訊安全發布的《2017年度互聯網安全報告》顯示，2017年騰訊電腦管家pc端總計攔截**近30億次，平均每月攔截木馬**近，共發現**或木馬***。這些數目龐大、名目繁多的惡意軟件侵蝕著我國的***、經濟、文化、***等各個領域的信息安全，帶來了前所未有的挑戰。當前的反**軟件主要采用基于特征碼的檢測方法，這種方法通過對代碼進行充分研究，獲得惡意軟件特征值(即每種惡意軟件所獨有的十六進制代碼串)，如字節序列、特定的字符串等，通過匹配查找軟件中是否包含惡意軟件特征庫中的特征碼來判斷其是否為惡意軟件。人工智能在金融領域的應用：艾策科技的實踐案例。

    在數字化轉型加速的，軟件檢測公司已成為保障各行業信息化系統穩定運行的力量。深圳艾策信息科技有限公司作為國內軟件檢測公司領域的企業，始終以技術創新為驅動力，深耕電力能源、科研教育、政企單位、研發科技及醫療機構等垂直場景，為客戶提供從需求分析到運維優化的全鏈條質量保障服務。以專業能力筑牢行業壁壘作為專注于軟件檢測的技術型企業，艾策科技通過AI驅動的智能檢測平臺，實現了測試流程的自動化、化與智能化。其產品——軟件檢測系統，整合漏洞掃描、壓力測試、合規性驗證等20余項功能模塊，可快速定位代碼缺陷、性能瓶頸及安全風險，幫助客戶將軟件故障率降低60%以上。針對電力能源行業，艾策科技開發了電網調度系統專項檢測方案，成功保障某省級電力公司百萬級用戶數據安全；在科研教育領域，其實驗室管理軟件檢測服務覆蓋全國50余所高校，助力科研數據存儲與分析的合規性升級。此外，公司為政企單位政務云平臺、研發科技企業創新產品、醫療機構智慧醫療系統提供的定制化檢測服務，均獲得客戶高度認可。差異化服務塑造行業作為軟件檢測公司，艾策科技突破傳統檢測模式，推出“檢測+培訓+咨詢”一體化服務體系。通過定期發布行業安全白皮書、舉辦技術研討會。第三方測評顯示軟件運行穩定性達99.8%，未發現重大系統崩潰隱患。軟件檢測報告 時間

安全掃描確認軟件通過ISO 27001標準，無高危漏洞記錄。第三方軟件測評內容

    k為短序列特征總數，1≤i≤k。可執行文件長短大小不一，為了防止該特征統計有偏，使用∑knk,j進行歸一化處理。逆向文件頻率(inversedocumentfrequency，idf)是一個短序列特征普遍重要性的度量。某一短序列特征的idf，可以由總樣本實施例件數目除以包含該短序列特征之樣本實施例件的數目，再將得到的商取對數得到：其中，|d|指軟件樣本j的總數，|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數目。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具有很好的類別區分能力。：如果某一特征在某樣本中以較高的頻率出現，而包含該特征的樣本數目較小，可以產生出高權重的，該特征的。因此，，保留重要的特征。此處選取可能區分惡意軟件和良性軟件的短序列特征，是因為字節碼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，保持這些特征會影響檢測方法的性能和效率，所以要選出有效的特征即可能區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計三種不同方案的多模態數據融合方法。第三方軟件測評內容