特征之間存在部分重疊，但特征類型間存在著互補，融合這些不同抽象層次的特征可更好的識別軟件的真正性質。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，但惡意軟件很難同時偽造多個抽象層次的特征逃避檢測。基于該觀點，本發明實施例提出一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法，以實現對惡意軟件的有效檢測，提取了三種模態的特征(dll和api信息、pe格式結構信息和字節碼3-grams)，提出了通過前端融合、后端融合和中間融合這三種融合方式集成三種模態的特征，有效提高惡意軟件檢測的準確率和魯棒性，具體步驟如下：步驟s1、提取軟件樣本的二進制可執行文件的dll和api信息、pe格式結構信息以及字節碼n-grams的特征表示，生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖；統計當前軟件樣本的導入節中引用的dll和api，提取得到當前軟件樣本的二進制可執行文件的dll和api信息的特征表示。對當前軟件樣本的二進制可執行文件進行格式結構解析，并按照格式規范提取**該軟件樣本的格式結構信息，得到該軟件樣本的二進制可執行文件的pe格式結構信息的特征表示。自動化測試發現7個邊界條件未處理的異常情況。源代碼審計收費

    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；所述存在明顯的統計差異的格式結構特征包括：(1)無證書表；(2)調試數據明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節的資源個數少于正常文件。進一步的，所述生成軟件樣本的字節碼n-grams特征視圖的具體實現過程如下：先從當前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個短序列特征；然后計算選取的每個短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積，并將其作為選取的每個短序列特征的特征值，，表示該短序列特征表示其所在軟件樣本的能力越強；**后在選取的詞頻tf**高的多個短序列特征中選取，生成字節碼n-grams特征視圖；：＝tf×idf；其中，ni,j是短序列特征i在軟件樣本j中出現的次數，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現的次數之和，k為短序列特征總數，1≤i≤k；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。進一步的，所述步驟s2采用中間融合方法訓練多模態深度集成模型。第三方軟件功能評測平臺無障礙測評認定視覺障礙用戶支持功能缺失4項。

    什么是軟件測試通過手工和自動化工具對被測對象進行檢測，驗證實際結果和預期結果之間的差異。軟件測試的原則1測試是為了證明軟件存在缺陷2測試應該盡早介入3注意測試缺陷的群集效應80-204殺蟲劑現象5合法數據和不合法數據和邊界值，網絡異常和電源斷電等6回歸測試防止出現更多問題7妥善保存一切測試文檔軟件測試的目的1暴露軟件中的缺陷和BUG2記錄軟件運行中產生的一些數據，為開發提供改良的數據支持為什么需要軟件測試1功能實現且正確執行2軟件運行的信息數據如果一個產品開發完成之后發現了很多問題，說明此軟件開發過程很可能是有缺陷的，因此，軟件測試的目的是保證整個軟件開發過程是高質量的。測試分類1單元測試分單元2集成測試多個單元3系統測試用戶角度-功能主體4驗證測試α測試-內測β測試-公測UAT測試-客戶驗收使用系統測試分類1功能測試2性能測試3安全測試4兼容性測試測試方法1按照測試對象分類白盒測試黑盒測試灰盒測試2按照測試對象是否執行分類靜態測試動態測試3按照測試手段進行分類手工測試靈活改變測試操作和環境自動化測試1自己寫腳本2第三方工具進行測試軟件質量1維護性2移植性3效率性4可靠性5易用性6功能性軟件測試流程1需求分析2設計用例3評審用例4。

    并分發至項目涉及的所有管理人員和開發人員。5)將測試目標反映在測試計劃中。(II)啟動測試計劃過程制訂計劃是使一個過程可重復，可定義和可管理的基礎。測試計劃應包括測試目的，風險分析，測試策略以及測試設計規格說明和測試用例。此外，測試計劃還應說明如何分配測試資源，如何劃分單元測試，集成測試，系統測試和驗收測試的任務。啟動測試計劃過程包含5個子目標:1)建立**內的測試計劃**并予以經費支持。2)建立**內的測試計劃政策框架并予以管理上的支持。3)開發測試計劃模板井分發至項目的管理者和開發者。4)建立一種機制，使用戶需求成為測試計劃的依據之一。5)評價，推薦和獲得基本的計劃工具并從管理上支持工具的使用。(III)制度化基本的測試技術和方法?為改進測試過程能力，**中需應用基本的測試技術和方法，并說明何時和怎樣使用這些技術，方法和支持工具。將基本測試技術和方法制度化有2個子目標:1)在**范圍內成立測試技術組，研究，評價和推薦基本的測試技術和測試方法，推薦支持這些技術與方法的基本工具。2)制訂管理方針以保證在全**范圍內一致使用所推薦的技術和方法。第三級集成級在集成級，測試不**是跟隨在編碼階段之后的一個階段。第三方驗證實際啟動速度較廠商宣稱慢0.7秒。

    **小化對數損失基本等價于**大化分類器的準確度，對于完美的分類器，對數損失值為0。對數損失函數的計算公式如下：其中，y為輸出變量即輸出的測試樣本的檢測結果，x為輸入變量即測試樣本，l為損失函數，n為測試樣本(待檢測軟件的二進制可執行文件)數目，yij是一個二值指標，表示與輸入的第i個測試樣本對應的類別j，類別j指良性軟件或惡意軟件，pij為輸入的第i個測試樣本屬于類別j的概率，m為總類別數，本實施例中m＝2。分類器的性能也可用roc曲線(receiveroperatingcharacteristic)評價，roc曲線的縱軸是檢測率(true****itiverate)，橫軸是誤報率(false****itiverate)，該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報率之間的關系曲線。roc曲線下面積(areaunderroccurve，auc)的值是評價分類器比較綜合的指標，auc的值通常介于，較大的auc值一般表示分類器的性能較優。(3)特征提取提取dll和api信息特征視圖dll(dynamiclinklibrary)文件為動態鏈接庫文件，執行某一個程序時，相應的dll文件就會被調用。一個應用程序可使用多個dll文件，一個dll文件也可能被不同的應用程序使用。api(applicationprogramminginterface)函數是windows提供給用戶作為應用程序開發的接口。企業數字化轉型指南：艾策科技的實用建議。杭州軟件測試報告

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    坐標點(0,1)**一個完美的分類器，它將所有的樣本都正確分類。roc曲線越接近左上角，該分類器的性能越好。從圖9可以看出，該方案的roc曲線非常接近左上角，性能較優。另外，前端融合模型的auc值為。(5)后端融合后端融合的架構如圖10所示，后端融合方式用三種模態的特征分別訓練神經網絡模型，然后進行決策融合，隱藏層的***函數為relu，輸出層的***函數是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。本次實驗使用了80％的樣本訓練，20％的樣本驗證，訓練50個迭代以便于找到較優的epoch值。隨著迭代數的增加，后端融合模型的準確率變化曲線如圖11所示，模型的對數損失變化曲線如圖12所示。從圖11和圖12可以看出，當epoch值從0增加到5過程中，模型的訓練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓練對數損失和驗證對數損失快速減少；當epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓練準確率和驗證準確率小幅提高，訓練對數損失和驗證對數損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準確率和對數損失變化曲線，選取epoch的較優值為40。確定模型的訓練迭代數為40后，進行了10折交叉驗證實驗。源代碼審計收費