此外格式結構信息具有明顯的語義信息，但基于格式結構信息的檢測方法沒有提取決定軟件行為的代碼節和數據節信息作為特征。某一種類型的特征都從不同的視角反映刻畫了可執行文件的一些性質，字節碼n-grams、dll和api信息、格式結構信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區分信息，但都存在著一定的局限性，不能充分、綜合、整體的表示可執行文件的本質，使得檢測結果準確率不高、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。技術實現要素：本發明實施例的目的在于提供一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法，以解決現有采用二進制可執行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法檢測準確率不高、檢測可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題，以及其難以檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問題。本發明實施例所采用的技術方案是，基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法，按照以下步驟進行：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。自動化測試發現7個邊界條件未處理的異常情況。系統上線測評報告怎么做

    將訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖輸入深度神經網絡，訓練多模態深度集成模型；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法，首先合并訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的特征，融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為深度神經網絡模型的輸入，訓練多模態深度集成模型；(2)方案二：首先利用訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖分別訓練深度神經網絡模型，合并訓練的三個深度神經網絡模型的決策輸出，并將其作為感知機的輸入，訓練得到**終的多模態深度集成模型；(3)方案三：采用中間融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三個深度神經網絡分別學習訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的高等特征表示，并合并學習得到的訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的高等特征表示融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為下一個深度神經網絡的輸入，訓練得到多模態深度神經網絡模型。步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測試樣本。軟件產品測評報告費用負載測試證實系統最大承載量較宣傳數據低18%。

    幫助客戶提升內部技術團隊能力。例如，某三甲醫院在采用艾策科技的醫療信息化系統檢測方案后，不僅系統漏洞率下降45%，其IT團隊的安全意識與應急響應能力也提升。技術創新未來方向艾策科技創始人兼CTO表示：“作為軟件檢測公司，我們始終將技術創新視為競爭力。未來，公司將重點投入AI算法優化、邊緣計算檢測等前沿領域，為電力能源、政企單位等行業提供更高效、更智能的質量保障服務。”深圳艾策信息科技有限公司是一家立足于粵港澳大灣區，依托信息技術產業，面向全國客戶提供專業、可靠服務的第三方CMACNAS檢測機構。在檢測服務過程中，公司始終堅持以客戶需求為本，秉承公平公正的第三方檢測要求，遵循國家檢測標準規范，確保檢測數據和結果準確可靠，運用前沿A人工智能技術提高檢測效率。我們追求創造優異的社會價值，我們致力于打造公司成為第三方檢測行業的行業榜樣。

    之所以被稱為黑盒測試是因為可以將被測程序看成是一個無法打開的黑盒，而工作人員在不軟件測試方法考慮任何程序內部結構和特性的條件下，根據需求規格說明書設計測試實例，并檢查程序的功能是否能夠按照規范說明準確無誤的運行。其主要是對軟件界面和軟件功能進行測試。對于黑盒測試行為必須加以量化才能夠有效的保證軟件的質量。[5]（2）白盒測試。其與黑盒測試不同，它主要是借助程序內部的邏輯和相關信息，通過檢測內部動作是否按照設計規格說明書的設定進行，檢查每一條通路能否正常工作。白盒測試是從程序結構方面出發對測試用例進行設計。其主要用于檢查各個邏輯結構是否合理，對應的模塊**路徑是否正常以及內部結構是否有效。常用的白盒測試法有控制流分析、數據流分析、路徑分析、程序變異等，其中邏輯覆蓋法是主要的測試方法。[5]（3）灰盒測試。灰盒測試則介于黑盒測試和白盒測試之間。灰盒測試除了重視輸出相對于出入的正確性，也看重其內部表現。但是它不可能像白盒測試那樣詳細和完整。它只是簡單的靠一些象征性的現象或標志來判斷其內部的運行情況，因此在內部結果出現錯誤，但輸出結果正確的情況下可以采取灰盒測試方法。因為在此情況下灰盒比白盒**。代碼審計發現2處潛在內存泄漏風險，建議版本迭代修復。

    收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測試方法編輯鎖定本詞條由“科普**”科學百科詞條編寫與應用工作項目審核。軟件測試是使用人工或自動的手段來運行或測定某個軟件系統的過程，其目的在于檢驗它是否滿足規定的需求或弄清預期結果與實際結果之間的差別。[1]從是否關心軟件內部結構和具體實現的角度劃分，測試方法主要有白盒測試和黑盒測試。白盒測試方法主要有代碼檢査法、靜態結構分析法、靜態質量度量法、邏輯覆蓋法、基夲路徑測試法、域測試、符號測試、路徑覆蓋和程序變異。黑盒測試方法主要包括等價類劃分法、邊界值分析法、錯誤推測法、因果圖法、判定表驅動法、正交試驗設計法、功能圖法、場景法等。[1]從是否執行程序的角度劃分，測試方法又可分為靜態測試和動態測試。靜態測試包括代碼檢査、靜態結構分析、代碼質量度量等。動態測試由3部分組成：構造測試實例、執行程序和分析程序的輸出結果。艾策科技：如何用數據分析重塑企業決策！第三方 軟件 測試服務

能耗評估顯示后臺服務耗電量超出行業基準值42%。系統上線測評報告怎么做

    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。系統上線測評報告怎么做