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沈陽軟件檢測報告廠家 軟測咨詢 深圳艾策信息科技供應(yīng)

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發(fā)布時間:2025-04-23

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    12)把節(jié)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(biāo)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(tǒng)計差異:(1)證書表是軟件廠商的可認(rèn)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(rèn)證的聲明,;(2)惡意軟件的調(diào)試數(shù)據(jù)也明顯小于正常文件的,這是因為惡意軟件為了增加調(diào)試的難度,,很少有調(diào)試數(shù)據(jù),;(3)惡意軟件4個節(jié)(.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(jié)是否可讀、可寫,、可執(zhí)行等,,部分惡意軟件的代碼節(jié)存在可寫異常,只讀數(shù)據(jù)節(jié)和資源節(jié)存在可寫,、可執(zhí)行異常等,;(4)惡意軟件資源節(jié)的資源個數(shù)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(qiáng)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(chuàng)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(jié)構(gòu)的某些部分重疊,同時對一些屬性進(jìn)行了特別設(shè)置以達(dá)到anti-dump,、anti-debug或抗反匯編,。第三方驗證實際啟動速度較廠商宣稱慢0.7秒。沈陽軟件檢測報告廠家

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    4)建立與用戶或客戶的聯(lián)系,,收集他們對測試的需求和建議,。(II)制訂技術(shù)培訓(xùn)計劃為高效率地完成好測試工作,測試人員必須經(jīng)過適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn),。制訂技術(shù)培訓(xùn)規(guī)劃有3個子目標(biāo):1)制訂**的培訓(xùn)計劃,,并在管理上提供包括經(jīng)費(fèi)在內(nèi)的支持。2)制訂培訓(xùn)目標(biāo)和具體的培訓(xùn)計劃,。3)成立培訓(xùn)組,,配備相應(yīng)的工具,設(shè)備和教材(III)軟件全生命周期測試提高測試成熟度和改善軟件產(chǎn)品質(zhì)量都要求將測試工作與軟件生命周期中的各個階段聯(lián)系起來,。該目標(biāo)有4個子目標(biāo):1)將測試階段劃分為子階段,,并與軟件生命周期的各階段相聯(lián)系。2)基于已定義的測試子階段,,采用軟件生命周期V字模型,。3)制訂與淵試相關(guān)的工作產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)。4)建立測試人員與開發(fā)人員共同工作的機(jī)制,。這種機(jī)制有利于促進(jìn)將測試活動集成于軟件生命周期中(IV)控制和監(jiān)視測試過程為控制和監(jiān)視測試過程,,軟件**需采取相應(yīng)措施,如:制訂測試產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn),,制訂與測試相關(guān)的偶發(fā)事件的處理預(yù)案,,確定測試?yán)锍瘫_定評估測試效率的度量,,建立測試日志等,�,?刂坪捅O(jiān)視測試過程有3個子目標(biāo):1)制訂控制和監(jiān)視測試過程的機(jī)制和政策。2)定義,,記錄并分配一組與測試過程相關(guān)的基本測量,。3)開發(fā),記錄并文檔化一組糾偏措施和偶發(fā)事件處理預(yù)案,。廣東省軟件測評中心電話云計算與 AI 融合:深圳艾策的創(chuàng)新解決方案,。

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    **小化對數(shù)損失基本等價于**大化分類器的準(zhǔn)確度,,對于完美的分類器,,對數(shù)損失值為0。對數(shù)損失函數(shù)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(jié)果,,x為輸入變量即測試樣本,l為損失函數(shù),,n為測試樣本(待檢測軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件)數(shù)目,,yij是一個二值指標(biāo),表示與輸入的第i個測試樣本對應(yīng)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(shù),,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(guān)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(biāo),,auc的值通常介于,較大的auc值一般表示分類器的性能較優(yōu),。(3)特征提取提取dll和api信息特征視圖dll(dynamiclinklibrary)文件為動態(tài)鏈接庫文件,,執(zhí)行某一個程序時,相應(yīng)的dll文件就會被調(diào)用,。一個應(yīng)用程序可使用多個dll文件,,一個dll文件也可能被不同的應(yīng)用程序使用。api(applicationprogramminginterface)函數(shù)是windows提供給用戶作為應(yīng)用程序開發(fā)的接口,。

    先將當(dāng)前軟件樣本件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制字節(jié)碼序列,,然后采用n-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動,產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征,,提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示,。生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖,,是先統(tǒng)計所有類別已知的軟件樣本的pe可執(zhí)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(dāng)前的軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)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(dāng)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(dāng)前軟件樣本的所有dll和api信息進(jìn)行表示形成當(dāng)前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。生成軟件樣本的格式信息特征視圖,,是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征,,形成當(dāng)前軟件樣本的格式信息特征視圖。從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征,,是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中確定存在特定格式異常的pe格式結(jié)構(gòu)特征以及存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結(jié)構(gòu)特征,。特定格式異常包括:(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行,(2)節(jié)頭部可疑的屬性,,,。隱私合規(guī)檢測確認(rèn)用戶數(shù)據(jù)加密符合GDPR標(biāo)準(zhǔn)要求。

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    先將訓(xùn)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(jié)碼n-grams特征視圖分別輸入至一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中抽取高等特征表示,,然后合并抽取的高等特征表示并將其作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行模型訓(xùn)練,得到多模態(tài)深度集成模型,。進(jìn)一步的,,所述多模態(tài)深度集成模型的隱藏層的***函數(shù)采用relu,輸出層的***函數(shù)采用sigmoid,,中間使用dropout層進(jìn)行正則化,,優(yōu)化器采用adagrad。進(jìn)一步的,,所述訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中,,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個隱含層,且3個隱含層中間間隔設(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個隱含層,,且2個隱含層中間設(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個隱含層,,且4個隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層,;用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個隱含層,且2個隱含層中間設(shè)置有dropout層,;所述dropout層的dropout率均等于,。本發(fā)明實施例的有益效果是,提出了一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法,,應(yīng)用了多模態(tài)深度學(xué)習(xí)方法來融合dll和api,、格式結(jié)構(gòu)信息,、字節(jié)碼n-grams特征。性能基準(zhǔn)測試GPU利用率未達(dá)理論最大值67%,。廣東軟件測試報告

兼容性測試涵蓋35款設(shè)備,,通過率91.4%。沈陽軟件檢測報告廠家

    所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖,,是先統(tǒng)計所有類別已知的軟件樣本的pe可執(zhí)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(dāng)前的軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)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(dāng)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(dāng)前軟件樣本的所有dll和api信息進(jìn)行表示形成當(dāng)前軟件樣本的dll和api信息特征視圖,。進(jìn)一步的,所述生成軟件樣本的格式信息特征視圖,,是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征,形成當(dāng)前軟件樣本的格式信息特征視圖,。進(jìn)一步的,,所述從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征,是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中確定存在特定格式異常的pe格式結(jié)構(gòu)特征以及存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結(jié)構(gòu)特征,;所述特定格式異常包括:(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行,,(2)節(jié)頭部可疑的屬性,(3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確,,(4)節(jié)之間的“間縫”,,(5)可疑的代碼重定向,(6)可疑的代碼節(jié)名稱,,(7)可疑的頭部***,,(8)來自,(9)導(dǎo)入地址表被修改,,(10)多個pe頭部,,(11)可疑的重定位信息,,。沈陽軟件檢測報告廠家

 

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