先將當前軟件樣本件的二進制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進制字節(jié)碼序列,，然后采用n-grams方法在十六進制字節(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，提取得到當前軟件樣本的二進制可執(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。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(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,，形成當前軟件樣本的格式信息特征視圖。從當前軟件樣本的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,，,。深圳艾策信息科技：賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來。福州軟件測試機構(gòu)
程序利用windows提供的接口(windowsapi)實現(xiàn)程序的功能,。通過一個可執(zhí)行程序引用的動態(tài)鏈接庫(dll)和應(yīng)用程序接口(api)可以粗略的預(yù)測該程序的功能和行為,。統(tǒng)計所有樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api的頻率，留下引用頻率**高的60個dll和500個api,。提取特征時,，每個樣本的導(dǎo)入節(jié)里存在選擇出的dll或api，該特征以1表示,，不存在則以0表示,，提取的560個dll和api特征作為***個特征視圖。提取格式信息特征視圖pe是portableexecutable的縮寫,，初衷是希望能開發(fā)一個在所有windows平臺上和所有cpu上都可執(zhí)行的通用文件格式,。pe格式文件是封裝windows操作系統(tǒng)加載程序所需的信息和管理可執(zhí)行代碼的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)**是大量的字節(jié)碼和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有機融合,。pe文件格式被**為一個線性的數(shù)據(jù)流,，由pe文件頭、節(jié)表和節(jié)實體組成,。惡意軟件或被惡意軟件***的可執(zhí)行文件,，它本身也遵循格式要求的約束，但可能存在以下特定格式異常：(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,；。北京 軟件評測艾策科技：如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策,！
您當前的位置：首頁>商務(wù)服務(wù)>軟著退稅軟件測試報告軟件測評軟著退稅軟件測試報告軟件測評65531產(chǎn)品價格：面議發(fā)貨地址：北京豐臺包裝說明：不限產(chǎn)品數(shù)量：個產(chǎn)品規(guī)格：不限信息編號：公司編號：17099560徐經(jīng)理總經(jīng)理微信進入店鋪在線咨詢QQ咨詢相關(guān)產(chǎn)品：航標**集團有限公司軟件檢測報告|軟件測試報告依據(jù)科研項目驗收考核指標,，對項目產(chǎn)品應(yīng)達到的主要技術(shù)指標進行評測，出具測試報告,。軟件檢測報告|軟件測試報告業(yè)主方驗收評測適用于系統(tǒng)開發(fā)完成后,，正式上線前的階段。用戶收益：為系統(tǒng)建設(shè)單位（**,、央企等）規(guī)避風險,，提高政績;幫助為基金/課題項目承接方（科研院校、軟件企業(yè)等）提供驗收依據(jù),；系統(tǒng)建設(shè)單位更直觀準確地了解系統(tǒng)實際表現(xiàn),；為驗收評審**提供參考數(shù)據(jù)；幫助系統(tǒng)建設(shè)方（軟件企業(yè)）提升系統(tǒng)的含金量,；適用對象：系統(tǒng)建設(shè)方,；系統(tǒng)開發(fā)的承建方,。服務(wù)流程（1）材料準備《軟件產(chǎn)品登記測試委托申請表---模板》《用戶手冊---終稿》被測軟件產(chǎn)品著作權(quán)掃描件---確認軟件名稱版本號。
每一種信息的來源或者形式,，都可以稱為一種模態(tài),。例如，人有觸覺,，聽覺,，視覺，嗅覺,。多模態(tài)機器學習旨在通過機器學習的方法實現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力,。多模態(tài)學習從1970年代起步，經(jīng)歷了幾個發(fā)展階段,，在2010年后***步入深度學習(deeplearning)階段,。在某種意義上，深度學習可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復(fù)雜的深度多模態(tài)模型,。目前,，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數(shù)據(jù)水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(intermediate-fusion),。前端融合將多個**的數(shù)據(jù)集融合成一個單一的特征向量空間,，然后將其用作機器學習算法的輸入，訓(xùn)練機器學習模型,，如圖1所示,。由于多模態(tài)數(shù)據(jù)的前端融合往往無法充分利用多個模態(tài)數(shù)據(jù)間的互補性，且前端融合的原始數(shù)據(jù)通常包含大量的冗余信息,。因此,，多模態(tài)前端融合方法常常與特征提取方法相結(jié)合以剔除冗余信息，基于領(lǐng)域經(jīng)驗從每個模態(tài)中提取更高等別的特征表示,，或者應(yīng)用深度學習算法直接學習特征表示,，然后在特性級別上進行融合。后端融合則是將不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練好的分類器輸出決策進行融合,，如圖2所示,。艾策科技案例研究：某跨國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐。
k為短序列特征總數(shù),，1≤i≤k,。可執(zhí)行文件長短大小不一,，為了防止該特征統(tǒng)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(shù)目除以包含該短序列特征之樣本實施例件的數(shù)目，再將得到的商取對數(shù)得到：其中,，|d|指軟件樣本j的總數(shù),，|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數(shù)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(qū)分能力,。：如果某一特征在某樣本中以較高的頻率出現(xiàn)，而包含該特征的樣本數(shù)目較小,，可以產(chǎn)生出高權(quán)重的,，該特征的。因此,，,，保留重要的特征。此處選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征,，是因為字節(jié)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(qū)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(xùn)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(shè)計三種不同方案的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法,。深圳艾策信息科技：打造智慧供應(yīng)鏈的關(guān)鍵技術(shù),。昆明性能軟件檢測報告
負載測試證實系統(tǒng)最大承載量較宣傳數(shù)據(jù)低18%。福州軟件測試機構(gòu)
置環(huán)境操作系統(tǒng)+服務(wù)器+數(shù)據(jù)庫+軟件依賴5執(zhí)行用例6回歸測試及缺陷**7輸出測試報告8測試結(jié)束軟件架構(gòu)BSbrowser瀏覽器+server服務(wù)器CSclient客戶端+server服務(wù)器1標準上BS是在服務(wù)器和瀏覽器都存在的基礎(chǔ)上開發(fā)2效率BS中負擔在服務(wù)器上CS中的客戶端會分擔,，CS效率更高3安全BS數(shù)據(jù)依靠http協(xié)議進行明文輸出不安全4升級上bs更簡便5開發(fā)成本bs更簡單cs需要客戶端安卓和ios軟件開發(fā)模型瀑布模型1需求分析2功能設(shè)計3編寫代碼4功能實現(xiàn)切入點5軟件測試需求變更6完成7上線維護是一種線性模型的一種,，是其他開發(fā)模型的基礎(chǔ)測試的切入點要留下足夠的時間可能導(dǎo)致測試不充分，上線后才暴露***開發(fā)的各個階段比較清晰需求調(diào)查適合需求穩(wěn)定的產(chǎn)品開發(fā)當前一階段完成后,，您只需要去關(guān)注后續(xù)階段可在迭代模型中應(yīng)用瀑布模型可以節(jié)省大量的時間和金錢缺點1）各個階段的劃分完全固定,，階段之間產(chǎn)生大量的文檔，極大地增加了工作量,。2）由于開發(fā)模型是線性的,，用戶只有等到整個過程的末期才能見到開發(fā)成果，從而增加了開發(fā)風險。3）通過過多的強制完成日期和里程碑來**各個項目階段,。4）瀑布模型的突出缺點是不適應(yīng)用戶需求的變化瀑布模型強調(diào)文檔的作用,，并要求每個階段都要仔細驗證。福州軟件測試機構(gòu)
