并將測(cè)試樣本的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特征視圖輸入步驟s2訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中,，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行檢測(cè)并得出檢測(cè)結(jié)果,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)集選取實(shí)驗(yàn)評(píng)估使用了不同時(shí)期的惡意軟件和良性軟件樣本，包含了7871個(gè)良性軟件樣本和8269個(gè)惡意軟件樣本,，其中4103個(gè)惡意軟件樣本是2011年以前發(fā)現(xiàn)的,，4166個(gè)惡意軟件樣本是近年來(lái)新發(fā)現(xiàn)的；3918個(gè)良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統(tǒng)中收集的,，3953個(gè)良性軟件樣本是從全新安裝的32位windows7系統(tǒng)中收集的,。所有的惡意軟件樣本都是從vxheavens網(wǎng)站中收集的,，所有的樣本格式都是windowspe格式的，樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)成如表1所示,。表1樣本數(shù)據(jù)集類(lèi)別惡意軟件樣本良性軟件樣本早期樣本41033918近期樣本41663953合計(jì)82697871(2)評(píng)價(jià)指標(biāo)及方法分類(lèi)性能主要用兩個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)估：準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失,。準(zhǔn)確率測(cè)量所有預(yù)測(cè)中正確預(yù)測(cè)的樣本占總樣本的比例，*憑準(zhǔn)確率通常不足以評(píng)估預(yù)測(cè)的魯棒性,，因此還需要使用對(duì)數(shù)損失,。對(duì)數(shù)損失(logarithmicloss)，也稱(chēng)交叉熵?fù)p失(cross-entropyloss),，是在概率估計(jì)上定義的,，用于測(cè)量預(yù)測(cè)類(lèi)別與真實(shí)類(lèi)別之間的差距大小。功能完整性測(cè)試發(fā)現(xiàn)3項(xiàng)宣傳功能未完全實(shí)現(xiàn),。軟件產(chǎn)品測(cè)評(píng)實(shí)驗(yàn)室

    本發(fā)明屬于惡意軟件防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域：：,，涉及一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法。背景技術(shù)：：：惡意軟件是指在未明確提示用戶(hù)或未經(jīng)用戶(hù)許可的情況下,，故意編制或設(shè)置的,，對(duì)網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生威脅或潛在威脅的計(jì)算機(jī)軟件。常見(jiàn)的惡意軟件有計(jì)算機(jī)**(簡(jiǎn)稱(chēng)**),、特洛伊木馬(簡(jiǎn)稱(chēng)木馬),、計(jì)算機(jī)蠕蟲(chóng)(簡(jiǎn)稱(chēng)蠕蟲(chóng))、后門(mén),、邏輯**等,。惡意軟件可能在用戶(hù)不知情的情況下竊取計(jì)算機(jī)用戶(hù)的信息和隱私，也可能非法獲得計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)資源的控制,，破壞計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)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(fā)布的《2017年度互聯(lián)網(wǎng)安全報(bào)告》顯示,，2017年騰訊電腦管家pc端總計(jì)攔截**近30億次，平均每月攔截木馬**近,，共發(fā)現(xiàn)**或木馬***,。這些數(shù)目龐大、名目繁多的惡意軟件侵蝕著我國(guó)的***,、經(jīng)濟(jì)、文化,、***等各個(gè)領(lǐng)域的信息安全,，帶來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn)。當(dāng)前的反**軟件主要采用基于特征碼的檢測(cè)方法,，這種方法通過(guò)對(duì)代碼進(jìn)行充分研究,，獲得惡意軟件特征值(即每種惡意軟件所獨(dú)有的十六進(jìn)制代碼串),，如字節(jié)序列、特定的字符串等,，通過(guò)匹配查找軟件中是否包含惡意軟件特征庫(kù)中的特征碼來(lái)判斷其是否為惡意軟件,。軟件產(chǎn)品測(cè)評(píng)報(bào)告第三方實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證數(shù)據(jù)處理速度較上代提升1.8倍。

    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特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，訓(xùn)練多模態(tài)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(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特征視圖的特征，融合成一個(gè)單一的特征向量空間,，然后將其作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型；(2)方案二：首先利用訓(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特征視圖分別訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,，合并訓(xùn)練的三個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的決策輸出，并將其作為感知機(jī)的輸入,，訓(xùn)練得到**終的多模態(tài)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(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別學(xué)習(xí)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特征視圖的高等特征表示,，并合并學(xué)習(xí)得到的訓(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特征視圖的高等特征表示融合成一個(gè)單一的特征向量空間,，然后將其作為下一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,，訓(xùn)練得到多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。步驟s3,、將軟件樣本中的類(lèi)別未知的軟件樣本作為測(cè)試樣本,。

    針對(duì)cma和cnas第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì)，客戶(hù)在確定合作前需要同時(shí)確認(rèn)資質(zhì)的有效期,，因?yàn)檐浖y(cè)試資質(zhì)都是有一定有效期的,，如果軟件測(cè)試公司在業(yè)務(wù)開(kāi)展的過(guò)程中有違規(guī)或者不受認(rèn)可的操作和行為，有可能會(huì)被吊銷(xiāo)資質(zhì)執(zhí)照,，這一點(diǎn)需要特別注意,。第三，軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì)所涵蓋的業(yè)務(wù)參數(shù),，通常來(lái)講,，軟件測(cè)試報(bào)告一般針對(duì)軟件的八大參數(shù)進(jìn)行測(cè)試，包括軟件功能測(cè)試,、軟件性能測(cè)試,、軟件信息安全測(cè)試,、軟件兼容性測(cè)試、軟件可靠性測(cè)試,、軟件穩(wěn)定性測(cè)試,、軟件可移植測(cè)試、軟件易用性測(cè)試,。這幾個(gè)參數(shù)在cma或者cnas的官方網(wǎng)站都可以進(jìn)行查詢(xún)和確認(rèn)第四,，軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)或者公司的本身信用背景,，那么用戶(hù)可以去檢查一下公司的信用記錄,，是否有不良的投訴或者法律糾紛,，可以確保第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)出具的軟件測(cè)試報(bào)告的效力也沒(méi)有問(wèn)題。那么,，總而言之,，找一家靠譜的第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)還是需要用戶(hù)從自己的軟件測(cè)試業(yè)務(wù)需求場(chǎng)景出發(fā)，認(rèn)真仔細(xì)比較資質(zhì)許可的正規(guī)性,，然后可以完成愉快的合作和軟件測(cè)試報(bào)告的交付,。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策：艾策科技如何提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

    步驟s2,、將軟件樣本中的類(lèi)別已知的軟件樣本作為訓(xùn)練樣本,，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，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特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型；步驟s3,、將軟件樣本中的類(lèi)別未知的軟件樣本作為測(cè)試樣本,，并將測(cè)試樣本的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特征視圖輸入步驟s2訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中,，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行檢測(cè)并得出檢測(cè)結(jié)果,。進(jìn)一步的，所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示,，是統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api,；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示，是先對(duì)當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析,，然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息,；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示，是先將當(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(dòng),，產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的，采用3-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng)產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征,。進(jìn)一步的。壓力測(cè)試表明系統(tǒng)在5000并發(fā)用戶(hù)時(shí)響應(yīng)延遲激增300%,。軟件產(chǎn)品測(cè)評(píng)實(shí)驗(yàn)室

艾策檢測(cè)團(tuán)隊(duì)采用多模態(tài)傳感器融合技術(shù),，構(gòu)建智能工廠設(shè)備狀態(tài)健康監(jiān)測(cè)體系。軟件產(chǎn)品測(cè)評(píng)實(shí)驗(yàn)室

    4)建立與用戶(hù)或客戶(hù)的聯(lián)系,，收集他們對(duì)測(cè)試的需求和建議,。(II)制訂技術(shù)培訓(xùn)計(jì)劃為高效率地完成好測(cè)試工作，測(cè)試人員必須經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn),。制訂技術(shù)培訓(xùn)規(guī)劃有3個(gè)子目標(biāo):1)制訂**的培訓(xùn)計(jì)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(jì)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(cè)試提高測(cè)試成熟度和改善軟件產(chǎn)品質(zhì)量都要求將測(cè)試工作與軟件生命周期中的各個(gè)階段聯(lián)系起來(lái),。該目標(biāo)有4個(gè)子目標(biāo):1)將測(cè)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(cè)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(cè)試人員與開(kāi)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(cè)試活動(dòng)集成于軟件生命周期中(IV)控制和監(jiān)視測(cè)試過(guò)程為控制和監(jiān)視測(cè)試過(guò)程,，軟件**需采取相應(yīng)措施，如:制訂測(cè)試產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn),，制訂與測(cè)試相關(guān)的偶發(fā)事件的處理預(yù)案,，確定測(cè)試?yán)锍瘫_定評(píng)估測(cè)試效率的度量,，建立測(cè)試日志等,。控制和監(jiān)視測(cè)試過(guò)程有3個(gè)子目標(biāo):1)制訂控制和監(jiān)視測(cè)試過(guò)程的機(jī)制和政策,。2)定義,，記錄并分配一組與測(cè)試過(guò)程相關(guān)的基本測(cè)量。3)開(kāi)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,。軟件產(chǎn)品測(cè)評(píng)實(shí)驗(yàn)室