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(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力。多模態(tài)學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)(deeplearning)階段。在某種意義上,，深度學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入,，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)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(bǔ)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(yàn)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(xué)習(xí)算法直接學(xué)習(xí)特征表示，然后在特性級別上進(jìn)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(jìn)行融合,，如圖2所示?；?AI 視覺識別的自動化檢測系統(tǒng),，助力艾策實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線上的零缺陷品控目標(biāo)！軟件 安全性 測評標(biāo)準(zhǔn)

    這種傳統(tǒng)方式幾乎不能檢測未知的新的惡意軟件種類,，能檢測的已知惡意軟件經(jīng)過簡單加殼或混淆后又不能檢測,，且使用多態(tài)變形技術(shù)的惡意軟件在傳播過程中不斷隨機(jī)的改變著二進(jìn)制文件內(nèi)容，沒有固定的特征,，使用該方法也不能檢測,。新出現(xiàn)的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件,，在釋放到互聯(lián)網(wǎng)前,，都使用主流的反**軟件測試,，確保主流的反**軟件無法識別這些惡意軟件，使得當(dāng)前的反**軟件通常對它們無能為力,，只有在惡意軟件大規(guī)模傳染后,，捕獲到這些惡意軟件樣本，提取簽名和更新簽名庫,，才能檢測這些惡意軟件,。基于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法將可執(zhí)行文件表示成不同抽象層次的特征,，使用這些特征來訓(xùn)練分類模型,，可實(shí)現(xiàn)惡意軟件的智能檢測，基于這些特征的檢測方法也取得了較高的準(zhǔn)確率,。受文本分類方法的啟發(fā),，研究人員提出了基于二進(jìn)制可執(zhí)行文件字節(jié)碼n-grams的惡意軟件檢測方法，這類方法提取的特征覆蓋了整個二進(jìn)制可執(zhí)行文件,，包括pe文件頭,、代碼節(jié)、數(shù)據(jù)節(jié),、導(dǎo)入節(jié),、資源節(jié)等信息，但字節(jié)碼n-grams特征通常沒有明顯的語義信息,，大量具有語義的信息丟失,，很多語義信息提取不完整。此外,，基于字節(jié)碼n-grams的檢測方法提取代碼節(jié)信息考慮了機(jī)器指令的操作數(shù),。長沙系統(tǒng)軟件檢測報告可靠性評估連續(xù)運(yùn)行72小時出現(xiàn)2次非致命錯誤。

    不*可以用于回歸測試,，也可以為以后的測試提供參考,。[4](8)錯誤不可避免原則。在測試時不能首先假設(shè)程序中沒有錯誤,。[4]軟件測試方法分類編輯軟件測試方法的分類有很多種,，以測試過程中程序執(zhí)行狀態(tài)為依據(jù)可分為靜態(tài)測試（StaticTesting，ST）和動態(tài)測試（DynamicTesting,，DT）;以具體實(shí)現(xiàn)算法細(xì)節(jié)和系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的相關(guān)情況為根據(jù)可分黑盒測試,、白盒測試和灰盒測試三類;從程序執(zhí)行的方式來分類，可分為人工測試（ManualTesting,，MT）和自動化測試（AutomaticTesting,，AT）。[5]軟件測試方法靜態(tài)測試和動態(tài)測試（1）靜態(tài)測試。靜態(tài)測試的含義是被測程序不運(yùn)行,，只依靠分析或檢查源程序的語句,、結(jié)構(gòu)、過程等來檢查程序是否有錯誤,。即通過對軟件的需求規(guī)格說明書,、設(shè)計說明書以及源程序做結(jié)構(gòu)分析和流程圖分析，從而來找出錯誤,。例如不匹配的參數(shù),，未定義的變量等。[5]（2）動態(tài)測試,。動態(tài)測試與靜態(tài)測試相對應(yīng)，其是通過運(yùn)行被測試程序,，對得到的運(yùn)行結(jié)果與預(yù)期的結(jié)果進(jìn)行比較分析,，同時分析運(yùn)行效率和健壯性能等。這種方法可簡單分為三個步驟:構(gòu)造測試實(shí)例,、執(zhí)行程序以及分析結(jié)果,。[5]軟件測試方法黑盒測試、白盒測試和灰盒測試（1）黑盒測試,。

    它已被擴(kuò)展成與軟件生命周期融為一體的一組已定義的活動,。測試活動遵循軟件生命周期的V字模型。測試人員在需求分析階段便開始著手制訂測試計劃,，并根據(jù)用戶或客戶需求建立測試目標(biāo),，同時設(shè)計測試用例并制訂測試通過準(zhǔn)則。在集成級上,，應(yīng)成立軟件測試**,，提供測試技術(shù)培訓(xùn)，關(guān)鍵的測試活動應(yīng)有相應(yīng)的測試工具予以支持,。在該測試成熟度等級上,，沒有正式的評審程序，沒有建立質(zhì)量過程和產(chǎn)品屬性的測試度量,。集成級要實(shí)現(xiàn)4個成熟度目標(biāo),，它們分別是:建立軟件測試**，制訂技術(shù)培訓(xùn)計劃,，軟件全壽命周期測試,，控制和監(jiān)視測試過程。(I)建立軟件測試**軟件測試的過程及質(zhì)量對軟件產(chǎn)品質(zhì)量有直接影響,。由于測試往往是在時間緊,，壓力大的情況下所完成的一系列復(fù)雜的活動，因此應(yīng)由訓(xùn)練有素的人員組成測試組,。測試組要完成與測試有關(guān)的多種活動,，包括負(fù)責(zé)制訂測試計劃,，實(shí)施測試執(zhí)行，記錄測試結(jié)果,，制訂與測試有關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)和測試度量,，建立鍘試數(shù)據(jù)庫，測試重用,，測試**以及測試評價等,。建立軟件測試**要實(shí)現(xiàn)4個子目標(biāo):1)建立全**范圍內(nèi)的測試組，并得到上級管理層的領(lǐng)導(dǎo)和各方面的支持,，包括經(jīng)費(fèi)支持,。2)定義測試組的作用和職責(zé)。3)由訓(xùn)練有素的人員組成測試組,?？缭O(shè)備測試報告指出平板端UI元素存在比例失調(diào)問題。

    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,，,。艾策檢測團(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)測體系,。合肥軟件檢測報告費(fèi)用

用戶體驗(yàn)測評中界面交互評分低于同類產(chǎn)品均值15.6%,。軟件 安全性 測評標(biāo)準(zhǔn)

    在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的，軟件檢測公司已成為保障各行業(yè)信息化系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的力量,。深圳艾策信息科技有限公司作為國內(nèi)軟件檢測公司領(lǐng)域的企業(yè),，始終以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動力，深耕電力能源,、科研教育,、政企單位、研發(fā)科技及醫(yī)療機(jī)構(gòu)等垂直場景,，為客戶提供從需求分析到運(yùn)維優(yōu)化的全鏈條質(zhì)量保障服務(wù),。以專業(yè)能力筑牢行業(yè)壁壘作為專注于軟件檢測的技術(shù)型企業(yè)，艾策科技通過AI驅(qū)動的智能檢測平臺,，實(shí)現(xiàn)了測試流程的自動化,、化與智能化,。其產(chǎn)品——軟件檢測系統(tǒng),，整合漏洞掃描、壓力測試,、合規(guī)性驗(yàn)證等20余項(xiàng)功能模塊,，可快速定位代碼缺陷、性能瓶頸及安全風(fēng)險,，幫助客戶將軟件故障率降低60%以上,。針對電力能源行業(yè)，艾策科技開發(fā)了電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)專項(xiàng)檢測方案,，成功保障某省級電力公司百萬級用戶數(shù)據(jù)安全,；在科研教育領(lǐng)域，其實(shí)驗(yàn)室管理軟件檢測服務(wù)覆蓋全國50余所高校,，助力科研數(shù)據(jù)存儲與分析的合規(guī)性升級,。此外，公司為政企單位政務(wù)云平臺,、研發(fā)科技企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品,、醫(yī)療機(jī)構(gòu)智慧醫(yī)療系統(tǒng)提供的定制化檢測服務(wù)，均獲得客戶高度認(rèn)可,。差異化服務(wù)塑造行業(yè)作為軟件檢測公司,，艾策科技突破傳統(tǒng)檢測模式，推出“檢測+培訓(xùn)+咨詢”一體化服務(wù)體系。通過定期發(fā)布行業(yè)安全白皮書,、舉辦技術(shù)研討會,。軟件 安全性 測評標(biāo)準(zhǔn)