k為短序列特征總數(shù),，1≤i≤k?？蓤?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,。創(chuàng)新光譜分析技術(shù)賦能艾策檢測，實現(xiàn)食品藥品中微量有害物質(zhì)的超痕量檢測,。源代碼審計一行多少錢

    降低成本對每個階段都進行測試,，包括文檔，便于控制項目過程缺點依賴文檔,，沒有文檔的項目無法使用,，復(fù)雜度很高，實踐需要很強的管理H模型把測試活動完全**出來,，將測試準(zhǔn)備和測試執(zhí)行體現(xiàn)出來測試準(zhǔn)備-測試執(zhí)行就緒點其他流程----------設(shè)計等v模型適用于中小企業(yè)需求在開始必須明確,，不適用變更需求w模型適用于中大企業(yè)包括文檔也需要測試（需求分析文檔概要設(shè)計文檔詳細(xì)設(shè)計文檔代碼文檔）測試和開發(fā)同步進行H模型對公司參與人員技能和溝通要求高測試階段單元測試-集成測試-系統(tǒng)測試-驗證測試是否覆蓋代碼白盒測試-黑盒測試-灰盒測試是否運行靜態(tài)測試-動態(tài)測試測試手段人工測試-自動化測試其他測試回歸測試-冒*測試功能測試一般功能測試-界面測試-易用性測試-安裝測試-兼容性測試性能測試穩(wěn)定性測試-負(fù)載測試-壓力測試-時間性能-空間性能負(fù)載測試確定在各種工作負(fù)載下，系統(tǒng)各項指標(biāo)變化情況壓力測試:通過確定一個系統(tǒng)的剛好不能接受的性能點,。獲得系統(tǒng)能夠提供的**大服務(wù)級別測試用例為特定的目的而設(shè)計的一組測試輸入,，執(zhí)行條件和預(yù)期結(jié)果，以便測試是否滿足某個特定需求,。通過大量的測試用例來檢測軟件的運行效果,，它是指導(dǎo)測試工作進行的依據(jù)。大連系統(tǒng)軟件檢測報告安全審計發(fā)現(xiàn)日志模塊存在敏感信息明文存儲缺陷,。

    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；,。

    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)的輸入進行模型訓(xùn)練,，得到多模態(tài)深度集成模型,。進一步的，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層進行正則化，優(yōu)化器采用adagrad,。進一步的,，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,。艾策檢測以智能算法驅(qū)動分析,，為工業(yè)產(chǎn)品提供全生命周期質(zhì)量管控解決方案！

    保留了較多信息,，同時由于操作數(shù)比較隨機,，某種程度上又沒有抓住主要矛盾，干擾了主要語義信息的提取,。pe文件即可移植文件導(dǎo)入節(jié)中的動態(tài)鏈接庫(dll)和應(yīng)用程序接口(api)信息能大致反映軟件的功能和性質(zhì),，通過一個可執(zhí)行程序引用的dll和api信息可以粗略的預(yù)測該程序的功能和行為。belaoued和mazouzi應(yīng)用統(tǒng)計khi2檢驗分析了pe格式的惡意軟件和良性軟件的導(dǎo)入節(jié)中的dll和api信息,，分析顯示惡意軟件和良性軟件使用的dll和api信息統(tǒng)計上有明顯的區(qū)別,。后續(xù)的研究人員提出了挖掘dll和api信息的惡意軟件檢測方法，該類方法提取的特征語義信息豐富,，但*從二進制可執(zhí)行文件的導(dǎo)入節(jié)提取特征,，忽略了整個可執(zhí)行文件的大量信息。惡意軟件和被***二進制可執(zhí)行文件格式信息上存在一些異常,，這些異常是檢測惡意軟件的關(guān)鍵,。研究人員提出了基于二進制可執(zhí)行文件格式結(jié)構(gòu)信息的惡意軟件檢測方法，這類方法從二進制可執(zhí)行文件的pe文件頭,、節(jié)頭部,、資源節(jié)等提取特征，基于這些特征使用機器學(xué)習(xí)分類算法處理,，取得了較高的檢測準(zhǔn)確率,。這類方法通常不受變形或多態(tài)等混淆技術(shù)影響，提取特征只需要對pe文件進行格式解析,，無需遍歷整個可執(zhí)行文件,，提取特征速度較快。整合多學(xué)科團隊的定制化檢測方案,，體現(xiàn)艾策服務(wù)于制造的技術(shù)深度,。福州CMA軟件檢測機構(gòu)

用戶體驗測評中界面交互評分低于同類產(chǎn)品均值15.6%。源代碼審計一行多少錢

    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(xué)百科詞條編寫與應(yīng)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(tǒng)的過程,，其目的在于檢驗它是否滿足規(guī)定的需求或弄清預(yù)期結(jié)果與實際結(jié)果之間的差別。[1]從是否關(guān)心軟件內(nèi)部結(jié)構(gòu)和具體實現(xiàn)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(tài)結(jié)構(gòu)分析法,、靜態(tài)質(zhì)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(qū)動法、正交試驗設(shè)計法,、功能圖法,、場景法等。[1]從是否執(zhí)行程序的角度劃分,，測試方法又可分為靜態(tài)測試和動態(tài)測試,。靜態(tài)測試包括代碼檢査、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析,、代碼質(zhì)量度量等,。動態(tài)測試由3部分組成：構(gòu)造測試實例、執(zhí)行程序和分析程序的輸出結(jié)果,。源代碼審計一行多少錢