這樣做的好處是,，融合模型的錯(cuò)誤來自不同的分類器,，而來自不同分類器的錯(cuò)誤往往互不相關(guān)、互不影響,，不會(huì)造成錯(cuò)誤的進(jìn)一步累加,。常見的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion),、平均值融合(averaged-fusion)、貝葉斯規(guī)則融合(bayes’rulebased)以及集成學(xué)習(xí)(ensemblelearning)等,。其中集成學(xué)習(xí)作為后端融合方式的典型**,，被廣泛應(yīng)用于通信、計(jì)算機(jī)識(shí)別,、語音識(shí)別等研究領(lǐng)域,。中間融合是指將不同的模態(tài)數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)化為高等特征表達(dá)，再于模型的中間層進(jìn)行融合,，如圖3所示,。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過一層一層的管道映射輸入,，將原始輸入轉(zhuǎn)換為更高等的表示,。中間融合首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成高等特征表達(dá),，然后獲取不同模態(tài)數(shù)據(jù)在高等特征空間上的共性，進(jìn)而學(xué)習(xí)一個(gè)聯(lián)合的多模態(tài)表征,。深度多模態(tài)融合的大部分工作都采用了這種中間融合的方法,，其***享表示層是通過合并來自多個(gè)模態(tài)特定路徑的連接單元來構(gòu)建的。中間融合方法的一大優(yōu)勢是可以靈活的選擇融合的位置,，但設(shè)計(jì)深度多模態(tài)集成結(jié)構(gòu)時(shí),，確定如何融合、何時(shí)融合以及哪些模式可以融合,，是比較有挑戰(zhàn)的問題,。字節(jié)碼n-grams、dll和api信息,、格式結(jié)構(gòu)信息這三種類型的特征都具有自身的優(yōu)勢,。多平臺(tái)兼容性測試顯示Linux環(huán)境下存在驅(qū)動(dòng)適配問題。西安第三方軟件測評實(shí)驗(yàn)室

    將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進(jìn)行了對比,，如表3所示,。從表3可以看出，前端融合和中間融合較基于模態(tài)特征的檢測準(zhǔn)確率更高,，損失率更低,。后端融合是三種融合方法中較弱的，雖然明顯優(yōu)于基于dll和api信息,、pe格式結(jié)構(gòu)特征的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,，但稍弱于基于字節(jié)碼3-grams特征的結(jié)果。中間融合是三種融合方法中**好的,，各項(xiàng)性能指標(biāo)都非常接近**優(yōu)值,。表3實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比本實(shí)施例提出了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息,、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams),，提出了通過三種融合方式(前端融合、后端融合,、中間融合)集成三種模態(tài)的特征,，有效提高惡意軟件檢測的準(zhǔn)確率和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,，相對**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)制的使用明顯提高了檢測方法的檢測能力和泛化性能,，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準(zhǔn)確率，對數(shù)損失為,，auc值為,，各項(xiàng)性能指標(biāo)已接近**優(yōu)值。考慮到樣本集可能存在噪聲,，本實(shí)施例提出的方法已取得了比較理想的結(jié)果,。由于惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)模態(tài)的特征，本實(shí)施例提出的方法比單模態(tài)特征方法更魯棒,。以上所述*為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已,，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。廣東第三方軟件測試單位艾策檢測為新能源汽車電池提供安全性能深度解析,。

    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(cuò)誤不可避免原則,。在測試時(shí)不能首先假設(shè)程序中沒有錯(cuò)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(dòng)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(dòng)化測試（AutomaticTesting,，AT）,。[5]軟件測試方法靜態(tài)測試和動(dòng)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(cuò)誤,。即通過對軟件的需求規(guī)格說明書,、設(shè)計(jì)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(cuò)誤,。例如不匹配的參數(shù),，未定義的變量等。[5]（2）動(dòng)態(tài)測試,。動(dòng)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(shí)分析運(yùn)行效率和健壯性能等,。這種方法可簡單分為三個(gè)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。

    綜合上面的分析可以看出，惡意軟件的格式信息和良性軟件是有很多差異性的,，以可執(zhí)行文件的格式信息作為特征,，是識(shí)別已知和未知惡意軟件的可行方法。對每個(gè)樣本進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析,，提取**每個(gè)樣本實(shí)施例件的格式結(jié)構(gòu)信息,，可執(zhí)行文件的格式規(guī)范都由操作系統(tǒng)廠商給出，按照操作系統(tǒng)廠商給出的格式規(guī)范提取即可,。pe文件的格式結(jié)構(gòu)有許多屬性,，但大多數(shù)屬性無法區(qū)分惡意軟件和良性軟件，經(jīng)過深入分析pe文件的格式結(jié)構(gòu)屬性,，提取了可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的136個(gè)格式結(jié)構(gòu)屬性,，如表2所示。表2可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)屬性特征描述數(shù)量(個(gè))引用dll的總數(shù)1引用api的總數(shù)1導(dǎo)出表中符號(hào)的總數(shù)1重定位節(jié)的項(xiàng)目總數(shù),，連續(xù)的幾個(gè)字節(jié)可能是完成特定功能的一段代碼,，或者是可執(zhí)行文件的結(jié)構(gòu)信息，也可能是某個(gè)惡意軟件中特有的字節(jié)碼序列,。pe文件可表示為字節(jié)碼序列,，惡意軟件可能存在一些共有的字節(jié)碼子序列模式，研究人員直覺上認(rèn)為一些字節(jié)碼子序列在惡意軟件可能以較高頻率出現(xiàn),，且這些字節(jié)碼序列和良性軟件字節(jié)碼序列存在明顯差異,。可執(zhí)行文件通常是二進(jìn)制文件,，需要把二進(jìn)制文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制的文本實(shí)施例件,，就得到可執(zhí)行文件的十六進(jìn)制字節(jié)碼序列。對比分析顯示資源占用率高于同類產(chǎn)品均值26%,。

    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(bào)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(biāo)準(zhǔn)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(fù)擔(dān)在服務(wù)器上CS中的客戶端會(huì)分擔(dān),，CS效率更高3安全BS數(shù)據(jù)依靠http協(xié)議進(jìn)行明文輸出不安全4升級(jí)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(jì)3編寫代碼4功能實(shí)現(xiàn)切入點(diǎn)5軟件測試需求變更6完成7上線維護(hù)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(diǎn)要留下足夠的時(shí)間可能導(dǎo)致測試不充分,，上線后才暴露***開發(fā)的各個(gè)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(dāng)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(shí)間和金錢缺點(diǎn)1）各個(gè)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(gè)過程的末期才能見到開發(fā)成果,，從而增加了開發(fā)風(fēng)險(xiǎn),。3）通過過多的強(qiáng)制完成日期和里程碑來**各個(gè)項(xiàng)目階段。4）瀑布模型的突出缺點(diǎn)是不適應(yīng)用戶需求的變化瀑布模型強(qiáng)調(diào)文檔的作用,，并要求每個(gè)階段都要仔細(xì)驗(yàn)證,。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。軟件產(chǎn)品質(zhì)量評測多少錢

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    評審步驟以及評審記錄機(jī)制,。3)評審項(xiàng)由上層****。通過培訓(xùn)參加評審的人員,，使他們理解和遵循相牢的評審政策,，評審步驟。(II)建立測試過程的測量程序測試過程的側(cè)量程序是評價(jià)測試過程質(zhì)量,，改進(jìn)測試過程的基礎(chǔ),，對監(jiān)視和控制測試過程至關(guān)重要。測量包括測試進(jìn)展,，測試費(fèi)用,，軟件錯(cuò)誤和缺陷數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品淵量等。建立淵試測量程序有3個(gè)子目標(biāo):1)定義**范圍內(nèi)的測試過程測量政策和目標(biāo),。2)制訂測試過程測量計(jì)劃,。測量計(jì)劃中應(yīng)給出收集，分析和應(yīng)用測量數(shù)據(jù)的方法,。3)應(yīng)用測量結(jié)果制訂測試過程改進(jìn)計(jì)劃,。(III)軟件質(zhì)量評價(jià)軟件質(zhì)量評價(jià)內(nèi)容包括定義可測量的軟件質(zhì)量屬性，定義評價(jià)軟件工作產(chǎn)品的質(zhì)量目標(biāo)等項(xiàng)工作,。軟件質(zhì)量評價(jià)有2個(gè)子目標(biāo):1)管理層,，測試組和軟件質(zhì)量保證組要制訂與質(zhì)量有關(guān)的政策，質(zhì)量目標(biāo)和軟件產(chǎn)品質(zhì)量屬性,。2)測試過程應(yīng)是結(jié)構(gòu)化，己測量和己評價(jià)的,，以保證達(dá)到質(zhì)量目標(biāo),。第五級(jí)?優(yōu)化，預(yù)防缺陷和質(zhì)量控制級(jí)由于本級(jí)的測試過程是可重復(fù),，已定義,，已管理和己測量的，因此軟件**能夠優(yōu)化調(diào)整和持續(xù)改進(jìn)測試過程,。測試過程的管理為持續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量和過程質(zhì)量提供指導(dǎo),，并提供必要的基礎(chǔ)設(shè)施。優(yōu)化,，預(yù)防缺陷和質(zhì)量控制級(jí)有3個(gè)要實(shí)現(xiàn)的成熟度目標(biāo):,。西安第三方軟件測評實(shí)驗(yàn)室