的值不一定判定表法根據(jù)因果來制定判定表組成部分1條件樁:所有條件2動(dòng)作樁:所有結(jié)果3條件項(xiàng):針對(duì)條件樁的取值4動(dòng)作項(xiàng):針對(duì)動(dòng)作樁的取值不犯罪，不抽*是好男人,，不喝酒是好男人,，只要打媳婦就是壞男人條件樁1不犯罪1102不抽*1013不喝酒011動(dòng)作樁好男人11壞男人1場景法模擬用戶操作軟件時(shí)的場景,，主要用于測試系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程先關(guān)注功能和業(yè)務(wù)是否正確實(shí)現(xiàn)，然后再使用等價(jià)類和邊界值進(jìn)行檢測,?；玖髡_的業(yè)務(wù)流程來實(shí)現(xiàn)一條操作路徑備選流模擬一條錯(cuò)誤的操作流程用例場景要從開始到結(jié)束便利用例中所有的基本流和備選流。流程分析法流程-路徑針對(duì)路徑使用路徑分析的方法設(shè)計(jì)測試用例降低測試用例設(shè)計(jì)難度,，只要搞清楚各種流程,，就可以設(shè)計(jì)出高質(zhì)量的測試用例，而不需要太多測試經(jīng)驗(yàn)1詳細(xì)了解需求2根據(jù)需求說明或界面原型,，找出業(yè)務(wù)流程的哥哥頁面以及流轉(zhuǎn)關(guān)系3畫出業(yè)務(wù)流程axure4寫用例,，覆蓋所有路徑分支錯(cuò)誤推斷法利用經(jīng)驗(yàn)猜測出出錯(cuò)的可能類型，列出所有可能的錯(cuò)誤和容易發(fā)生錯(cuò)誤的情況,。多考慮異常,，反面，特殊輸入,，以攻擊者的態(tài)度對(duì)臺(tái)程序,。正交表對(duì)可選項(xiàng)多種可取值進(jìn)行均等選取組合，**大概率覆蓋測試用例1根據(jù)控件和取值數(shù)選擇一個(gè)合適的正交表2列舉取值并編號(hào),。代碼質(zhì)量評(píng)估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強(qiáng),。沈陽第三方軟件檢測公司

    特征之間存在部分重疊，但特征類型間存在著互補(bǔ),，融合這些不同抽象層次的特征可更好的識(shí)別軟件的真正性質(zhì)。且惡意軟件通常偽造出和良性軟件相似的特征,，逃避反**軟件的檢測,，但惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)抽象層次的特征逃避檢測?；谠撚^點(diǎn),，本發(fā)明實(shí)施例提出一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)惡意軟件的有效檢測,，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),，提出了通過前端融合、后端融合和中間融合這三種融合方式集成三種模態(tài)的特征,，有效提高惡意軟件檢測的準(zhǔn)確率和魯棒性,，具體步驟如下：步驟s1、提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息,、pe格式結(jié)構(gòu)信息以及字節(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、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖,；統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api,，提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示。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,，并按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息,，得到該軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示。CNAS軟件系統(tǒng)測評(píng)報(bào)價(jià)專業(yè)機(jī)構(gòu)認(rèn)證該程序內(nèi)存管理效率優(yōu)于行業(yè)平均水平23%,。

    并將測試樣本的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)測試樣本進(jìn)行檢測并得出檢測結(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)及方法分類性能主要用兩個(gè)指標(biāo)來評(píng)估：準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失,。準(zhǔn)確率測量所有預(yù)測中正確預(yù)測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)，也稱交叉熵?fù)p失(cross-entropyloss),，是在概率估計(jì)上定義的,，用于測量預(yù)測類別與真實(shí)類別之間的差距大小。

    等價(jià)類劃分法將不能窮舉的測試過程進(jìn)行合理分類,，從而保證設(shè)計(jì)出來的測試用例具有完整性和**性,。有數(shù)據(jù)輸入的地方，可以使用等價(jià)類劃分法,。從大量數(shù)據(jù)中挑選少量**數(shù)據(jù)進(jìn)行測試有效等價(jià)類：符合需求規(guī)格說明書規(guī)定的數(shù)據(jù)用來測試功能是否正確實(shí)現(xiàn)無效等價(jià)類：不合理的輸入數(shù)據(jù)**—用來測試程序是否有強(qiáng)大的異常處理能力（健壯性）使用**少的測試數(shù)據(jù),，達(dá)到**好的測試質(zhì)量邊界值分析法對(duì)輸入或輸出的邊界值進(jìn)行測試的一種黑盒測試方法,。是作為對(duì)等價(jià)類劃分法的補(bǔ)充，這種情況下,，其測試用例來自等價(jià)類的邊界,。邊界點(diǎn)1、邊界是指相對(duì)于輸入等價(jià)類和輸出等價(jià)類而言,，稍高于,、稍低于其邊界值的一些特定情況。2,、邊界點(diǎn)分為上點(diǎn),、內(nèi)點(diǎn)和離點(diǎn)。如果是范圍[1,100]需要選擇0,1,2,50,99,100,101如果是個(gè)數(shù)**多20個(gè)[0,20]需要測0,10,20,，-1,21因果圖分析法用畫圖的方式表達(dá)輸入條件和輸出結(jié)果之間的關(guān)系,。1恒等2與3或4非5互斥1個(gè)或者不選6***必須是1個(gè)7包含可以多選不能不選8要求如果a=1，則要求b必須是1,，反之如果a=0時(shí),，b的值無所謂9**關(guān)系當(dāng)a=1時(shí)，要求b必須為0,；而當(dāng)a=0時(shí),。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南：艾策科技的實(shí)用建議。

    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(shí)別這些惡意軟件,，使得當(dāng)前的反**軟件通常對(duì)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?；跀?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(gè)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)。整合多學(xué)科團(tuán)隊(duì)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,。軟件測評(píng) 第三方 北京

如何選擇適合企業(yè)的 IT 解決方案？沈陽第三方軟件檢測公司

    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(gè)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(gè)**的數(shù)據(jù)集融合成一個(gè)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(gè)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(gè)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(jí)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,。沈陽第三方軟件檢測公司