此外格式結(jié)構(gòu)信息具有明顯的語義信息,，但基于格式結(jié)構(gòu)信息的檢測方法沒有提取決定軟件行為的代碼節(jié)和數(shù)據(jù)節(jié)信息作為特征。某一種類型的特征都從不同的視角反映刻畫了可執(zhí)行文件的一些性質(zhì),，字節(jié)碼n-grams,、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區(qū)分信息,，但都存在著一定的局限性,，不能充分、綜合,、整體的表示可執(zhí)行文件的本質(zhì),，使得檢測結(jié)果準(zhǔn)確率不高、可靠性低,、泛化性和魯棒性不佳,。此外，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,。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，以解決現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類型進(jìn)行惡意軟件檢測的檢測方法檢測準(zhǔn)確率不高,、檢測可靠性低,、泛化性和魯棒性不佳的問題,，以及其難以檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問題,。本發(fā)明實(shí)施例所采用的技術(shù)方案是，基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法,，按照以下步驟進(jìn)行：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。數(shù)據(jù)安全與合規(guī)：艾策科技的最佳實(shí)踐,。軟件產(chǎn)品登記檢測報(bào)告

    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)的惡意軟件檢測方法。背景技術(shù)：：：惡意軟件是指在未明確提示用戶或未經(jīng)用戶許可的情況下,，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,。常見的惡意軟件有計(jì)算機(jī)**(簡稱**)、特洛伊木馬(簡稱木馬),、計(jì)算機(jī)蠕蟲(簡稱蠕蟲),、后門、邏輯**等,。惡意軟件可能在用戶不知情的情況下竊取計(jì)算機(jī)用戶的信息和隱私,，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的***、經(jīng)濟(jì),、文化,、***等各個(gè)領(lǐng)域的信息安全，帶來了前所未有的挑戰(zhàn),。當(dāng)前的反**軟件主要采用基于特征碼的檢測方法,，這種方法通過對(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,，通過匹配查找軟件中是否包含惡意軟件特征庫中的特征碼來判斷其是否為惡意軟件,。軟件性能測評(píng)怎么做企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南：艾策科技的實(shí)用建議。

    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。

    以備實(shí)際測試嚴(yán)重偏離計(jì)劃時(shí)使用,。在TMM的定義級(jí),，測試過程中引入計(jì)劃能力，在TMM的集成級(jí),，測試過程引入控制和監(jiān)視活動(dòng),。兩者均為測試過程提供了可見性，為測試過程持續(xù)進(jìn)行提供保證,。第四級(jí)管理和測量級(jí)在管理和測量級(jí),，測試活動(dòng)除測試被測程序外，還包括軟件生命周期中各個(gè)階段的評(píng)審,，審查和追查,，使測試活動(dòng)涵蓋了軟件驗(yàn)證和軟件確認(rèn)活動(dòng)。根據(jù)管理和測量級(jí)的要求,，軟件工作產(chǎn)品以及與測試相關(guān)的工作產(chǎn)品，如測試計(jì)劃,，測試設(shè)計(jì)和測試步驟都要經(jīng)過評(píng)審,。因?yàn)闇y試是一個(gè)可以量化并度量的過程。為了測量測試過程，測試人員應(yīng)建立測試數(shù)據(jù)庫,。收集和記錄各軟件工程項(xiàng)目中使用的測試用例,，記錄缺陷并按缺陷的嚴(yán)重程度劃分等級(jí)。此外,，所建立的測試規(guī)程應(yīng)能夠支持軟件組終對(duì)測試過程的控制和測量,。管理和測量級(jí)有3個(gè)要實(shí)現(xiàn)的成熟度目標(biāo):建立**范圍內(nèi)的評(píng)審程序，建立測試過程的測量程序和軟件質(zhì)量評(píng)價(jià),。(I)建立**范圍內(nèi)的評(píng)審程序軟件**應(yīng)在軟件生命周期的各階段實(shí)施評(píng)審,，以便盡早有效地識(shí)別，分類和消除軟件中的缺陷,。建立評(píng)審程序有4個(gè)子目標(biāo):1)管理層要制訂評(píng)審政策支持評(píng)審過程,。2)測試組和軟件質(zhì)量保證組要確定并文檔化整個(gè)軟件生命周期中的評(píng)審目標(biāo)，評(píng)審計(jì)劃,。深圳艾策信息科技：可持續(xù)發(fā)展的 IT 解決方案,。

    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。隱私合規(guī)檢測確認(rèn)用戶數(shù)據(jù)加密符合GDPR標(biāo)準(zhǔn)要求,。軟件系統(tǒng)安全測評(píng)哪里做

兼容性測試涵蓋35款設(shè)備,，通過率91.4%。軟件產(chǎn)品登記檢測報(bào)告

    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,。軟件產(chǎn)品登記檢測報(bào)告