坐標(biāo)點(diǎn)(0,1)**一個完美的分類器，它將所有的樣本都正確分類,。roc曲線越接近左上角,，該分類器的性能越好。從圖9可以看出,，該方案的roc曲線非常接近左上角,，性能較優(yōu)。另外,，前端融合模型的auc值為,。(5)后端融合后端融合的架構(gòu)如圖10所示，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,，然后進(jìn)行決策融合,，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid,，中間使用dropout層進(jìn)行正則化,，防止過擬合，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad,，batch_size是40,。本次實(shí)驗(yàn)使用了80％的樣本訓(xùn)練，20％的樣本驗(yàn)證,，訓(xùn)練50個迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值,。隨著迭代數(shù)的增加,，后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖11所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖12所示,。從圖11和圖12可以看出,，當(dāng)epoch值從0增加到5過程中，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率快速提高,，模型的訓(xùn)練對數(shù)損失和驗(yàn)證對數(shù)損失快速減少,；當(dāng)epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率小幅提高,，訓(xùn)練對數(shù)損失和驗(yàn)證對數(shù)損失緩慢下降,；綜合分析圖11和圖12的準(zhǔn)確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為40,。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為40后,，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。艾策檢測針對智能穿戴設(shè)備開發(fā)動態(tài)壓力測試系統(tǒng),，確保人機(jī)交互的舒適性與安全性,。滲透測試一個系統(tǒng)報價

    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,，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法,，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特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型,；步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測試樣本,，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,，對測試樣本進(jìn)行檢測并得出檢測結(jié)果,。進(jìn)一步的，所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示,，是統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api,；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示，是先對當(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,，然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息,；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示，是先將當(dāng)前軟件樣本件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制字節(jié)碼序列,，然后采用n-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動,，產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的,，采用3-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征,。進(jìn)一步的,。東莞辦理軟件檢測報告性能基準(zhǔn)測試GPU利用率未達(dá)理論最大值67%。

    測試人員素質(zhì)要求1,、責(zé)任心2,、學(xué)習(xí)能力3、懷疑精神4,、溝通能力5,、專注力6、洞察力7,、團(tuán)隊(duì)精神8,、注重積累軟件測試技術(shù)測試目的編輯軟件測試的目的是為了保證軟件產(chǎn)品的**終質(zhì)量，在軟件開發(fā)的過程中,，對軟件產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量控制,。一般來說軟件測試應(yīng)由**的產(chǎn)品評測中心負(fù)責(zé)，嚴(yán)格按照軟件測試流程,，制定測試計(jì)劃,、測試方案、測試規(guī)范,，實(shí)施測試,，對測試記錄進(jìn)行分析，并根據(jù)回歸測試情況撰寫測試報告,。測試是為了證明程序有錯,，而不能保證程序沒有錯誤。軟件測試技術(shù)常見測試編輯回歸測試功能測試壓力測試負(fù)載測試性能測試易用性測試安裝與反安裝測試**測試安全性測試兼容性測試內(nèi)存泄漏測試比較測試Alpha測試Beta測試測試信息流1,、軟件配置2,、測試配置3、測試工具軟件測試技術(shù)-軟件測試的分類1,、從是否需要執(zhí)行被測試軟件的角度分類（靜態(tài)測試和動態(tài)測試）,。2、從測試是否針對軟件結(jié)構(gòu)與算法的角度分類（白盒測試和黑盒測試）,。3,、從測試的不同階段分類（單元測試、集成測試,、系統(tǒng)測試,、驗(yàn)收測試）。

    后端融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是％,，對數(shù)損失是,，混淆矩陣如圖13所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖14所示。后端融合模型的roc曲線如圖15所示,，其顯示后端融合模型的auc值為,。(6)中間融合中間融合的架構(gòu)如圖16所示，中間融合方式用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從三種模態(tài)的特征分別抽取高等特征表示,，然后合并學(xué)習(xí)得到的特征表示,，再作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入訓(xùn)練模型，隱藏層的***函數(shù)為relu,，輸出層的***函數(shù)是sigmoid,，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，防止過擬合,，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad,，batch_size是40。圖16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,，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是128，第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64,，第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32,，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,，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64,，其第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32，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,，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是512，第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是384,，第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是256,，第四個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是125。云計(jì)算與 AI 融合：深圳艾策的創(chuàng)新解決方案,。

    [3]軟件測試方法原則編輯1.盡早不斷測試的原則應(yīng)當(dāng)盡早不斷地進(jìn)行軟件測試,。據(jù)統(tǒng)計(jì)約60%的錯誤來自設(shè)計(jì)以前，并且修正一個軟件錯誤所需的費(fèi)用將隨著軟件生存周期的進(jìn)展而上升,。錯誤發(fā)現(xiàn)得越早,，修正它所需的費(fèi)用就越少,。[4]測試用例由測試輸入數(shù)據(jù)和與之對應(yīng)的預(yù)期輸出結(jié)果這兩部分組成,。[4]3.**測試原則(1)**測試原則。這是指軟件測試工作由在經(jīng)濟(jì)上和管理上**于開發(fā)機(jī)構(gòu)的**進(jìn)行,。程序員應(yīng)避免檢査自己的程序,，程序設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)也不應(yīng)測試自己開發(fā)的程序。軟件開發(fā)者難以客觀、有效地測試自己的軟件,，而找出那些因?yàn)閷π枨蟮恼`解而產(chǎn)生的錯誤就更加困難,。[4](2)合法和非合法原則。在設(shè)計(jì)時,，測試用例應(yīng)當(dāng)包括合法的輸入條件和不合法的輸入條件,。[4](3)錯誤群集原則。軟件錯誤呈現(xiàn)群集現(xiàn)象,。經(jīng)驗(yàn)表明,，某程序段剩余的錯誤數(shù)目與該程序段中已發(fā)現(xiàn)的錯誤數(shù)目成正比，所以應(yīng)該對錯誤群集的程序段進(jìn)行重點(diǎn)測試,。[4](4)嚴(yán)格性原則,。嚴(yán)格執(zhí)行測試計(jì)劃，排除測試的隨意性,。[4](5)覆蓋原則,。應(yīng)當(dāng)對每一個測試結(jié)果做***的檢查。[4](6)定義功能測試原則,。檢查程序是否做了要做的事*是成功的一半,，另一半是看程序是否做了不屬于它做的事。[4](7)回歸測試原則,。應(yīng)妥善保留測試用例,。代碼審計(jì)發(fā)現(xiàn)2處潛在內(nèi)存泄漏風(fēng)險，建議版本迭代修復(fù),。第三方軟件測試公司排名

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%,。滲透測試一個系統(tǒng)報價

    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偽造多個抽象層次的特征逃避檢測,。基于該觀點(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,。滲透測試一個系統(tǒng)報價