首先和大家聊一下什么是cma第三方軟件檢測資質(zhì),什么是cnas第三方軟件檢測資質(zhì)，這兩個第三方軟件測評檢測的資質(zhì)很多人會分不清楚,。那么首先我們來看一下，cma是屬于市場監(jiān)督管理局的一個行政許可,，在國內(nèi)是具有法律效力的認可資質(zhì),。Cnas屬于中國合格評定國家委員會頒發(fā)的一個資質(zhì)，效力也是受到認可的,，但是cnas同時也是在全球范圍內(nèi)可以通用認可,，所以更多的適用于有國際許可認證需求的客戶。那么,，有的客戶會存在疑問,，為什么有時候軟件項目要求同時出具cma和cnas雙資質(zhì)認證呢，這如果是在軟件開發(fā)項目需求中明確要求雙資質(zhì),，那么就需要在出具軟件測試報告的同時蓋這兩個資質(zhì)章,，但是如果項目并沒有明確要求，只是要求第三方軟件檢測機構(gòu)出具的軟件測試報告的話，那么其實可以用cma或者cnas其中任何一個來進行替代即可,。說完了這些基本的關(guān)于軟件檢測機構(gòu)的資質(zhì)要求后,，我們來看一下如何選擇比較靠譜或者具備正規(guī)效力的cma和cnas軟件測評機構(gòu)呢？首先,，需檢驗機構(gòu)的許可資質(zhì),，如果軟件測試機構(gòu)具備兩個資質(zhì)，那肯定是更好的選擇,，但是如果只具備一個第三方軟件測試的資質(zhì),，其實也是沒有問題的，在滿足業(yè)務(wù)需求場景的前提下,，不需要去苛求兩個資質(zhì)都需要具備,。第二。深圳艾策信息科技：打造智慧供應(yīng)鏈的關(guān)鍵技術(shù),。軟件質(zhì)量檢測報告費用

    將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進行了對比,，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)特征的實驗結(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,，各項性能指標都非常接近**優(yōu)值。表3實驗結(jié)果對比本實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確率和魯棒性,。實驗結(jié)果顯示,，相對**且互補的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機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％的準確率,，對數(shù)損失為,，auc值為，各項性能指標已接近**優(yōu)值,?？紤]到樣本集可能存在噪聲,，本實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偽造多個模態(tài)的特征,，本實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)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍,。系統(tǒng)漏洞掃描服務(wù)用戶隱私測評確認數(shù)據(jù)采集范圍超出聲明條款3項,。

    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)機器學(xué)習(xí)旨在通過機器學(xué)習(xí)的方法實現(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**的數(shù)據(jù)集融合成一個單一的特征向量空間,，然后將其用作機器學(xué)習(xí)算法的輸入,，訓(xùn)練機器學(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模態(tài)數(shù)據(jù)間的互補性,，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)驗從每個模態(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,，然后在特性級別上進行融合,。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行融合,，如圖2所示,。

    軟件測試技術(shù)測試分類編輯軟件測試的狹義論和廣義論——靜態(tài)和動態(tài)的測試軟件測試技術(shù)軟件測試的辨證論——正向思維和反向思維軟件測試的風(fēng)險論——測試是評估軟件測試的經(jīng)濟學(xué)觀點——為盈利而測試軟件測試的標準論——驗證和確認軟件測試技術(shù)測試工具編輯幾種常用的測試工具：1、軟件錯誤管理工具Bugzilla2,、功能測試工具WinRunner3,、負載測試工具LoadRunner4,、測試管理工具TestDirector軟件測試技術(shù)同名圖書編輯軟件測試技術(shù)圖書1書名:軟件測試技術(shù)軟件測試技術(shù)作者：曲朝陽出版社：**水利水電出版社出版時間：2006ISBN:97開本：16定價:元內(nèi)容簡介本書詳盡地闡述了軟件測試領(lǐng)域中的一些基本理論和實用技術(shù)。首先從軟件測試的基本原則,，以及常用的軟件測試技術(shù)入手,，介紹了與軟件測試領(lǐng)域相關(guān)的基礎(chǔ)知識。然后,，分別從單元測試,、集成測試和系統(tǒng)測試3個層面深入分析了如何選擇和設(shè)計有效的測試用例，制定合適的測試策略等主題,。**后,，討論了面向?qū)ο蟮能浖y試和軟件測試自動化技術(shù)。附錄中還附錄了常見的軟件錯誤,，供讀者參閱,。本書作為軟件測試的實際應(yīng)用參考書，除了力求突出基本知識和基本概念的表述外,，更注重軟件測試技術(shù)的運用,。數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：艾策科技如何提升企業(yè)競爭力。

    后端融合模型的10折交叉驗證的準確率是％,，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。安全審計發(fā)現(xiàn)日志模塊存在敏感信息明文存儲缺陷,。軟件性能效率測評報告

對比分析顯示資源占用率高于同類產(chǎn)品均值26%,。軟件質(zhì)量檢測報告費用

    特征之間存在部分重疊，但特征類型間存在著互補,，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,，本發(fā)明實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確率和魯棒性,，具體步驟如下：步驟s1、提取軟件樣本的二進制可執(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)前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件進行格式結(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制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示。軟件質(zhì)量檢測報告費用