cma软件测评

    降低成本对每个阶段都进行测试，包括文档，便于控制项目过程缺点依赖文档，没有文档的项目无法使用，复杂度很高，实践需要很强的管理H模型把测试活动完全**出来，将测试准备和测试执行体现出来测试准备-测试执行就绪点其他流程----------设计等v模型适用于中小企业需求在开始必须明确，不适用变更需求w模型适用于中大企业包括文档也需要测试（需求分析文档概要设计文档详细设计文档代码文档）测试和开发同步进行H模型对公司参与人员技能和沟通要求高测试阶段单元测试-集成测试-系统测试-验证测试是否覆盖代码白盒测试-黑盒测试-灰盒测试是否运行静态测试-动态测试测试手段人工测试-自动化测试其他测试回归测试-冒*测试功能测试一般功能测试-界面测试-易用性测试-安装测试-兼容性测试性能测试稳定性测试-负载测试-压力测试-时间性能-空间性能负载测试确定在各种工作负载下，系统各项指标变化情况压力测试:通过确定一个系统的刚好不能接受的性能点。获得系统能够提供的**大服务级别测试用例为特定的目的而设计的一组测试输入，执行条件和预期结果，以便测试是否满足某个特定需求。通过大量的测试用例来检测软件的运行效果，它是指导测试工作进行的依据。如何选择适合企业的 IT 解决方案？cma软件测评

    12)把节装入到vmm的地址空间；(13)可选头部的sizeofcode域取值不正确；(14)含有可疑标志。此外，恶意软件和良性软件间以下格式特征也存在明显的统计差异：(1)证书表是软件厂商的可认证的声明，恶意软件很少有证书表，而良性软件大部分都有软件厂商可认证的声明；(2)恶意软件的调试数据也明显小于正常文件的，这是因为恶意软件为了增加调试的难度，很少有调试数据；(3)恶意软件4个节(.text、.rsrc、.reloc和.rdata)的characteristics属性和良性软件的也有明显差异，characteristics属性通常**该节是否可读、可写、可执行等，部分恶意软件的代码节存在可写异常，只读数据节和资源节存在可写、可执行异常等；(4)恶意软件资源节的资源个数也明显少于良性软件的，如消息表、组图表、版本资源等，这是因为恶意软件很少使用图形界面资源，也很少有版本信息。pe文件很多格式属性没有强制限制，文件完整性约束松散，存在着较多的冗余属性和冗余空间，为pe格式恶意软件的传播和隐藏创造了条件。此外，由于恶意软件为了方便传播和隐藏，尽一切可能的减小文件大小，文件结构的某些部分重叠，同时对一些属性进行了特别设置以达到anti-dump、anti-debug或抗反汇编。湖南软件检测中心策科技助力教育行业：数字化教学的创新应用 。

    后端融合模型的10折交叉验证的准确率是％，对数损失是，混淆矩阵如图13所示，规范化后的混淆矩阵如图14所示。后端融合模型的roc曲线如图15所示，其显示后端融合模型的auc值为。(6)中间融合中间融合的架构如图16所示，中间融合方式用深度神经网络从三种模态的特征分别抽取高等特征表示，然后合并学习得到的特征表示，再作为下一个深度神经网络的输入训练模型，隐藏层的***函数为relu，输出层的***函数是sigmoid，中间使用dropout层进行正则化，防止过拟合，优化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。图16中，用于抽取dll和api信息特征视图的深度神经网络包含3个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是128，第二个隐含层的神经元个数是64，第三个隐含层的神经元个数是32，且3个隐含层中间间隔设置有dropout层。用于抽取格式信息特征视图的深度神经网络包含2个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是64，其第二个隐含层的神经元个数是32，且2个隐含层中间设置有dropout层。用于抽取字节码n-grams特征视图的深度神经网络包含4个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是512，第二个隐含层的神经元个数是384，第三个隐含层的神经元个数是256，第四个隐含层的神经元个数是125。

    综合上面的分析可以看出，恶意软件的格式信息和良性软件是有很多差异性的，以可执行文件的格式信息作为特征，是识别已知和未知恶意软件的可行方法。对每个样本进行格式结构解析，提取**每个样本实施例件的格式结构信息，可执行文件的格式规范都由操作系统厂商给出，按照操作系统厂商给出的格式规范提取即可。pe文件的格式结构有许多属性，但大多数属性无法区分恶意软件和良性软件，经过深入分析pe文件的格式结构属性，提取了可能区分恶意软件和良性软件的136个格式结构属性，如表2所示。表2可能区分恶意软件和良性软件的pe格式结构属性特征描述数量(个)引用dll的总数1引用api的总数1导出表中符号的总数1重定位节的项目总数，连续的几个字节可能是完成特定功能的一段代码，或者是可执行文件的结构信息，也可能是某个恶意软件中特有的字节码序列。pe文件可表示为字节码序列，恶意软件可能存在一些共有的字节码子序列模式，研究人员直觉上认为一些字节码子序列在恶意软件可能以较高频率出现，且这些字节码序列和良性软件字节码序列存在明显差异。可执行文件通常是二进制文件，需要把二进制文件转换为十六进制的文本实施例件，就得到可执行文件的十六进制字节码序列。从传统到智能：艾策科技助力制造业升级之路。

    图2是后端融合方法的流程图。图3是中间融合方法的流程图。图4是前端融合模型的架构图。图5是前端融合模型的准确率变化曲线图。图6是前端融合模型的对数损失变化曲线图。图7是前端融合模型的检测混淆矩阵示意图。图8是规范化前端融合模型的检测混淆矩阵示意图。图9是前端融合模型的roc曲线图。图10是后端融合模型的架构图。图11是后端融合模型的准确率变化曲线图。图12是后端融合模型的对数损失变化曲线图。图13是后端融合模型的检测混淆矩阵示意图。图14是规范化后端融合模型的检测混淆矩阵示意图。图15是后端融合模型的roc曲线图。图16是中间融合模型的架构图。图17是中间融合模型的准确率变化曲线图。图18是中间融合模型的对数损失变化曲线图。图19是中间融合模型的检测混淆矩阵示意图。图20是规范化中间融合模型的检测混淆矩阵示意图。图21是中间融合模型的roc曲线图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例**是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。艾策检测为新能源汽车电池提供安全性能深度解析。软件系统安全测试报告

无障碍测评认定视觉障碍用户支持功能缺失4项。cma软件测评

    尝试了前端融合、后端融合和中间融合三种融合方法对进行有效融合，有效提高了恶意软件的准确率，具备较好的泛化性能和鲁棒性。实验结果显示，相对**且互补的特征视图和不同深度学习融合机制的使用明显提高了检测方法的检测能力和泛化性能，其中较优的中间融合方法取得了％的准确率，对数损失为，auc值为。有效解决了现有采用二进制可执行文件的单一特征类型进行恶意软件检测的检测方法检测结果准确率不高、可靠性低、泛化性和鲁棒性不佳的问题。另外，恶意软件很难同时伪造良性软件的多个抽象层次的特征以逃避检测，本发明实施例同时融合软件的二进制可执行文件的多个抽象层次的特征，可准确检测出伪造良性软件特征的恶意软件，解决了现有采用二进制可执行文件的单一特征类型进行恶意软件检测的检测方法难以检测出伪造良性软件特征的恶意软件的问题。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图**是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是前端融合方法的流程图。cma软件测评