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    坐标点(0,1)**一个完美的分类器，它将所有的样本都正确分类。roc曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。从图9可以看出，该方案的roc曲线非常接近左上角，性能较优。另外，前端融合模型的auc值为。(5)后端融合后端融合的架构如图10所示，后端融合方式用三种模态的特征分别训练神经网络模型，然后进行决策融合，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。本次实验使用了80％的样本训练，20％的样本验证，训练50个迭代以便于找到较优的epoch值。随着迭代数的增加，后端融合模型的准确率变化曲线如图11所示，模型的对数损失变化曲线如图12所示。从图11和图12可以看出，当epoch值从0增加到5过程中，模型的训练准确率和验证准确率快速提高，模型的训练对数损失和验证对数损失快速减少；当epoch值从5到50的过程中，前端融合模型的训练准确率和验证准确率小幅提高，训练对数损失和验证对数损失缓慢下降；综合分析图11和图12的准确率和对数损失变化曲线，选取epoch的较优值为40。确定模型的训练迭代数为40后，进行了10折交叉验证实验。第三方实验室验证数据处理速度较上代提升1.8倍。广州第三方软件测试机构

    I)应用过程数据预防缺陷。这时的软件**能够记录软件缺陷，分析缺陷模式，识别错误根源，制订防止缺陷再次发生的计划，提供**这种括动的办法，并将这些活动贯穿于全**的各个项目中。应用过程数据预防缺陷有礴个成熟度子目标:1)成立缺陷预防组。2)识别和记录在软件生命周期各阶段引入的软件缺陷和消除的缺陷。3)建立缺陷原因分析机制，确定缺陷原因。4)管理，开发和测试人员互相配合制订缺陷预防计划，防止已识别的缺陷再次发生。缺陷预防计划要具有可**性。(II)质量控制在本级，软件**通过采用统计采样技术，测量**的自信度，测量用户对**的信赖度以及设定软件可靠性目标来推进测试过程。为了加强软件质量控制，测试组和质量保证组要有负责质量的人员参加，他们应掌握能减少软件缺陷和改进软件质量的技术和工具。支持统计质量控制的子目标有:?1)软件测试组和软件质量保证组建立软件产品的质量目标，如:产品的缺陷密度，**的自信度以及可信赖度等。2)测试管理者要将这些质量目标纳入测试计划中。3)培训测试组学习和使用统计学方法。4)收集用户需求以建立使用模型(III)优化测试过程在测试成熟度的***，己能够量化测试过程。这样就可以依据量化结果来调整测试过程。电力软件系统评测报告多少钱网络延迟测评显示亚太地区响应时间超欧盟2倍。

    并将测试样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图输入步骤s2训练得到的多模态深度集成模型中，对测试样本进行检测并得出检测结果。实验结果与分析(1)样本数据集选取实验评估使用了不同时期的恶意软件和良性软件样本，包含了7871个良性软件样本和8269个恶意软件样本，其中4103个恶意软件样本是2011年以前发现的，4166个恶意软件样本是近年来新发现的；3918个良性软件样本是从全新安装的windowsxpsp3系统中收集的，3953个良性软件样本是从全新安装的32位windows7系统中收集的。所有的恶意软件样本都是从vxheavens网站中收集的，所有的样本格式都是windowspe格式的，样本数据集构成如表1所示。表1样本数据集类别恶意软件样本良性软件样本早期样本41033918近期样本41663953合计82697871(2)评价指标及方法分类性能主要用两个指标来评估：准确率和对数损失。准确率测量所有预测中正确预测的样本占总样本的比例，*凭准确率通常不足以评估预测的鲁棒性，因此还需要使用对数损失。对数损失(logarithmicloss)，也称交叉熵损失(cross-entropyloss)，是在概率估计上定义的，用于测量预测类别与真实类别之间的差距大小。

    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。代码签名验证确认所有组件均经过可信机构认证。

    不*可以用于回归测试，也可以为以后的测试提供参考。[4](8)错误不可避免原则。在测试时不能首先假设程序中没有错误。[4]软件测试方法分类编辑软件测试方法的分类有很多种，以测试过程中程序执行状态为依据可分为静态测试（StaticTesting，ST）和动态测试（DynamicTesting，DT）;以具体实现算法细节和系统内部结构的相关情况为根据可分黑盒测试、白盒测试和灰盒测试三类;从程序执行的方式来分类，可分为人工测试（ManualTesting，MT）和自动化测试（AutomaticTesting，AT）。[5]软件测试方法静态测试和动态测试（1）静态测试。静态测试的含义是被测程序不运行，只依靠分析或检查源程序的语句、结构、过程等来检查程序是否有错误。即通过对软件的需求规格说明书、设计说明书以及源程序做结构分析和流程图分析，从而来找出错误。例如不匹配的参数，未定义的变量等。[5]（2）动态测试。动态测试与静态测试相对应，其是通过运行被测试程序，对得到的运行结果与预期的结果进行比较分析，同时分析运行效率和健壮性能等。这种方法可简单分为三个步骤:构造测试实例、执行程序以及分析结果。[5]软件测试方法黑盒测试、白盒测试和灰盒测试（1）黑盒测试。艾策纺织品检测实验室配备气候老化模拟舱，验证户外用品的耐久性与色牢度。河南第三方软件测评单位

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    保留了较多信息，同时由于操作数比较随机，某种程度上又没有抓住主要矛盾，干扰了主要语义信息的提取。pe文件即可移植文件导入节中的动态链接库(dll)和应用程序接口(api)信息能大致反映软件的功能和性质，通过一个可执行程序引用的dll和api信息可以粗略的预测该程序的功能和行为。belaoued和mazouzi应用统计khi2检验分析了pe格式的恶意软件和良性软件的导入节中的dll和api信息，分析显示恶意软件和良性软件使用的dll和api信息统计上有明显的区别。后续的研究人员提出了挖掘dll和api信息的恶意软件检测方法，该类方法提取的特征语义信息丰富，但*从二进制可执行文件的导入节提取特征，忽略了整个可执行文件的大量信息。恶意软件和被***二进制可执行文件格式信息上存在一些异常，这些异常是检测恶意软件的关键。研究人员提出了基于二进制可执行文件格式结构信息的恶意软件检测方法，这类方法从二进制可执行文件的pe文件头、节头部、资源节等提取特征，基于这些特征使用机器学习分类算法处理，取得了较高的检测准确率。这类方法通常不受变形或多态等混淆技术影响，提取特征只需要对pe文件进行格式解析，无需遍历整个可执行文件，提取特征速度较快。广州第三方软件测试机构