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    在不知道多长的子序列能更好的表示可执行文件的情况下，只能以固定窗口大小在字节码序列中滑动，产生大量的短序列，由机器学习方法选择可能区分恶意软件和良性软件的短序列作为特征，产生短序列的方法叫n-grams。“080074ff13b2”的字节码序列，如果以3-grams产生连续部分重叠的短序列，将得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四个短序列。每个短序列特征的权重表示有多种方法。**简单的方法是如果该短序列在具体样本中出现，就表示为1；如果没有出现，就表示为0，也可以用。本实施例采用3-grams方法提取特征，3-grams产生的短序列非常庞大，将产生224＝(16,777,216)个特征，如此庞大的特征集在计算机内存中存储和算法效率上都是问题。如果短序列特征的tf较小，对机器学习可能没有意义，选取了tf**高的5000个短序列特征，计算每个短序列特征的，每个短序列特征的权重是判断其所在软件样本是否为恶意软件的依据，也是区分每个软件样本的依据。(4)前端融合前端融合的架构如图4所示，前端融合方式将三种模态的特征合并，然后输入深度神经网络，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。艾策检测团队采用多模态传感器融合技术，构建智能工厂设备状态健康监测体系。温州软件检测单位

    此外格式结构信息具有明显的语义信息，但基于格式结构信息的检测方法没有提取决定软件行为的代码节和数据节信息作为特征。某一种类型的特征都从不同的视角反映刻画了可执行文件的一些性质，字节码n-grams、dll和api信息、格式结构信息都部分捕捉到了恶意软件和良性软件间的可区分信息，但都存在着一定的局限性，不能充分、综合、整体的表示可执行文件的本质，使得检测结果准确率不高、可靠性低、泛化性和鲁棒性不佳。此外，恶意软件通常伪造出和良性软件相似的特征，逃避反**软件的检测。技术实现要素：本发明实施例的目的在于提供一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，以解决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准确率不高、检测可靠性低、泛化性和鲁棒性不佳的问题，以及其难以检测出伪造良性软件特征的恶意软件的问题。本发明实施例所采用的技术方案是，基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，按照以下步骤进行：步骤s1、提取软件样本的二进制可执行文件的dll和api信息、pe格式结构信息以及字节码n-grams的特征表示，生成软件样本的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。呼和浩特第三方软件检测实验室艾策科技：如何用数据分析重塑企业决策！

    生成取值表。3把取值表与选择的正交表进行映射控件数Ln(取值数)3个控件5个取值5的3次幂混合正交表当控件的取值数目水平不一致时候，使用allp**rs工具生成1等价类划分法划分值2边界值分析法边界值3错误推断法经验4因果图分析法关系5判定表法条件和结果6流程图法流程路径梳理7场景法主要功能和业务的事件8正交表先关注主要功能和业务流程，业务逻辑是否正确实现，考虑场景法需要输入数据的地方，考虑等价类划分法+边界值分析法，发现程序错误的能力**强存在输入条件的组合情况，考虑因果图判定表法多种参数配置组合情况，正交表排列法采用错误推断法再追加测试用例。需求分析场景法分析主要功能输入的等价类边界值输入的各种组合因果图判定表多种参数配置正交表错误推断法经验软件缺陷软件产品中存在的问题，用户所需要的功能没有完全实现。

    程序利用windows提供的接口(windowsapi)实现程序的功能。通过一个可执行程序引用的动态链接库(dll)和应用程序接口(api)可以粗略的预测该程序的功能和行为。统计所有样本的导入节中引用的dll和api的频率，留下引用频率**高的60个dll和500个api。提取特征时，每个样本的导入节里存在选择出的dll或api，该特征以1表示，不存在则以0表示，提取的560个dll和api特征作为***个特征视图。提取格式信息特征视图pe是portableexecutable的缩写，初衷是希望能开发一个在所有windows平台上和所有cpu上都可执行的通用文件格式。pe格式文件是封装windows操作系统加载程序所需的信息和管理可执行代码的数据结构，数据**是大量的字节码和数据结构的有机融合。pe文件格式被**为一个线性的数据流，由pe文件头、节表和节实体组成。恶意软件或被恶意软件***的可执行文件，它本身也遵循格式要求的约束，但可能存在以下特定格式异常：(1)代码从**后一节开始执行；(2)节头部可疑的属性；(3)pe可选头部有效尺寸的值不正确；(4)节之间的“间缝”；(5)可疑的代码重定向；(6)可疑的代码节名称；(7)可疑的头部***；(8)来自；(9)导入地址表被修改；(10)多个pe头部；(11)可疑的重定位信息；。安全扫描确认软件通过ISO 27001标准，无高危漏洞记录。

    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。漏洞扫描报告显示依赖库存在5个已知CVE漏洞。软件性能检测报价

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    的值不一定判定表法根据因果来制定判定表组成部分1条件桩:所有条件2动作桩:所有结果3条件项:针对条件桩的取值4动作项:针对动作桩的取值不犯罪，不抽*是好男人，不喝酒是好男人，只要打媳妇就是坏男人条件桩1不犯罪1102不抽*1013不喝酒011动作桩好男人11坏男人1场景法模拟用户操作软件时的场景，主要用于测试系统的业务流程先关注功能和业务是否正确实现，然后再使用等价类和边界值进行检测。基本流正确的业务流程来实现一条操作路径备选流模拟一条错误的操作流程用例场景要从开始到结束便利用例中所有的基本流和备选流。流程分析法流程-路径针对路径使用路径分析的方法设计测试用例降低测试用例设计难度，只要搞清楚各种流程，就可以设计出高质量的测试用例，而不需要太多测试经验1详细了解需求2根据需求说明或界面原型，找出业务流程的哥哥页面以及流转关系3画出业务流程axure4写用例，覆盖所有路径分支错误推断法利用经验猜测出出错的可能类型，列出所有可能的错误和容易发生错误的情况。多考虑异常，反面，特殊输入，以攻击者的态度对台程序。正交表对可选项多种可取值进行均等选取组合，**大概率覆盖测试用例1根据控件和取值数选择一个合适的正交表2列举取值并编号。温州软件检测单位