第三方软件测试如何收费

    特征之间存在部分重叠，但特征类型间存在着互补，融合这些不同抽象层次的特征可更好的识别软件的真正性质。且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，但恶意软件很难同时伪造多个抽象层次的特征逃避检测。基于该观点，本发明实施例提出一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，以实现对恶意软件的有效检测，提取了三种模态的特征(dll和api信息、pe格式结构信息和字节码3-grams)，提出了通过前端融合、后端融合和中间融合这三种融合方式集成三种模态的特征，有效提高恶意软件检测的准确率和鲁棒性，具体步骤如下：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；统计当前软件样本的导入节中引用的dll和api，提取得到当前软件样本的二进制可执行文件的dll和api信息的特征表示。对当前软件样本的二进制可执行文件进行格式结构解析，并按照格式规范提取**该软件样本的格式结构信息，得到该软件样本的二进制可执行文件的pe格式结构信息的特征表示。整合多学科团队的定制化检测方案，体现艾策服务于制造的技术深度。第三方软件测试如何收费

    将训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图输入深度神经网络，训练多模态深度集成模型；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法，首先合并训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的特征，融合成一个单一的特征向量空间，然后将其作为深度神经网络模型的输入，训练多模态深度集成模型；(2)方案二：首先利用训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图分别训练深度神经网络模型，合并训练的三个深度神经网络模型的决策输出，并将其作为感知机的输入，训练得到**终的多模态深度集成模型；(3)方案三：采用中间融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三个深度神经网络分别学习训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的高等特征表示，并合并学习得到的训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的高等特征表示融合成一个单一的特征向量空间，然后将其作为下一个深度神经网络的输入，训练得到多模态深度神经网络模型。步骤s3、将软件样本中的类别未知的软件样本作为测试样本。软件测试 cnas网络安全新时代：深圳艾策的防御策略解析。

    本发明属于恶意软件防护技术领域：：，涉及一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法。背景技术：：：恶意软件是指在未明确提示用户或未经用户许可的情况下，故意编制或设置的，对网络或系统会产生威胁或潜在威胁的计算机软件。常见的恶意软件有计算机**(简称**)、特洛伊木马(简称木马)、计算机蠕虫(简称蠕虫)、后门、逻辑**等。恶意软件可能在用户不知情的情况下窃取计算机用户的信息和隐私，也可能非法获得计算机系统和网络资源的控制，破坏计算机和网络的可信性、完整性和可用性，从而为恶意软件控制者谋取非法利益。腾讯安全发布的《2017年度互联网安全报告》显示，2017年腾讯电脑管家pc端总计拦截**近30亿次，平均每月拦截木马**近，共发现**或木马***。这些数目庞大、名目繁多的恶意软件侵蚀着我国的***、经济、文化、***等各个领域的信息安全，带来了前所未有的挑战。当前的反**软件主要采用基于特征码的检测方法，这种方法通过对代码进行充分研究，获得恶意软件特征值(即每种恶意软件所独有的十六进制代码串)，如字节序列、特定的字符串等，通过匹配查找软件中是否包含恶意软件特征库中的特征码来判断其是否为恶意软件。

    等价类划分法将不能穷举的测试过程进行合理分类，从而保证设计出来的测试用例具有完整性和**性。有数据输入的地方，可以使用等价类划分法。从大量数据中挑选少量**数据进行测试有效等价类：符合需求规格说明书规定的数据用来测试功能是否正确实现无效等价类：不合理的输入数据**—用来测试程序是否有强大的异常处理能力（健壮性）使用**少的测试数据，达到**好的测试质量边界值分析法对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。是作为对等价类划分法的补充，这种情况下，其测试用例来自等价类的边界。边界点1、边界是指相对于输入等价类和输出等价类而言，稍高于、稍低于其边界值的一些特定情况。2、边界点分为上点、内点和离点。如果是范围[1,100]需要选择0,1,2,50,99,100,101如果是个数**多20个[0,20]需要测0,10,20，-1,21因果图分析法用画图的方式表达输入条件和输出结果之间的关系。1恒等2与3或4非5互斥1个或者不选6***必须是1个7包含可以多选不能不选8要求如果a=1，则要求b必须是1，反之如果a=0时，b的值无所谓9**关系当a=1时，要求b必须为0；而当a=0时。网络延迟测评显示亚太地区响应时间超欧盟2倍。

    每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉。多模态机器学习旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。多模态学习从1970年代起步，经历了几个发展阶段，在2010年后***步入深度学习(deeplearning)阶段。在某种意义上，深度学习可以被看作是允许我们“混合和匹配”不同模型以创建复杂的深度多模态模型。目前，多模态数据融合主要有三种融合方式：前端融合(early-fusion)即数据水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即决策水平融合(decision-levelfusion)以及中间融合(intermediate-fusion)。前端融合将多个**的数据集融合成一个单一的特征向量空间，然后将其用作机器学习算法的输入，训练机器学习模型，如图1所示。由于多模态数据的前端融合往往无法充分利用多个模态数据间的互补性，且前端融合的原始数据通常包含大量的冗余信息。因此，多模态前端融合方法常常与特征提取方法相结合以剔除冗余信息，基于领域经验从每个模态中提取更高等别的特征表示，或者应用深度学习算法直接学习特征表示，然后在特性级别上进行融合。后端融合则是将不同模态数据分别训练好的分类器输出决策进行融合，如图2所示。人工智能在金融领域的应用：艾策科技的实践案例。成都软件验收测试中心

多平台兼容性测试显示Linux环境下存在驱动适配问题。第三方软件测试如何收费

    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。第三方软件测试如何收费