全国软件测评机构排名榜

    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；。漏洞扫描报告显示依赖库存在5个已知CVE漏洞。全国软件测评机构排名榜

    测试人员素质要求1、责任心2、学习能力3、怀疑精神4、沟通能力5、专注力6、洞察力7、团队精神8、注重积累软件测试技术测试目的编辑软件测试的目的是为了保证软件产品的**终质量，在软件开发的过程中，对软件产品进行质量控制。一般来说软件测试应由**的产品评测中心负责，严格按照软件测试流程，制定测试计划、测试方案、测试规范，实施测试，对测试记录进行分析，并根据回归测试情况撰写测试报告。测试是为了证明程序有错，而不能保证程序没有错误。软件测试技术常见测试编辑回归测试功能测试压力测试负载测试性能测试易用性测试安装与反安装测试**测试安全性测试兼容性测试内存泄漏测试比较测试Alpha测试Beta测试测试信息流1、软件配置2、测试配置3、测试工具软件测试技术-软件测试的分类1、从是否需要执行被测试软件的角度分类（静态测试和动态测试）。2、从测试是否针对软件结构与算法的角度分类（白盒测试和黑盒测试）。3、从测试的不同阶段分类（单元测试、集成测试、系统测试、验收测试）。增城cma软件测试用户体验测评中界面交互评分低于同类产品均值15.6%。

    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。

    没有满足用户的需求1未达到需求规格说明书表明的功能2出现了需求规格说明书指明不会出现的错误3软件功能超出了需求规格说明书指明的范围4软件质量不够高维护性移植性效率性可靠性易用性功能性健壮性等5软件未达到软件需求规格说明书未指出但是应该达到的目标计算器没电了下次还得能正常使用6测试或用户觉得不好软件缺陷的表现形式1功能没有完全实现2产品的实际结果和所期望的结果不一致3没有达到需求规格说明书所规定的的性能指标等4运行出错断电运行终端系统崩溃5界面排版重点不突出，格式不统一6用户不能接受的其他问题软件缺陷产生的原因需求错误需求记录错误设计说明错误代码错误兼容性错误时间不充足缺陷的信息缺陷id缺陷标题缺陷严重程度缺陷的优先级缺陷的所属模块缺陷的详细描述缺陷提交时间缺陷的严重程度划分1blocker系统瘫痪异常退出计算错误大部分功能不能使用死机2major功能点不符合用户需求数据丢失3normal**功能特定调点断断续续4Trivial细小的错误优先级划分紧急高中低。自动化测试发现7个边界条件未处理的异常情况。

    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。艾策检测针对智能穿戴设备开发动态压力测试系统，确保人机交互的舒适性与安全性。嵌入式系统软件安全检测

第三方测评显示软件运行稳定性达99.8%，未发现重大系统崩溃隐患。全国软件测评机构排名榜

    所述生成软件样本的dll和api信息特征视图，是先统计所有类别已知的软件样本的pe可执行文件引用的dll和api信息，从中选取引用频率**高的多个dll和api信息；然后判断当前的软件样本的导入节里是否存在选择出的某个引用频率**高的dll和api信息，如存在，则将当前软件样本的该dll或api信息以1表示，否则将其以0表示，从而对当前软件样本的所有dll和api信息进行表示形成当前软件样本的dll和api信息特征视图。进一步的，所述生成软件样本的格式信息特征视图，是从当前软件样本的pe格式结构信息中选取可能区分恶意软件和良性软件的pe格式结构特征，形成当前软件样本的格式信息特征视图。进一步的，所述从当前软件样本的pe格式结构信息中选取可能区分恶意软件和良性软件的pe格式结构特征，是从当前软件样本的pe格式结构信息中确定存在特定格式异常的pe格式结构特征以及存在明显的统计差异的格式结构特征；所述特定格式异常包括：(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，。全国软件测评机构排名榜