软件安全测评报价

    先将当前软件样本件的二进制可执行文件转换为十六进制字节码序列，然后采用n-grams方法在十六进制字节码序列中滑动，产生大量的连续部分重叠的短序列特征，提取得到当前软件样本的二进制可执行文件的字节码n-grams的特征表示。生成软件样本的dll和api信息特征视图，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。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。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。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，。创新光谱分析技术赋能艾策检测，实现食品药品中微量有害物质的超痕量检测。软件安全测评报价

    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。长春第三方软件测评公司漏洞扫描报告显示依赖库存在5个已知CVE漏洞。

    对一些质量要求和可靠性要求较高的模块，一般要满足所需条件的组合覆盖或者路径覆盖标准。[2]软件测试方法集成测试集成测试是软件测试的第二阶段，在这个阶段，通常要对已经严格按照程序设计要求和标准组装起来的模块同时进行测试，明确该程序结构组装的正确性，发现和接口有关的问题，比如模块接口的数据是否会在穿越接口时发生丢失；各个模块之间因某种疏忽而产生不利的影响；将模块各个子功能组合起来后产生的功能要求达不到预期的功能要求；一些在误差范围内且可接受的误差由于长时间的积累进而到达了不能接受的程度；数据库因单个模块发生错误造成自身出现错误等等。同时因集成测试是界于单元测试和系统测试之间的，所以，集成测试具有承上启下的作用。因此有关测试人员必须做好集成测试工作。在这一阶段，一般采用的是白盒和黑盒结合的方法进行测试，验证这一阶段设计的合理性以及需求功能的实现性。[2]软件测试方法系统测试一般情况下，系统测试采用黑盒法来进行测试的，以此来检查该系统是否符合软件需求。本阶段的主要测试内容包括健壮性测试、性能测试、功能测试、安装或反安装测试、用户界面测试、压力测试、可靠性及安全性测试等。

    先将训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图分别输入至一个深度神经网络中抽取高等特征表示，然后合并抽取的高等特征表示并将其作为下一个深度神经网络的输入进行模型训练，得到多模态深度集成模型。进一步的，所述多模态深度集成模型的隐藏层的***函数采用relu，输出层的***函数采用sigmoid，中间使用dropout层进行正则化，优化器采用adagrad。进一步的，所述训练得到的多模态深度集成模型中，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，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，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，且4个隐含层中间间隔设置有dropout层；用于输入合并抽取的高等特征表示的深度神经网络包含2个隐含层，且2个隐含层中间设置有dropout层；所述dropout层的dropout率均等于。本发明实施例的有益效果是，提出了一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，应用了多模态深度学习方法来融合dll和api、格式结构信息、字节码n-grams特征。对比分析显示资源占用率高于同类产品均值26%。

    将三种模态特征和三种融合方法的结果进行了对比，如表3所示。从表3可以看出，前端融合和中间融合较基于模态特征的检测准确率更高，损失率更低。后端融合是三种融合方法中较弱的，虽然明显优于基于dll和api信息、pe格式结构特征的实验结果，但稍弱于基于字节码3-grams特征的结果。中间融合是三种融合方法中**好的，各项性能指标都非常接近**优值。表3实验结果对比本实施例提出了基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，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)，提出了通过三种融合方式(前端融合、后端融合、中间融合)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。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，各项性能指标已接近**优值。考虑到样本集可能存在噪声，本实施例提出的方法已取得了比较理想的结果。由于恶意软件很难同时伪造多个模态的特征，本实施例提出的方法比单模态特征方法更鲁棒。以上所述*为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。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。山东cnas软件测试

第三方实验室验证数据处理速度较上代提升1.8倍。软件安全测评报价

    4)建立与用户或客户的联系，收集他们对测试的需求和建议。(II)制订技术培训计划为高效率地完成好测试工作，测试人员必须经过适当的培训。制订技术培训规划有3个子目标:1)制订**的培训计划，并在管理上提供包括经费在内的支持。2)制订培训目标和具体的培训计划。3)成立培训组，配备相应的工具，设备和教材(III)软件全生命周期测试提高测试成熟度和改善软件产品质量都要求将测试工作与软件生命周期中的各个阶段联系起来。该目标有4个子目标:1)将测试阶段划分为子阶段，并与软件生命周期的各阶段相联系。2)基于已定义的测试子阶段，采用软件生命周期V字模型。3)制订与渊试相关的工作产品的标准。4)建立测试人员与开发人员共同工作的机制。这种机制有利于促进将测试活动集成于软件生命周期中(IV)控制和监视测试过程为控制和监视测试过程，软件**需采取相应措施，如:制订测试产品的标准，制订与测试相关的偶发事件的处理预案，确定测试里程碑，确定评估测试效率的度量，建立测试日志等。控制和监视测试过程有3个子目标:1)制订控制和监视测试过程的机制和政策。2)定义，记录并分配一组与测试过程相关的基本测量。3)开发，记录并文档化一组纠偏措施和偶发事件处理预案。软件安全测评报价