软件验收测评报告哪里做

    后端融合模型的10折交叉验证的准确率是％，对数损失是，混淆矩阵如图13所示，规范化后的混淆矩阵如图14所示。后端融合模型的roc曲线如图15所示，其显示后端融合模型的auc值为。(6)中间融合中间融合的架构如图16所示，中间融合方式用深度神经网络从三种模态的特征分别抽取高等特征表示，然后合并学习得到的特征表示，再作为下一个深度神经网络的输入训练模型，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。图16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，其***个隐含层的神经元个数是128，第二个隐含层的神经元个数是64，第三个隐含层的神经元个数是32，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，其***个隐含层的神经元个数是64，其第二个隐含层的神经元个数是32，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，其***个隐含层的神经元个数是512，第二个隐含层的神经元个数是384，第三个隐含层的神经元个数是256，第四个隐含层的神经元个数是125。代码质量评估显示注释覆盖率不足30%需加强。软件验收测评报告哪里做

    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。代码审计价格表从传统到智能：艾策科技助力制造业升级之路。

    [1]中文名软件测试方法外文名SoftwareTestingMethod目的测试软件性能所属行业计算机作用选择合适的软件目录1概述2原则3分类▪静态测试和动态测试▪黑盒测试、白盒测试和灰盒测试▪手动测试和自动化测试4不同阶段测试▪单元测试▪集成测试▪系统测试▪验收测试5重要性软件测试方法概述编辑软件测试方法的目的包括：发现软件程序中的错误、对软件是否符合设计要求，以及是否符合合同中所要达到的技术要求，进行有关验证以及评估软件的质量。**终实现将高质量的软件系统交给用户的目的。而软件的基本测试方法主要有静态测试和动态测试、功能测试、性能测试、黑盒测试和白盒测试等等。[2]软件测试方法众多，比较常用到的测试方法有等价类划分、场景法，偶尔会使用到的测试方法有边界值和判定表，还有包括不经常使用到的正交排列法和测试大纲法。其中等价类划分、边界值分析、判定表等属于黑盒测试方法；只对功能是否可以满足规定要求进行检查，主要用于软件的确认测试阶段。白盒测试也叫做结构测试或逻辑驱动测试，是基于覆盖的全部代码和路径、条件的测试，通过测试检测产品内部性能，检验程序中的路径是否可以按照要求完成工作，但是并不对功能进行测试，主要用于软件的验证。

    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，(12)把节装入到vmm的地址空间，(13)可选头部的sizeofcode域取值不正确，(14)含有可疑标志。存在明显的统计差异的格式结构特征包括：(1)无证书表；(2)调试数据明显小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics属性异常，(4)资源节的资源个数少于正常文件。生成软件样本的字节码n-grams特征视图，是统计了每个短序列特征的词频(termfrequency，tf)，即该短序列特征在软件样本中出现的频率。先从当前软件样本的所有短序列特征中选取词频tf**高的多个短序列特征；然后计算选取的每个短序列特征的逆向文件频率idf与词频tf的乘积，并将其作为选取的每个短序列特征的特征值，，表示该短序列特征表示其所在软件样本的能力越强；**后在选取的词频tf**高的多个短序列特征中选取，生成字节码n-grams特征视图。：＝tf×idf；tf(termfrequency)是词频，定义如下：其中，ni,j是短序列特征i在软件样本j中出现的次数，∑knk,j指软件样本j中所有短序列特征出现的次数之和。功能完整性测试发现3项宣传功能未完全实现。

    尝试了前端融合、后端融合和中间融合三种融合方法对进行有效融合，有效提高了恶意软件的准确率，具备较好的泛化性能和鲁棒性。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。有效解决了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结果准确率不高、可靠性低、泛化性和鲁棒性不佳的问题。另外，恶意软件很难同时伪造良性软件的多个抽象层次的特征以逃避检测，本发明实施例同时融合软件的二进制可执行文件的多个抽象层次的特征，可准确检测出伪造良性软件特征的恶意软件，解决了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难以检测出伪造良性软件特征的恶意软件的问题。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图**是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是前端融合方法的流程图。隐私合规检测确认用户数据加密符合GDPR标准要求。陕西省软件评测中心

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    12)把节装入到vmm的地址空间；(13)可选头部的sizeofcode域取值不正确；(14)含有可疑标志。此外，恶意软件和良性软件间以下格式特征也存在明显的统计差异：(1)证书表是软件厂商的可认证的声明，恶意软件很少有证书表，而良性软件大部分都有软件厂商可认证的声明；(2)恶意软件的调试数据也明显小于正常文件的，这是因为恶意软件为了增加调试的难度，很少有调试数据；(3)恶意软件4个节(.text、.rsrc、.reloc和.rdata)的characteristics属性和良性软件的也有明显差异，characteristics属性通常**该节是否可读、可写、可执行等，部分恶意软件的代码节存在可写异常，只读数据节和资源节存在可写、可执行异常等；(4)恶意软件资源节的资源个数也明显少于良性软件的，如消息表、组图表、版本资源等，这是因为恶意软件很少使用图形界面资源，也很少有版本信息。pe文件很多格式属性没有强制限制，文件完整性约束松散，存在着较多的冗余属性和冗余空间，为pe格式恶意软件的传播和隐藏创造了条件。此外，由于恶意软件为了方便传播和隐藏，尽一切可能的减小文件大小，文件结构的某些部分重叠，同时对一些属性进行了特别设置以达到anti-dump、anti-debug或抗反汇编。软件验收测评报告哪里做