服务器软件安全测评报告

    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；。数据安全与合规：艾策科技的最佳实践。服务器软件安全测评报告

    当我们拿到一份第三方软件测试报告的时候，我们可能会好奇第三方软件检测机构是如何定义一份第三方软件测试报告的费用呢，为何价格会存在一些差异，如何找到高性价比的第三方软件测试机构来出具第三方软件检测报告呢。我们可以从以下三个方面着手讨论关于软件检测机构的第三方软件测试报告费用的一些问题，对大家在选择适合价格的软件检测机构，出具高性价比的软件检测报告有一定的帮助和参考意义。1、首先，软件检测机构大小的关系，从资质上来说，软件检测机构的规模大小和资质的有效性是没有任何关系的。可能小型的软件检测机构，员工人数规模会小一点，但是出具的CMA或者CNAS第三方软件检测报告和大型机构的效力是没有区别的。但是，小机构在人员数量，运营成本都会成本比较低，在这里其实是可以降低一份第三方软件测试报告的部分费用，所以反过来说，小型软件检测机构的价格可能更加具有竞争力。2、软件检测流程的关系，为何流程会和第三方软件测试的费用有关系呢。因为，一个机构的软件检测流程如果是高效率流转，那么在同等时间内，软件检测机构可以更高效的对软件测试报告进行产出，相对来说，时间成本就会降低，提高测试报告的出具效率。软件测评检测报告深圳艾策信息科技：打造智慧供应链的关键技术。

    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，。

    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。艾策医疗检测中心为体外诊断试剂提供全流程合规性验证服务。

    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。安全扫描确认软件通过ISO 27001标准，无高危漏洞记录。泉州系统软件检测报告

渗透测试报告暴露2个高危API接口需紧急加固。服务器软件安全测评报告

    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。服务器软件安全测评报告