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    步骤s2、将软件样本中的类别已知的软件样本作为训练样本，基于多模态数据融合方法，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；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，并将测试样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图输入步骤s2训练得到的多模态深度集成模型中，对测试样本进行检测并得出检测结果。进一步的，所述提取软件样本的二进制可执行文件的dll和api信息的特征表示，是统计当前软件样本的导入节中引用的dll和api；所述提取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，是先对当前软件样本的二进制可执行文件进行格式结构解析，然后按照格式规范提取**该软件样本的格式结构信息；所述提取软件样本的二进制可执行文件的字节码n-grams的特征表示，是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。进一步的，采用3-grams方法在十六进制字节码序列中滑动产生连续部分重叠的短序列特征。进一步的。云计算与 AI 融合：深圳艾策的创新解决方案。海口软件验收测试电话

    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；所述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。进一步的，所述生成软件样本的字节码n-grams特征视图的具体实现过程如下：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；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，k为短序列特征总数，1≤i≤k；其中，|d|指软件样本j的总数，|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的软件样本j的数目。进一步的，所述步骤s2采用中间融合方法训练多模态深度集成模型。信息化系统测评报告怎么做数据安全与合规：艾策科技的最佳实践。

    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。

    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。深圳艾策信息科技：打造智慧供应链的关键技术。

    它已被扩展成与软件生命周期融为一体的一组已定义的活动。测试活动遵循软件生命周期的V字模型。测试人员在需求分析阶段便开始着手制订测试计划，并根据用户或客户需求建立测试目标，同时设计测试用例并制订测试通过准则。在集成级上，应成立软件测试**，提供测试技术培训，关键的测试活动应有相应的测试工具予以支持。在该测试成熟度等级上，没有正式的评审程序，没有建立质量过程和产品属性的测试度量。集成级要实现4个成熟度目标，它们分别是:建立软件测试**，制订技术培训计划，软件全寿命周期测试，控制和监视测试过程。(I)建立软件测试**软件测试的过程及质量对软件产品质量有直接影响。由于测试往往是在时间紧，压力大的情况下所完成的一系列复杂的活动，因此应由训练有素的人员组成测试组。测试组要完成与测试有关的多种活动，包括负责制订测试计划，实施测试执行，记录测试结果，制订与测试有关的标准和测试度量，建立铡试数据库，测试重用，测试**以及测试评价等。建立软件测试**要实现4个子目标:1)建立全**范围内的测试组，并得到上级管理层的领导和各方面的支持，包括经费支持。2)定义测试组的作用和职责。3)由训练有素的人员组成测试组。可靠性评估连续运行72小时出现2次非致命错误。渗透测试 代码审计

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    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。海口软件验收测试电话