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。安全审计发现日志模块存在敏感信息明文存储缺陷。成都软件第三方测评
Alpha测试主要是对软件产品的功能、局域化、界面、可使用性以及性能等等方面进行评价。而Beta测试是在实际环境中由多个用户对其进行测试，并将在测试过程中发现的错误有效反馈给软件开发者。所以在测试过程中用户必须定期将所遇到的问题反馈给开发者。[2]软件测试方法重要性编辑软件测试的目的就是确保软件的质量、确认软件以正确的方式做了你所期望的事情，所以他的工作主要是发现软件的错误、有效定义和实现软件成分由低层到高层的组装过程、验证软件是否满足任务书和系统定义文档所规定的技术要求、为软件质量模型的建立提供依据。软件的测试不*是要确保软件的质量，还要给开发人员提供信息，以方便其为风险评估做相应的准备，重要的是他要贯穿在整个软件开发的过程中，保证整个软件开发的过程是高质量的。[6]软件测试时在软件设计及程序编码之后，在软件运行之前进行**为合适。考虑到测试人员在软件开发过程中的寻找Bug、避免软件开发过程中的缺陷、关注用户的需求等任务，所以作为软件开发人员，软件测试要嵌入在整个软件开发的过程中，比如在软件的设计和程序的编码等阶段都得嵌入软件测试的部分，要时时检查软件的可行性，但是作为的软件测试工作。天津软件评测云计算与 AI 融合：深圳艾策的创新解决方案。
本发明属于恶意软件防护技术领域：：，涉及一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法。背景技术：：：恶意软件是指在未明确提示用户或未经用户许可的情况下，故意编制或设置的，对网络或系统会产生威胁或潜在威胁的计算机软件。常见的恶意软件有计算机**(简称**)、特洛伊木马(简称木马)、计算机蠕虫(简称蠕虫)、后门、逻辑**等。恶意软件可能在用户不知情的情况下窃取计算机用户的信息和隐私，也可能非法获得计算机系统和网络资源的控制，破坏计算机和网络的可信性、完整性和可用性，从而为恶意软件控制者谋取非法利益。腾讯安全发布的《2017年度互联网安全报告》显示，2017年腾讯电脑管家pc端总计拦截**近30亿次，平均每月拦截木马**近，共发现**或木马***。这些数目庞大、名目繁多的恶意软件侵蚀着我国的***、经济、文化、***等各个领域的信息安全，带来了前所未有的挑战。当前的反**软件主要采用基于特征码的检测方法，这种方法通过对代码进行充分研究，获得恶意软件特征值(即每种恶意软件所独有的十六进制代码串)，如字节序列、特定的字符串等，通过匹配查找软件中是否包含恶意软件特征库中的特征码来判断其是否为恶意软件。
的值不一定判定表法根据因果来制定判定表组成部分1条件桩:所有条件2动作桩:所有结果3条件项:针对条件桩的取值4动作项:针对动作桩的取值不犯罪，不抽*是好男人，不喝酒是好男人，只要打媳妇就是坏男人条件桩1不犯罪1102不抽*1013不喝酒011动作桩好男人11坏男人1场景法模拟用户操作软件时的场景，主要用于测试系统的业务流程先关注功能和业务是否正确实现，然后再使用等价类和边界值进行检测。基本流正确的业务流程来实现一条操作路径备选流模拟一条错误的操作流程用例场景要从开始到结束便利用例中所有的基本流和备选流。流程分析法流程-路径针对路径使用路径分析的方法设计测试用例降低测试用例设计难度，只要搞清楚各种流程，就可以设计出高质量的测试用例，而不需要太多测试经验1详细了解需求2根据需求说明或界面原型，找出业务流程的哥哥页面以及流转关系3画出业务流程axure4写用例，覆盖所有路径分支错误推断法利用经验猜测出出错的可能类型，列出所有可能的错误和容易发生错误的情况。多考虑异常，反面，特殊输入，以攻击者的态度对台程序。正交表对可选项多种可取值进行均等选取组合，**大概率覆盖测试用例1根据控件和取值数选择一个合适的正交表2列举取值并编号。代码质量评估显示注释覆盖率不足30%需加强。
k为短序列特征总数，1≤i≤k。可执行文件长短大小不一，为了防止该特征统计有偏，使用∑knk,j进行归一化处理。逆向文件频率(inversedocumentfrequency，idf)是一个短序列特征普遍重要性的度量。某一短序列特征的idf，可以由总样本实施例件数目除以包含该短序列特征之样本实施例件的数目，再将得到的商取对数得到：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。idf的主要思想是：如果包含短序列特征i的软件练样本越少，也就是|{j:i∈j}|越小，idf越大，则说明短序列特征i具有很好的类别区分能力。：如果某一特征在某样本中以较高的频率出现，而包含该特征的样本数目较小，可以产生出高权重的，该特征的。因此，，保留重要的特征。此处选取可能区分恶意软件和良性软件的短序列特征，是因为字节码n-grams提取的特征很多，很多都是无效特征，或者效果非常一般的特征，保持这些特征会影响检测方法的性能和效率，所以要选出有效的特征即可能区分恶意软件和良性软件的短序列特征。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，然后分别采用前端融合方法、后端融合方法和中间融合方法设计三种不同方案的多模态数据融合方法。整合多学科团队的定制化检测方案，体现艾策服务于制造的技术深度。重庆软件检测报告厂家
压力测试表明系统在5000并发用户时响应延迟激增300%。成都软件第三方测评
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。成都软件第三方测评
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