本發(fā)明屬于惡意軟件防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域：：，涉及一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法。背景技術(shù)：：：惡意軟件是指在未明確提示用戶或未經(jīng)用戶許可的情況下，故意編制或設(shè)置的，對網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)會產(chǎn)生威脅或潛在威脅的計(jì)算機(jī)軟件。常見的惡意軟件有計(jì)算機(jī)**(簡稱**)、特洛伊木馬(簡稱木馬)、計(jì)算機(jī)蠕蟲(簡稱蠕蟲)、后門、邏輯**等。惡意軟件可能在用戶不知情的情況下竊取計(jì)算機(jī)用戶的信息和隱私，也可能非法獲得計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)資源的控制，破壞計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的可信性、完整性和可用性，從而為惡意軟件控制者謀取非法利益。騰訊安全發(fā)布的《2017年度互聯(lián)網(wǎng)安全報(bào)告》顯示，2017年騰訊電腦管家pc端總計(jì)攔截**近30億次，平均每月攔截木馬**近，共發(fā)現(xiàn)**或木馬***。這些數(shù)目龐大、名目繁多的惡意軟件侵蝕著我國的***、經(jīng)濟(jì)、文化、***等各個(gè)領(lǐng)域的信息安全，帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。當(dāng)前的反**軟件主要采用基于特征碼的檢測方法，這種方法通過對代碼進(jìn)行充分研究，獲得惡意軟件特征值(即每種惡意軟件所獨(dú)有的十六進(jìn)制代碼串)，如字節(jié)序列、特定的字符串等，通過匹配查找軟件中是否包含惡意軟件特征庫中的特征碼來判斷其是否為惡意軟件。艾策醫(yī)療檢測中心為體外診斷試劑提供全流程合規(guī)性驗(yàn)證服務(wù)。軟件測評 第三方

    收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測試技術(shù)編輯鎖定討論上傳視頻軟件測試技術(shù)是軟件開發(fā)過程中的一個(gè)重要組成部分，是貫穿整個(gè)軟件開發(fā)生命周期、對軟件產(chǎn)品（包括階段性產(chǎn)品）進(jìn)行驗(yàn)證和確認(rèn)的活動過程，其目的是盡快盡早地發(fā)現(xiàn)在軟件產(chǎn)品中所存在的各種問題——與用戶需求、預(yù)先定義的不一致性。檢查軟件產(chǎn)品的bug。寫成測試報(bào)告，交于開發(fā)人員修改。軟件測試人員的基本目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)軟件中的錯(cuò)誤。中文名軟件測試技術(shù)簡介單元測試、集成測試主要步驟測試設(shè)計(jì)與開發(fā)常見測試回歸測試功能測試目錄1主要步驟2基本功能3測試目標(biāo)4測試目的5常見測試6測試分類7測試工具8同名圖書?圖書1?圖書2?圖書3?圖書4軟件測試技術(shù)主要步驟編輯1、測試計(jì)劃2、測試設(shè)計(jì)與開發(fā)3、執(zhí)行測試軟件測試技術(shù)基本功能編輯1、驗(yàn)證（Verification）2、確認(rèn)（Validation）軟件測試人員應(yīng)具備的知識：1、軟件測試技術(shù)2、被測試應(yīng)用程序及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域軟件測試技術(shù)測試目標(biāo)編輯1、軟件測試人員所追求的是盡可能早地找出軟件的錯(cuò)誤；2、軟件測試人員必須確保找出的軟件錯(cuò)誤得以關(guān)閉。無錫可靠軟件檢測報(bào)告第三方測評顯示軟件運(yùn)行穩(wěn)定性達(dá)99.8%，未發(fā)現(xiàn)重大系統(tǒng)崩潰隱患。

    坐標(biāo)點(diǎn)(0,1)**一個(gè)完美的分類器，它將所有的樣本都正確分類。roc曲線越接近左上角，該分類器的性能越好。從圖9可以看出，該方案的roc曲線非常接近左上角，性能較優(yōu)。另外，前端融合模型的auc值為。(5)后端融合后端融合的架構(gòu)如圖10所示，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后進(jìn)行決策融合，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，防止過擬合，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。本次實(shí)驗(yàn)使用了80％的樣本訓(xùn)練，20％的樣本驗(yàn)證，訓(xùn)練50個(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖11所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖12所示。從圖11和圖12可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到5過程中，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率快速提高，模型的訓(xùn)練對數(shù)損失和驗(yàn)證對數(shù)損失快速減少；當(dāng)epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率小幅提高，訓(xùn)練對數(shù)損失和驗(yàn)證對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準(zhǔn)確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為40。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為40后，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。

    保留了較多信息，同時(shí)由于操作數(shù)比較隨機(jī)，某種程度上又沒有抓住主要矛盾，干擾了主要語義信息的提取。pe文件即可移植文件導(dǎo)入節(jié)中的動態(tài)鏈接庫(dll)和應(yīng)用程序接口(api)信息能大致反映軟件的功能和性質(zhì)，通過一個(gè)可執(zhí)行程序引用的dll和api信息可以粗略的預(yù)測該程序的功能和行為。belaoued和mazouzi應(yīng)用統(tǒng)計(jì)khi2檢驗(yàn)分析了pe格式的惡意軟件和良性軟件的導(dǎo)入節(jié)中的dll和api信息，分析顯示惡意軟件和良性軟件使用的dll和api信息統(tǒng)計(jì)上有明顯的區(qū)別。后續(xù)的研究人員提出了挖掘dll和api信息的惡意軟件檢測方法，該類方法提取的特征語義信息豐富，但*從二進(jìn)制可執(zhí)行文件的導(dǎo)入節(jié)提取特征，忽略了整個(gè)可執(zhí)行文件的大量信息。惡意軟件和被***二進(jìn)制可執(zhí)行文件格式信息上存在一些異常，這些異常是檢測惡意軟件的關(guān)鍵。研究人員提出了基于二進(jìn)制可執(zhí)行文件格式結(jié)構(gòu)信息的惡意軟件檢測方法，這類方法從二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe文件頭、節(jié)頭部、資源節(jié)等提取特征，基于這些特征使用機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法處理，取得了較高的檢測準(zhǔn)確率。這類方法通常不受變形或多態(tài)等混淆技術(shù)影響，提取特征只需要對pe文件進(jìn)行格式解析，無需遍歷整個(gè)可執(zhí)行文件，提取特征速度較快。對比分析顯示資源占用率高于同類產(chǎn)品均值26%。

    之所以被稱為黑盒測試是因?yàn)榭梢詫⒈粶y程序看成是一個(gè)無法打開的黑盒，而工作人員在不軟件測試方法考慮任何程序內(nèi)部結(jié)構(gòu)和特性的條件下，根據(jù)需求規(guī)格說明書設(shè)計(jì)測試實(shí)例，并檢查程序的功能是否能夠按照規(guī)范說明準(zhǔn)確無誤的運(yùn)行。其主要是對軟件界面和軟件功能進(jìn)行測試。對于黑盒測試行為必須加以量化才能夠有效的保證軟件的質(zhì)量。[5]（2）白盒測試。其與黑盒測試不同，它主要是借助程序內(nèi)部的邏輯和相關(guān)信息，通過檢測內(nèi)部動作是否按照設(shè)計(jì)規(guī)格說明書的設(shè)定進(jìn)行，檢查每一條通路能否正常工作。白盒測試是從程序結(jié)構(gòu)方面出發(fā)對測試用例進(jìn)行設(shè)計(jì)。其主要用于檢查各個(gè)邏輯結(jié)構(gòu)是否合理，對應(yīng)的模塊**路徑是否正常以及內(nèi)部結(jié)構(gòu)是否有效。常用的白盒測試法有控制流分析、數(shù)據(jù)流分析、路徑分析、程序變異等，其中邏輯覆蓋法是主要的測試方法。[5]（3）灰盒測試?；液袦y試則介于黑盒測試和白盒測試之間?；液袦y試除了重視輸出相對于出入的正確性，也看重其內(nèi)部表現(xiàn)。但是它不可能像白盒測試那樣詳細(xì)和完整。它只是簡單的靠一些象征性的現(xiàn)象或標(biāo)志來判斷其內(nèi)部的運(yùn)行情況，因此在內(nèi)部結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤，但輸出結(jié)果正確的情況下可以采取灰盒測試方法。因?yàn)樵诖饲闆r下灰盒比白盒**?？煽啃栽u估連續(xù)運(yùn)行72小時(shí)出現(xiàn)2次非致命錯(cuò)誤。廈門軟件檢測報(bào)告廠家

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南：艾策科技的實(shí)用建議。軟件測評 第三方

    特征之間存在部分重疊，但特征類型間存在著互補(bǔ)，融合這些不同抽象層次的特征可更好的識別軟件的真正性質(zhì)。且惡意軟件通常偽造出和良性軟件相似的特征，逃避反**軟件的檢測，但惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)抽象層次的特征逃避檢測?；谠撚^點(diǎn)，本發(fā)明實(shí)施例提出一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，以實(shí)現(xiàn)對惡意軟件的有效檢測，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams)，提出了通過前端融合、后端融合和中間融合這三種融合方式集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測的準(zhǔn)確率和魯棒性，具體步驟如下：步驟s1、提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息以及字節(jié)碼n-grams的特征表示，生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖；統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api，提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示。對當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析，并按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息，得到該軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示。軟件測評 第三方