嘗試了前端融合、后端融合和中間融合三種融合方法對進行有效融合，有效提高了惡意軟件的準確率，具備較好的泛化性能和魯棒性。實驗結(jié)果顯示，相對**且互補的特征視圖和不同深度學習融合機制的使用明顯提高了檢測方法的檢測能力和泛化性能，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準確率，對數(shù)損失為，auc值為。有效解決了現(xiàn)有采用二進制可執(zhí)行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法檢測結(jié)果準確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題。另外，惡意軟件很難同時偽造良性軟件的多個抽象層次的特征以逃避檢測，本發(fā)明實施例同時融合軟件的二進制可執(zhí)行文件的多個抽象層次的特征，可準確檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件，解決了現(xiàn)有采用二進制可執(zhí)行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法難以檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問題。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖**是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1是前端融合方法的流程圖。自動化測試發(fā)現(xiàn)7個邊界條件未處理的異常情況。北京性能軟件檢測報告

    置環(huán)境操作系統(tǒng)+服務器+數(shù)據(jù)庫+軟件依賴5執(zhí)行用例6回歸測試及缺陷**7輸出測試報告8測試結(jié)束軟件架構(gòu)BSbrowser瀏覽器+server服務器CSclient客戶端+server服務器1標準上BS是在服務器和瀏覽器都存在的基礎(chǔ)上開發(fā)2效率BS中負擔在服務器上CS中的客戶端會分擔，CS效率更高3安全BS數(shù)據(jù)依靠http協(xié)議進行明文輸出不安全4升級上bs更簡便5開發(fā)成本bs更簡單cs需要客戶端安卓和ios軟件開發(fā)模型瀑布模型1需求分析2功能設(shè)計3編寫代碼4功能實現(xiàn)切入點5軟件測試需求變更6完成7上線維護是一種線性模型的一種，是其他開發(fā)模型的基礎(chǔ)測試的切入點要留下足夠的時間可能導致測試不充分，上線后才暴露***開發(fā)的各個階段比較清晰需求調(diào)查適合需求穩(wěn)定的產(chǎn)品開發(fā)當前一階段完成后，您只需要去關(guān)注后續(xù)階段可在迭代模型中應用瀑布模型可以節(jié)省大量的時間和金錢缺點1）各個階段的劃分完全固定，階段之間產(chǎn)生大量的文檔，極大地增加了工作量。2）由于開發(fā)模型是線性的，用戶只有等到整個過程的末期才能見到開發(fā)成果，從而增加了開發(fā)風險。3）通過過多的強制完成日期和里程碑來**各個項目階段。4）瀑布模型的突出缺點是不適應用戶需求的變化瀑布模型強調(diào)文檔的作用，并要求每個階段都要仔細驗證。軟件驗收確認報告數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：艾策科技如何提升企業(yè)競爭力。

    k為短序列特征總數(shù)，1≤i≤k?？蓤?zhí)行文件長短大小不一，為了防止該特征統(tǒng)計有偏，使用∑knk,j進行歸一化處理。逆向文件頻率(inversedocumentfrequency，idf)是一個短序列特征普遍重要性的度量。某一短序列特征的idf，可以由總樣本實施例件數(shù)目除以包含該短序列特征之樣本實施例件的數(shù)目，再將得到的商取對數(shù)得到：其中，|d|指軟件樣本j的總數(shù)，|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數(shù)目。idf的主要思想是：如果包含短序列特征i的軟件練樣本越少，也就是|{j:i∈j}|越小，idf越大，則說明短序列特征i具有很好的類別區(qū)分能力。：如果某一特征在某樣本中以較高的頻率出現(xiàn)，而包含該特征的樣本數(shù)目較小，可以產(chǎn)生出高權(quán)重的，該特征的。因此，，保留重要的特征。此處選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征，是因為字節(jié)碼n-grams提取的特征很多，很多都是無效特征，或者效果非常一般的特征，保持這些特征會影響檢測方法的性能和效率，所以要選出有效的特征即可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征。步驟s2、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓練樣本，然后分別采用前端融合方法、后端融合方法和中間融合方法設(shè)計三種不同方案的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法。

    首先和大家聊一下什么是cma第三方軟件檢測資質(zhì),什么是cnas第三方軟件檢測資質(zhì)，這兩個第三方軟件測評檢測的資質(zhì)很多人會分不清楚。那么首先我們來看一下，cma是屬于市場監(jiān)督管理局的一個行政許可，在國內(nèi)是具有法律效力的認可資質(zhì)。Cnas屬于中國合格評定國家委員會頒發(fā)的一個資質(zhì)，效力也是受到認可的，但是cnas同時也是在全球范圍內(nèi)可以通用認可，所以更多的適用于有國際許可認證需求的客戶。那么，有的客戶會存在疑問，為什么有時候軟件項目要求同時出具cma和cnas雙資質(zhì)認證呢，這如果是在軟件開發(fā)項目需求中明確要求雙資質(zhì)，那么就需要在出具軟件測試報告的同時蓋這兩個資質(zhì)章，但是如果項目并沒有明確要求，只是要求第三方軟件檢測機構(gòu)出具的軟件測試報告的話，那么其實可以用cma或者cnas其中任何一個來進行替代即可。說完了這些基本的關(guān)于軟件檢測機構(gòu)的資質(zhì)要求后，我們來看一下如何選擇比較靠譜或者具備正規(guī)效力的cma和cnas軟件測評機構(gòu)呢？首先，需檢驗機構(gòu)的許可資質(zhì)，如果軟件測試機構(gòu)具備兩個資質(zhì)，那肯定是更好的選擇，但是如果只具備一個第三方軟件測試的資質(zhì)，其實也是沒有問題的，在滿足業(yè)務需求場景的前提下，不需要去苛求兩個資質(zhì)都需要具備。第二。艾策醫(yī)療檢測中心為體外診斷試劑提供全流程合規(guī)性驗證服務。

    坐標點(0,1)**一個完美的分類器，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)的特征分別訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后進行決策融合，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。本次實驗使用了80％的樣本訓練，20％的樣本驗證，訓練50個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epoch值從0增加到5過程中，模型的訓練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失快速減少；當epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓練準確率和驗證準確率小幅提高，訓練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為40。確定模型的訓練迭代數(shù)為40后，進行了10折交叉驗證實驗。艾策科技：如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策！哈爾濱軟件檢測中心

網(wǎng)絡(luò)安全新時代：深圳艾策的防御策略解析。北京性能軟件檢測報告

    每一種信息的來源或者形式，都可以稱為一種模態(tài)。例如，人有觸覺，聽覺，視覺，嗅覺。多模態(tài)機器學習旨在通過機器學習的方法實現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力。多模態(tài)學習從1970年代起步，經(jīng)歷了幾個發(fā)展階段，在2010年后***步入深度學習(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學習可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復雜的深度多模態(tài)模型。目前，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數(shù)據(jù)水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(intermediate-fusion)。前端融合將多個**的數(shù)據(jù)集融合成一個單一的特征向量空間，然后將其用作機器學習算法的輸入，訓練機器學習模型，如圖1所示。由于多模態(tài)數(shù)據(jù)的前端融合往往無法充分利用多個模態(tài)數(shù)據(jù)間的互補性，且前端融合的原始數(shù)據(jù)通常包含大量的冗余信息。因此，多模態(tài)前端融合方法常常與特征提取方法相結(jié)合以剔除冗余信息，基于領(lǐng)域經(jīng)驗從每個模態(tài)中提取更高等別的特征表示，或者應用深度學習算法直接學習特征表示，然后在特性級別上進行融合。后端融合則是將不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別訓練好的分類器輸出決策進行融合，如圖2所示。北京性能軟件檢測報告