此外格式結(jié)構(gòu)信息具有明顯的語義信息，但基于格式結(jié)構(gòu)信息的檢測方法沒有提取決定軟件行為的代碼節(jié)和數(shù)據(jù)節(jié)信息作為特征。某一種類型的特征都從不同的視角反映刻畫了可執(zhí)行文件的一些性質(zhì)，字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區(qū)分信息，但都存在著一定的局限性，不能充分、綜合、整體的表示可執(zhí)行文件的本質(zhì)，使得檢測結(jié)果準(zhǔn)確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳。此外，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。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明實施例的目的在于提供一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，以解決現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類型進(jìn)行惡意軟件檢測的檢測方法檢測準(zhǔn)確率不高、檢測可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題，以及其難以檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問題。本發(fā)明實施例所采用的技術(shù)方案是，基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，按照以下步驟進(jìn)行：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。安全掃描確認(rèn)軟件通過ISO 27001標(biāo)準(zhǔn)，無高危漏洞記錄。沈陽軟件測評機(jī)構(gòu)

    并分發(fā)至項目涉及的所有管理人員和開發(fā)人員。5)將測試目標(biāo)反映在測試計劃中。(II)啟動測試計劃過程制訂計劃是使一個過程可重復(fù)，可定義和可管理的基礎(chǔ)。測試計劃應(yīng)包括測試目的，風(fēng)險分析，測試策略以及測試設(shè)計規(guī)格說明和測試用例。此外，測試計劃還應(yīng)說明如何分配測試資源，如何劃分單元測試，集成測試，系統(tǒng)測試和驗收測試的任務(wù)。啟動測試計劃過程包含5個子目標(biāo):1)建立**內(nèi)的測試計劃**并予以經(jīng)費支持。2)建立**內(nèi)的測試計劃政策框架并予以管理上的支持。3)開發(fā)測試計劃模板井分發(fā)至項目的管理者和開發(fā)者。4)建立一種機(jī)制，使用戶需求成為測試計劃的依據(jù)之一。5)評價，推薦和獲得基本的計劃工具并從管理上支持工具的使用。(III)制度化基本的測試技術(shù)和方法?為改進(jìn)測試過程能力，**中需應(yīng)用基本的測試技術(shù)和方法，并說明何時和怎樣使用這些技術(shù)，方法和支持工具。將基本測試技術(shù)和方法制度化有2個子目標(biāo):1)在**范圍內(nèi)成立測試技術(shù)組，研究，評價和推薦基本的測試技術(shù)和測試方法，推薦支持這些技術(shù)與方法的基本工具。2)制訂管理方針以保證在全**范圍內(nèi)一致使用所推薦的技術(shù)和方法。第三級集成級在集成級，測試不**是跟隨在編碼階段之后的一個階段。軟件測評測評報告策科技助力教育行業(yè)：數(shù)字化教學(xué)的創(chuàng)新應(yīng)用 。

    快速原型模型部分需求-原型-補(bǔ)充-運行外包公司預(yù)先不能明確定義需求的軟件系統(tǒng)的開發(fā)，更好的滿足用戶需求并減少由于軟件需求不明確帶來的項目開發(fā)風(fēng)險。不適合大型系統(tǒng)的開發(fā)，前提要有一個展示性的產(chǎn)品原型，在一定程度上的補(bǔ)充，限制開發(fā)人員的創(chuàng)新。螺旋模型每次功能都要**行風(fēng)險評估，需求設(shè)計-測試很大程度上是一種風(fēng)險驅(qū)動的方法體系，在每個階段循環(huán)前，都進(jìn)行風(fēng)險評估。需要有相當(dāng)豐富的風(fēng)險評估經(jīng)驗和專門知識，在風(fēng)險較大的項目開發(fā)中，很有必要，多次迭代，增加成本。軟件測試模型需求分析-概要設(shè)計-詳細(xì)設(shè)計-開發(fā)-單元測試-集成測試-系統(tǒng)測試-驗收測試***清楚標(biāo)識軟件開發(fā)的階段包含底層測試和高層測試采用自頂向下逐步求精的方式把整個開發(fā)過程分成不同的階段，每個階段的工作都很明確，便于控制開發(fā)過程。缺點程序已經(jīng)完成，錯誤在測試階段發(fā)現(xiàn)或沒有發(fā)現(xiàn)，不能及時修改而且需求經(jīng)常變化導(dǎo)致V步驟反復(fù)執(zhí)行，工作量很大。W模型開發(fā)一個V測試一個V用戶需求驗收測試設(shè)計需求分析系統(tǒng)測試設(shè)計概要設(shè)計集成測試設(shè)計詳細(xì)設(shè)計單元測試設(shè)計編碼單元測試集成集成測試運行系統(tǒng)測試交付驗收測試***測試更早的介入，可以發(fā)現(xiàn)開發(fā)初期的缺陷。

    之所以被稱為黑盒測試是因為可以將被測程序看成是一個無法打開的黑盒，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)計測試實例，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。其主要用于檢查各個邏輯結(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)部的運行情況，因此在內(nèi)部結(jié)果出現(xiàn)錯誤，但輸出結(jié)果正確的情況下可以采取灰盒測試方法。因為在此情況下灰盒比白盒**。艾策檢測團(tuán)隊采用多模態(tài)傳感器融合技術(shù)，構(gòu)建智能工廠設(shè)備狀態(tài)健康監(jiān)測體系。

    在不知道多長的子序列能更好的表示可執(zhí)行文件的情況下，只能以固定窗口大小在字節(jié)碼序列中滑動，產(chǎn)生大量的短序列，由機(jī)器學(xué)習(xí)方法選擇可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征，產(chǎn)生短序列的方法叫n-grams。“080074ff13b2”的字節(jié)碼序列，如果以3-grams產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列，將得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四個短序列。每個短序列特征的權(quán)重表示有多種方法。**簡單的方法是如果該短序列在具體樣本中出現(xiàn)，就表示為1；如果沒有出現(xiàn)，就表示為0，也可以用。本實施例采用3-grams方法提取特征，3-grams產(chǎn)生的短序列非常龐大，將產(chǎn)生224＝(16,777,216)個特征，如此龐大的特征集在計算機(jī)內(nèi)存中存儲和算法效率上都是問題。如果短序列特征的tf較小，對機(jī)器學(xué)習(xí)可能沒有意義，選取了tf**高的5000個短序列特征，計算每個短序列特征的，每個短序列特征的權(quán)重是判斷其所在軟件樣本是否為惡意軟件的依據(jù)，也是區(qū)分每個軟件樣本的依據(jù)。(4)前端融合前端融合的架構(gòu)如圖4所示，前端融合方式將三種模態(tài)的特征合并，然后輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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。艾策檢測為新能源汽車電池提供安全性能深度解析。軟件測評測評報告

負(fù)載測試證實系統(tǒng)最大承載量較宣傳數(shù)據(jù)低18%。沈陽軟件測評機(jī)構(gòu)

    先將訓(xùn)練樣本的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特征視圖分別輸入至一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中抽取高等特征表示，然后合并抽取的高等特征表示并將其作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到多模態(tài)深度集成模型。進(jìn)一步的，所述多模態(tài)深度集成模型的隱藏層的***函數(shù)采用relu，輸出層的***函數(shù)采用sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，優(yōu)化器采用adagrad。進(jìn)一步的，所述訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中，用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含3個隱含層，且3個隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層；用于抽取格式信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個隱含層，且2個隱含層中間設(shè)置有dropout層；用于抽取字節(jié)碼n-grams特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含4個隱含層，且4個隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層；用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個隱含層，且2個隱含層中間設(shè)置有dropout層；所述dropout層的dropout率均等于。本發(fā)明實施例的有益效果是，提出了一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，應(yīng)用了多模態(tài)深度學(xué)習(xí)方法來融合dll和api、格式結(jié)構(gòu)信息、字節(jié)碼n-grams特征。沈陽軟件測評機(jī)構(gòu)