保留了較多信息，同時由于操作數(shù)比較隨機，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khi2檢驗分析了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*從二進制可執(zhí)行文件的導(dǎo)入節(jié)提取特征，忽略了整個可執(zhí)行文件的大量信息。惡意軟件和被***二進制可執(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器學習分類算法處理，取得了較高的檢測準確率。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文件進行格式解析，無需遍歷整個可執(zhí)行文件，提取特征速度較快。安全審計發(fā)現(xiàn)日志模塊存在敏感信息明文存儲缺陷。軟件第三方測評收費依據(jù)

    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)深度學習的惡意軟件檢測方法，以解決現(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準確率不高、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)深度學習的惡意軟件檢測方法，按照以下步驟進行：步驟s1、提取軟件樣本的二進制可執(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。寧波第三方軟件評測實驗室創(chuàng)新光譜分析技術(shù)賦能艾策檢測，實現(xiàn)食品藥品中微量有害物質(zhì)的超痕量檢測。

    12)把節(jié)裝入到vmm的地址空間；(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確；(14)含有可疑標志。此外，惡意軟件和良性軟件間以下格式特征也存在明顯的統(tǒng)計差異：(1)證書表是軟件廠商的可認證的聲明，惡意軟件很少有證書表，而良性軟件大部分都有軟件廠商可認證的聲明；(2)惡意軟件的調(diào)試數(shù)據(jù)也明顯小于正常文件的，這是因為惡意軟件為了增加調(diào)試的難度，很少有調(diào)試數(shù)據(jù)；(3)惡意軟件4個節(jié)(.text、.rsrc、.reloc和.rdata)的characteristics屬性和良性軟件的也有明顯差異，characteristics屬性通常**該節(jié)是否可讀、可寫、可執(zhí)行等，部分惡意軟件的代碼節(jié)存在可寫異常，只讀數(shù)據(jù)節(jié)和資源節(jié)存在可寫、可執(zhí)行異常等；(4)惡意軟件資源節(jié)的資源個數(shù)也明顯少于良性軟件的，如消息表、組圖表、版本資源等，這是因為惡意軟件很少使用圖形界面資源，也很少有版本信息。pe文件很多格式屬性沒有強制限制，文件完整性約束松散，存在著較多的冗余屬性和冗余空間，為pe格式惡意軟件的傳播和隱藏創(chuàng)造了條件。此外，由于惡意軟件為了方便傳播和隱藏，盡一切可能的減小文件大小，文件結(jié)構(gòu)的某些部分重疊，同時對一些屬性進行了特別設(shè)置以達到anti-dump、anti-debug或抗反匯編。

    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特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法，首先合并訓(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特征視圖的特征，融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型；(2)方案二：首先利用訓(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特征視圖分別訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，合并訓(xùn)練的三個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的決策輸出，并將其作為感知機的輸入，訓(xùn)練得到**終的多模態(tài)深度集成模型；(3)方案三：采用中間融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別學習訓(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特征視圖的高等特征表示，并合并學習得到的訓(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特征視圖的高等特征表示融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，訓(xùn)練得到多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測試樣本。艾策檢測團隊采用多模態(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。

    程序利用windows提供的接口(windowsapi)實現(xiàn)程序的功能。通過一個可執(zhí)行程序引用的動態(tài)鏈接庫(dll)和應(yīng)用程序接口(api)可以粗略的預(yù)測該程序的功能和行為。統(tǒng)計所有樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api的頻率，留下引用頻率**高的60個dll和500個api。提取特征時，每個樣本的導(dǎo)入節(jié)里存在選擇出的dll或api，該特征以1表示，不存在則以0表示，提取的560個dll和api特征作為***個特征視圖。提取格式信息特征視圖pe是portableexecutable的縮寫，初衷是希望能開發(fā)一個在所有windows平臺上和所有cpu上都可執(zhí)行的通用文件格式。pe格式文件是封裝windows操作系統(tǒng)加載程序所需的信息和管理可執(zhí)行代碼的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)**是大量的字節(jié)碼和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有機融合。pe文件格式被**為一個線性的數(shù)據(jù)流，由pe文件頭、節(jié)表和節(jié)實體組成。惡意軟件或被惡意軟件***的可執(zhí)行文件，它本身也遵循格式要求的約束，但可能存在以下特定格式異常：(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行；(2)節(jié)頭部可疑的屬性；(3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確；(4)節(jié)之間的“間縫”；(5)可疑的代碼重定向；(6)可疑的代碼節(jié)名稱；(7)可疑的頭部***；(8)來自；(9)導(dǎo)入地址表被修改；(10)多個pe頭部；(11)可疑的重定位信息；。深圳艾策信息科技：可持續(xù)發(fā)展的 IT 解決方案。昆山軟件檢測報告

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