后端融合模型的10折交叉驗證的準(zhǔn)確率是％，對數(shù)損失是，混淆矩陣如圖13所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖14所示。后端融合模型的roc曲線如圖15所示，其顯示后端融合模型的auc值為。(6)中間融合中間融合的架構(gòu)如圖16所示，中間融合方式用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從三種模態(tài)的特征分別抽取高等特征表示，然后合并學(xué)習(xí)得到的特征表示，再作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入訓(xùn)練模型，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。圖16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，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是128，第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64，第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32，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，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64，其第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32，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，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是512，第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是384，第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是256，第四個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是125。覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測方案設(shè)計與實施！北京軟件測試第三方機(jī)構(gòu)

    第三方軟件檢測機(jī)構(gòu)在開展第三方軟件測試的過程中，需要保持測試整體的嚴(yán)謹(jǐn)性，也需要對測試結(jié)果負(fù)責(zé)并確保公平公正性。所以，在測試過程中，軟件測試所使用的測試工具也是很重要的一方面。我們簡單介紹一下在軟件檢測過程中使用的那些軟件測試工具。眾所周知，軟件測試的參數(shù)項目包括功能性、性能、安全性等參數(shù)，而其中出具軟件測試報告主要的就是性能測試和安全測試所需要使用到的工具了。一、軟件測試性能測試工具這個參數(shù)的測試工具有l(wèi)oadrunner，jmeter兩大主要工具，國產(chǎn)化性能測試軟件目前市場并未有比較大的突破，其中l(wèi)oadrunner是商業(yè)軟件測試工具，jmeter為開源社區(qū)版本的性能測試工具。從第三方軟件檢測機(jī)構(gòu)的角度上來說，是不太建議使用開源測試工具的。首先，開源測試工具并不能確保結(jié)果的準(zhǔn)確性，雖然技術(shù)層面上來說都可以進(jìn)行測試，但是因為開源更多的需要考量軟件測試人員的測試技術(shù)如何進(jìn)行使用，涉及到了人為因素的影響，一般第三方軟件檢測機(jī)構(gòu)都會使用loadrunner作為性能測試的工具來進(jìn)行使用。而loadrunner被加拿大的一家公司收購以后，在整個中國市場區(qū)域的銷售和營銷都以第三方軟件檢測機(jī)構(gòu)為基礎(chǔ)來開展工作。天津 第三方 軟件測評兼容性測試涵蓋35款設(shè)備，通過率91.4%。

    **小化對數(shù)損失基本等價于**大化分類器的準(zhǔn)確度，對于完美的分類器，對數(shù)損失值為0。對數(shù)損失函數(shù)的計算公式如下：其中，y為輸出變量即輸出的測試樣本的檢測結(jié)果，x為輸入變量即測試樣本，l為損失函數(shù)，n為測試樣本(待檢測軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件)數(shù)目，yij是一個二值指標(biāo)，表示與輸入的第i個測試樣本對應(yīng)的類別j，類別j指良性軟件或惡意軟件，pij為輸入的第i個測試樣本屬于類別j的概率，m為總類別數(shù)，本實施例中m＝2。分類器的性能也可用roc曲線(receiveroperatingcharacteristic)評價，roc曲線的縱軸是檢測率(true****itiverate)，橫軸是誤報率(false****itiverate)，該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報率之間的關(guān)系曲線。roc曲線下面積(areaunderroccurve，auc)的值是評價分類器比較綜合的指標(biāo)，auc的值通常介于，較大的auc值一般表示分類器的性能較優(yōu)。(3)特征提取提取dll和api信息特征視圖dll(dynamiclinklibrary)文件為動態(tài)鏈接庫文件，執(zhí)行某一個程序時，相應(yīng)的dll文件就會被調(diào)用。一個應(yīng)用程序可使用多個dll文件，一個dll文件也可能被不同的應(yīng)用程序使用。api(applicationprogramminginterface)函數(shù)是windows提供給用戶作為應(yīng)用程序開發(fā)的接口。

    它已被擴(kuò)展成與軟件生命周期融為一體的一組已定義的活動。測試活動遵循軟件生命周期的V字模型。測試人員在需求分析階段便開始著手制訂測試計劃，并根據(jù)用戶或客戶需求建立測試目標(biāo)，同時設(shè)計測試用例并制訂測試通過準(zhǔn)則。在集成級上，應(yīng)成立軟件測試**，提供測試技術(shù)培訓(xùn)，關(guān)鍵的測試活動應(yīng)有相應(yīng)的測試工具予以支持。在該測試成熟度等級上，沒有正式的評審程序，沒有建立質(zhì)量過程和產(chǎn)品屬性的測試度量。集成級要實現(xiàn)4個成熟度目標(biāo)，它們分別是:建立軟件測試**，制訂技術(shù)培訓(xùn)計劃，軟件全壽命周期測試，控制和監(jiān)視測試過程。(I)建立軟件測試**軟件測試的過程及質(zhì)量對軟件產(chǎn)品質(zhì)量有直接影響。由于測試往往是在時間緊，壓力大的情況下所完成的一系列復(fù)雜的活動，因此應(yīng)由訓(xùn)練有素的人員組成測試組。測試組要完成與測試有關(guān)的多種活動，包括負(fù)責(zé)制訂測試計劃，實施測試執(zhí)行，記錄測試結(jié)果，制訂與測試有關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)和測試度量，建立鍘試數(shù)據(jù)庫，測試重用，測試**以及測試評價等。建立軟件測試**要實現(xiàn)4個子目標(biāo):1)建立全**范圍內(nèi)的測試組，并得到上級管理層的領(lǐng)導(dǎo)和各方面的支持，包括經(jīng)費支持。2)定義測試組的作用和職責(zé)。3)由訓(xùn)練有素的人員組成測試組。艾策科技：如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策！

    綜合上面的分析可以看出，惡意軟件的格式信息和良性軟件是有很多差異性的，以可執(zhí)行文件的格式信息作為特征，是識別已知和未知惡意軟件的可行方法。對每個樣本進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析，提取**每個樣本實施例件的格式結(jié)構(gòu)信息，可執(zhí)行文件的格式規(guī)范都由操作系統(tǒng)廠商給出，按照操作系統(tǒng)廠商給出的格式規(guī)范提取即可。pe文件的格式結(jié)構(gòu)有許多屬性，但大多數(shù)屬性無法區(qū)分惡意軟件和良性軟件，經(jīng)過深入分析pe文件的格式結(jié)構(gòu)屬性，提取了可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的136個格式結(jié)構(gòu)屬性，如表2所示。表2可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)屬性特征描述數(shù)量(個)引用dll的總數(shù)1引用api的總數(shù)1導(dǎo)出表中符號的總數(shù)1重定位節(jié)的項目總數(shù)，連續(xù)的幾個字節(jié)可能是完成特定功能的一段代碼，或者是可執(zhí)行文件的結(jié)構(gòu)信息，也可能是某個惡意軟件中特有的字節(jié)碼序列。pe文件可表示為字節(jié)碼序列，惡意軟件可能存在一些共有的字節(jié)碼子序列模式，研究人員直覺上認(rèn)為一些字節(jié)碼子序列在惡意軟件可能以較高頻率出現(xiàn)，且這些字節(jié)碼序列和良性軟件字節(jié)碼序列存在明顯差異�？蓤�(zhí)行文件通常是二進(jìn)制文件，需要把二進(jìn)制文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制的文本實施例件，就得到可執(zhí)行文件的十六進(jìn)制字節(jié)碼序列。專業(yè)機(jī)構(gòu)認(rèn)證該程序內(nèi)存管理效率優(yōu)于行業(yè)平均水平23%。長春軟件檢測報告

安全掃描確認(rèn)軟件通過ISO 27001標(biāo)準(zhǔn)，無高危漏洞記錄。北京軟件測試第三方機(jī)構(gòu)

    保留了較多信息，同時由于操作數(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(jìn)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(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，無需遍歷整個可執(zhí)行文件，提取特征速度較快。北京軟件測試第三方機(jī)構(gòu)