嘗試了前端融合、后端融合和中間融合三種融合方法對(duì)進(jìn)行有效融合，有效提高了惡意軟件的準(zhǔn)確率，具備較好的泛化性能和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相對(duì)**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)制的使用明顯提高了檢測(cè)方法的檢測(cè)能力和泛化性能，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準(zhǔn)確率，對(duì)數(shù)損失為，auc值為。有效解決了現(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(cè)的檢測(cè)方法檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問(wèn)題。另外，惡意軟件很難同時(shí)偽造良性軟件的多個(gè)抽象層次的特征以逃避檢測(cè)，本發(fā)明實(shí)施例同時(shí)融合軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的多個(gè)抽象層次的特征，可準(zhǔn)確檢測(cè)出偽造良性軟件特征的惡意軟件，解決了現(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(cè)的檢測(cè)方法難以檢測(cè)出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問(wèn)題。附圖說(shuō)明為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖**是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)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。用戶體驗(yàn)測(cè)評(píng)中界面交互評(píng)分低于同類產(chǎn)品均值15.6%。上海第三方軟件測(cè)評(píng)中心

    4)建立與用戶或客戶的聯(lián)系，收集他們對(duì)測(cè)試的需求和建議。(II)制訂技術(shù)培訓(xùn)計(jì)劃為高效率地完成好測(cè)試工作，測(cè)試人員必須經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)。制訂技術(shù)培訓(xùn)規(guī)劃有3個(gè)子目標(biāo):1)制訂**的培訓(xùn)計(jì)劃，并在管理上提供包括經(jīng)費(fèi)在內(nèi)的支持。2)制訂培訓(xùn)目標(biāo)和具體的培訓(xùn)計(jì)劃。3)成立培訓(xùn)組，配備相應(yīng)的工具，設(shè)備和教材(III)軟件全生命周期測(cè)試提高測(cè)試成熟度和改善軟件產(chǎn)品質(zhì)量都要求將測(cè)試工作與軟件生命周期中的各個(gè)階段聯(lián)系起來(lái)。該目標(biāo)有4個(gè)子目標(biāo):1)將測(cè)試階段劃分為子階段，并與軟件生命周期的各階段相聯(lián)系。2)基于已定義的測(cè)試子階段，采用軟件生命周期V字模型。3)制訂與淵試相關(guān)的工作產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)。4)建立測(cè)試人員與開(kāi)發(fā)人員共同工作的機(jī)制。這種機(jī)制有利于促進(jìn)將測(cè)試活動(dòng)集成于軟件生命周期中(IV)控制和監(jiān)視測(cè)試過(guò)程為控制和監(jiān)視測(cè)試過(guò)程，軟件**需采取相應(yīng)措施，如:制訂測(cè)試產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)，制訂與測(cè)試相關(guān)的偶發(fā)事件的處理預(yù)案，確定測(cè)試?yán)锍瘫�，確定評(píng)估測(cè)試效率的度量，建立測(cè)試日志等�？刂坪捅O(jiān)視測(cè)試過(guò)程有3個(gè)子目標(biāo):1)制訂控制和監(jiān)視測(cè)試過(guò)程的機(jī)制和政策。2)定義，記錄并分配一組與測(cè)試過(guò)程相關(guān)的基本測(cè)量。3)開(kāi)發(fā)，記錄并文檔化一組糾偏措施和偶發(fā)事件處理預(yù)案。上海第三方軟件測(cè)評(píng)中心企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南：艾策科技的實(shí)用建議。

    這樣做的好處是，融合模型的錯(cuò)誤來(lái)自不同的分類器，而來(lái)自不同分類器的錯(cuò)誤往往互不相關(guān)、互不影響，不會(huì)造成錯(cuò)誤的進(jìn)一步累加。常見(jiàn)的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、貝葉斯規(guī)則融合(bayes’rulebased)以及集成學(xué)習(xí)(ensemblelearning)等。其中集成學(xué)習(xí)作為后端融合方式的典型**，被廣泛應(yīng)用于通信、計(jì)算機(jī)識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等研究領(lǐng)域。中間融合是指將不同的模態(tài)數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)化為高等特征表達(dá)，再于模型的中間層進(jìn)行融合，如圖3所示。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)一層一層的管道映射輸入，將原始輸入轉(zhuǎn)換為更高等的表示。中間融合首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成高等特征表達(dá)，然后獲取不同模態(tài)數(shù)據(jù)在高等特征空間上的共性，進(jìn)而學(xué)習(xí)一個(gè)聯(lián)合的多模態(tài)表征。深度多模態(tài)融合的大部分工作都采用了這種中間融合的方法，其***享表示層是通過(guò)合并來(lái)自多個(gè)模態(tài)特定路徑的連接單元來(lái)構(gòu)建的。中間融合方法的一大優(yōu)勢(shì)是可以靈活的選擇融合的位置，但設(shè)計(jì)深度多模態(tài)集成結(jié)構(gòu)時(shí)，確定如何融合、何時(shí)融合以及哪些模式可以融合，是比較有挑戰(zhàn)的問(wèn)題。字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息這三種類型的特征都具有自身的優(yōu)勢(shì)。

    程序利用windows提供的接口(windowsapi)實(shí)現(xiàn)程序的功能。通過(guò)一個(gè)可執(zhí)行程序引用的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)(dll)和應(yīng)用程序接口(api)可以粗略的預(yù)測(cè)該程序的功能和行為。統(tǒng)計(jì)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(gè)dll和500個(gè)api。提取特征時(shí)，每個(gè)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(gè)dll和api特征作為***個(gè)特征視圖。提取格式信息特征視圖pe是portableexecutable的縮寫(xiě)，初衷是希望能開(kāi)發(fā)一個(gè)在所有windows平臺(tái)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(jī)融合。pe文件格式被**為一個(gè)線性的數(shù)據(jù)流，由pe文件頭、節(jié)表和節(jié)實(shí)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(kāi)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(lái)自；(9)導(dǎo)入地址表被修改；(10)多個(gè)pe頭部；(11)可疑的重定位信息；。艾策檢測(cè)為新能源汽車(chē)電池提供安全性能深度解析。

    在不知道多長(zhǎng)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(dòng)，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(gè)短序列。每個(gè)短序列特征的權(quán)重表示有多種方法。**簡(jiǎn)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(méi)有出現(xiàn)，就表示為0，也可以用。本實(shí)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(gè)特征，如此龐大的特征集在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中存儲(chǔ)和算法效率上都是問(wèn)題。如果短序列特征的tf較小，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)可能沒(méi)有意義，選取了tf**高的5000個(gè)短序列特征，計(jì)算每個(gè)短序列特征的，每個(gè)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(gè)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(guò)擬合，優(yōu)化器。深圳艾策信息科技：可持續(xù)發(fā)展的 IT 解決方案。石家莊軟件評(píng)測(cè)公司

整合多學(xué)科團(tuán)隊(duì)的定制化檢測(cè)方案，體現(xiàn)艾策服務(wù)于制造的技術(shù)深度。上海第三方軟件測(cè)評(píng)中心

    將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，如表3所示。從表3可以看出，前端融合和中間融合較基于模態(tài)特征的檢測(cè)準(zhǔn)確率更高，損失率更低。后端融合是三種融合方法中較弱的，雖然明顯優(yōu)于基于dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)特征的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，但稍弱于基于字節(jié)碼3-grams特征的結(jié)果。中間融合是三種融合方法中**好的，各項(xiàng)性能指標(biāo)都非常接近**優(yōu)值。表3實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比本實(shí)施例提出了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法，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(guò)三種融合方式(前端融合、后端融合、中間融合)集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相對(duì)**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)制的使用明顯提高了檢測(cè)方法的檢測(cè)能力和泛化性能，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準(zhǔn)確率，對(duì)數(shù)損失為，auc值為，各項(xiàng)性能指標(biāo)已接近**優(yōu)值。考慮到樣本集可能存在噪聲，本實(shí)施例提出的方法已取得了比較理想的結(jié)果。由于惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)模態(tài)的特征，本實(shí)施例提出的方法比單模態(tài)特征方法更魯棒。以上所述*為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。上海第三方軟件測(cè)評(píng)中心