**小化對數(shù)損失基本等價于**大化分類器的準確度，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(待檢測軟件的二進制可執(zhí)行文件)數(shù)目，yij是一個二值指標，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，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。艾策檢測以智能算法驅(qū)動分析，為工業(yè)產(chǎn)品提供全生命周期質(zhì)量管控解決方案！軟件開發(fā)第三方檢測

    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(xué)習(xí)旨在通過機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學(xué)習(xí)可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復(fù)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(xué)習(xí)算法的輸入，訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)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(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法直接學(xué)習(xí)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(xùn)練好的分類器輸出決策進行融合，如圖2所示。鄭州軟件測試公司艾策科技案例研究：某跨國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐。

    圖書目錄第1章軟件測試描述第2章常見的軟件測試方法第3章設(shè)計測試第4章程序分析技術(shù)第5章測試分析技術(shù)第6章測試自動化的優(yōu)越性第7章測試計劃與測試標準第8章介紹一種企業(yè)級測試工具第9章學(xué)習(xí)一種負載測試軟件第10章軟件測試的經(jīng)驗總結(jié)附錄A常見測試術(shù)語附錄B測試技術(shù)分類附錄C常見的編碼錯誤附錄D有關(guān)的測試網(wǎng)站參考文獻軟件測試技術(shù)圖書4書名:軟件測試技術(shù)第2版作者：徐芳層次：高職高專配套：電子課件出版社：機械工業(yè)出版社出版時間：2012-06-26ISBN:978-7-111-37884-6開本：16開定價:目錄第1章開始軟件測試工作第2章執(zhí)行系統(tǒng)測試第3章測試用例設(shè)計第4章測試工具應(yīng)用第5章測試技術(shù)與應(yīng)用第6章成為***的測試組長第7章測試文檔實例詞條圖冊更多圖冊。

    特征之間存在部分重疊，但特征類型間存在著互補，融合這些不同抽象層次的特征可更好的識別軟件的真正性質(zhì)。且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，但惡意軟件很難同時偽造多個抽象層次的特征逃避檢測?；谠撚^點，本發(fā)明實施例提出一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，以實現(xiàn)對惡意軟件的有效檢測，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)，提出了通過前端融合、后端融合和中間融合這三種融合方式集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測的準確率和魯棒性，具體步驟如下：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；統(tǒng)計當前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api，提取得到當前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示。對當前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件進行格式結(jié)構(gòu)解析，并按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息，得到該軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示。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。

    ***級初始級TMM初始級軟件測試過程的特點是測試過程無序，有時甚至是混亂的，幾乎沒有妥善定義的。初始級中軟件的測試與調(diào)試常常被混為一談，軟件開發(fā)過程中缺乏測試資源，工具以及訓(xùn)練有素的測試人員。初始級的軟件測試過程沒有定義成熟度目標。第二級定義級TMM的定義級中，測試己具備基本的測試技術(shù)和方法，軟件的測試與調(diào)試己經(jīng)明確地被區(qū)分開。這時，測試被定義為軟件生命周期中的一個階段，它緊隨在編碼階段之后。但在定義級中，測試計劃往往在編碼之后才得以制訂，這顯然有背于軟件工程的要求。TMM的定義級中需實現(xiàn)3個成熟度目標:制訂測試與調(diào)試目標，啟動測試計劃過程，制度化基本的測試技術(shù)和方法。(I)制訂測試與調(diào)試目標軟件**必須消晰地區(qū)分軟件開發(fā)的測試過程與調(diào)試過程，識別各自的目標，任務(wù)和括動。正確區(qū)分這兩個過程是提高軟件**測試能力的基礎(chǔ)。與調(diào)試工作不同，測試工作是一種有計劃的活動，可以進行管理和控制。這種管理和控制活動需要制訂相應(yīng)的策略和政策，以確定和協(xié)調(diào)這兩個過程。制訂測試與調(diào)試目標包含5個子成熟度目標:1)分別形成測試**和調(diào)試**，并有經(jīng)費支持。2)規(guī)劃并記錄測試目標。3)規(guī)劃井記錄調(diào)試目標。4)將測試和調(diào)試目標形成文檔。網(wǎng)絡(luò)安全新時代：深圳艾策的防御策略解析。代碼審計報價

深圳艾策信息科技：賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來。軟件開發(fā)第三方檢測

    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；所述存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括：(1)無證書表；(2)調(diào)試數(shù)據(jù)明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節(jié)的資源個數(shù)少于正常文件。進一步的，所述生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖的具體實現(xiàn)過程如下：先從當前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個短序列特征；然后計算選取的每個短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積，并將其作為選取的每個短序列特征的特征值，，表示該短序列特征表示其所在軟件樣本的能力越強；**后在選取的詞頻tf**高的多個短序列特征中選取，生成字節(jié)碼n-grams特征視圖；：＝tf×idf；其中，ni,j是短序列特征i在軟件樣本j中出現(xiàn)的次數(shù)，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現(xiàn)的次數(shù)之和，k為短序列特征總數(shù)，1≤i≤k；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。進一步的，所述步驟s2采用中間融合方法訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型。軟件開發(fā)第三方檢測