并將測試樣本的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特征視圖輸入步驟s2訓練得到的多模態(tài)深度集成模型中，對測試樣本進行檢測并得出檢測結果。實驗結果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)集選取實驗評估使用了不同時期的惡意軟件和良性軟件樣本，包含了7871個良性軟件樣本和8269個惡意軟件樣本，其中4103個惡意軟件樣本是2011年以前發(fā)現(xiàn)的，4166個惡意軟件樣本是近年來新發(fā)現(xiàn)的；3918個良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統(tǒng)中收集的，3953個良性軟件樣本是從全新安裝的32位windows7系統(tǒng)中收集的。所有的惡意軟件樣本都是從vxheavens網(wǎng)站中收集的，所有的樣本格式都是windowspe格式的，樣本數(shù)據(jù)集構成如表1所示。表1樣本數(shù)據(jù)集類別惡意軟件樣本良性軟件樣本早期樣本41033918近期樣本41663953合計82697871(2)評價指標及方法分類性能主要用兩個指標來評估：準確率和對數(shù)損失。準確率測量所有預測中正確預測的樣本占總樣本的比例，*憑準確率通常不足以評估預測的魯棒性，因此還需要使用對數(shù)損失。對數(shù)損失(logarithmicloss)，也稱交叉熵損失(cross-entropyloss)，是在概率估計上定義的，用于測量預測類別與真實類別之間的差距大小。兼容性測試涵蓋35款設備，通過率91.4%。濟南軟件檢測報告

    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，可定義和可管理的基礎。測試計劃應包括測試目的，風險分析，測試策略以及測試設計規(guī)格說明和測試用例。此外，測試計劃還應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。啟動測試計劃過程包含5個子目標: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和方法?為改進測試過程能力，**中需應用基本的測試技術和方法，并說明何時和怎樣使用這些技術，方法和支持工具。將基本測試技術和方法制度化有2個子目標:1)在**范圍內(nèi)成立測試技術組，研究，評價和推薦基本的測試技術和測試方法，推薦支持這些技術與方法的基本工具。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。電力軟件系統(tǒng)測評報價隱私合規(guī)檢測確認用戶數(shù)據(jù)加密符合GDPR標準要求。

    在數(shù)字化轉型加速的，軟件檢測公司已成為保障各行業(yè)信息化系統(tǒng)穩(wěn)定運行的力量。深圳艾策信息科技有限公司作為國內(nèi)軟件檢測公司領域的企業(yè)，始終以技術創(chuàng)新為驅動力，深耕電力能源、科研教育、政企單位、研發(fā)科技及醫(yī)療機構等垂直場景，為客戶提供從需求分析到運維優(yōu)化的全鏈條質(zhì)量保障服務。以專業(yè)能力筑牢行業(yè)壁壘作為專注于軟件檢測的技術型企業(yè)，艾策科技通過AI驅動的智能檢測平臺，實現(xiàn)了測試流程的自動化、化與智能化。其產(chǎn)品——軟件檢測系統(tǒng)，整合漏洞掃描、壓力測試、合規(guī)性驗證等20余項功能模塊，可快速定位代碼缺陷、性能瓶頸及安全風險，幫助客戶將軟件故障率降低60%以上。針對電力能源行業(yè)，艾策科技開發(fā)了電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)專項檢測方案，成功保障某省級電力公司百萬級用戶數(shù)據(jù)安全；在科研教育領域，其實驗室管理軟件檢測服務覆蓋全國50余所高校，助力科研數(shù)據(jù)存儲與分析的合規(guī)性升級。此外，公司為政企單位政務云平臺、研發(fā)科技企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品、醫(yī)療機構智慧醫(yī)療系統(tǒng)提供的定制化檢測服務，均獲得客戶高度認可。差異化服務塑造行業(yè)作為軟件檢測公司，艾策科技突破傳統(tǒng)檢測模式，推出“檢測+培訓+咨詢”一體化服務體系。通過定期發(fā)布行業(yè)安全白皮書、舉辦技術研討會。

    步驟s2、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓練樣本，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，將訓練樣本的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，訓練多模態(tài)深度集成模型；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，并將測試樣本的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特征視圖輸入步驟s2訓練得到的多模態(tài)深度集成模型中，對測試樣本進行檢測并得出檢測結果。進一步的，所述提取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，是統(tǒng)計當前軟件樣本的導入節(jié)中引用的dll和api；所述提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的pe格式結構信息的特征表示，是先對當前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件進行格式結構解析，然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結構信息；所述提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示，是先將當前軟件樣本件的二進制可執(zhí)行文件轉換為十六進制字節(jié)碼序列，然后采用n-grams方法在十六進制字節(jié)碼序列中滑動，產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征。進一步的，采用3-grams方法在十六進制字節(jié)碼序列中滑動產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征。進一步的。用戶體驗測評中界面交互評分低于同類產(chǎn)品均值15.6%。

    降低成本對每個階段都進行測試，包括文檔，便于控制項目過程缺點依賴文檔，沒有文檔的項目無法使用，復雜度很高，實踐需要很強的管理H模型把測試活動完全**出來，將測試準備和測試執(zhí)行體現(xiàn)出來測試準備-測試執(zhí)行就緒點其他流程----------設計等v模型適用于中小企業(yè)需求在開始必須明確，不適用變更需求w模型適用于中大企業(yè)包括文檔也需要測試（需求分析文檔概要設計文檔詳細設計文檔代碼文檔）測試和開發(fā)同步進行H模型對公司參與人員技能和溝通要求高測試階段單元測試-集成測試-系統(tǒng)測試-驗證測試是否覆蓋代碼白盒測試-黑盒測試-灰盒測試是否運行靜態(tài)測試-動態(tài)測試測試手段人工測試-自動化測試其他測試回歸測試-冒*測試功能測試一般功能測試-界面測試-易用性測試-安裝測試-兼容性測試性能測試穩(wěn)定性測試-負載測試-壓力測試-時間性能-空間性能負載測試確定在各種工作負載下，系統(tǒng)各項指標變化情況壓力測試:通過確定一個系統(tǒng)的剛好不能接受的性能點。獲得系統(tǒng)能夠提供的**大服務級別測試用例為特定的目的而設計的一組測試輸入，執(zhí)行條件和預期結果，以便測試是否滿足某個特定需求。通過大量的測試用例來檢測軟件的運行效果，它是指導測試工作進行的依據(jù)。代碼簽名驗證確認所有組件均經(jīng)過可信機構認證。第三方軟件測評內(nèi)容

數(shù)字化轉型中的挑戰(zhàn)與應對：艾策科技的經(jīng)驗分享。濟南軟件檢測報告

    此外格式結構信息具有明顯的語義信息，但基于格式結構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、格式結構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格式結構信息以及字節(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。濟南軟件檢測報告