第三方軟件性能評測服務(wù)

    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(zhǔn)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(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api，提取得到當(dāng)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(dāng)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。無障礙測評認定視覺障礙用戶支持功能缺失4項。第三方軟件性能評測服務(wù)

    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(xùn)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(jié)果。實驗結(jié)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(gòu)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(biāo)及方法分類性能主要用兩個指標(biāo)來評估：準(zhǔn)確率和對數(shù)損失。準(zhǔn)確率測量所有預(yù)測中正確預(yù)測的樣本占總樣本的比例，*憑準(zhǔn)確率通常不足以評估預(yù)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(yù)測類別與真實類別之間的差距大小。寧波第三方軟件檢測報告數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：艾策科技如何提升企業(yè)競爭力。

    且4個隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經(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，第二個神經(jīng)元的隱含層個數(shù)是10，且2個隱含層中間設(shè)置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。本次實驗使用了80％的樣本訓(xùn)練，20％的樣本驗證，訓(xùn)練50個迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖17所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到20過程中，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗證準(zhǔn)確率快速提高，模型的訓(xùn)練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失快速減少；當(dāng)epoch值從30到50的過程中，中間融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗證準(zhǔn)確率基本保持不變，訓(xùn)練對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖17和圖18的準(zhǔn)確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為30。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為30后，進行了10折交叉驗證實驗。中間融合模型的10折交叉驗證的準(zhǔn)確率是％，對數(shù)損失是，混淆矩陣如圖19所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖20所示。中間融合模型的roc曲線如圖21所示，auc值為，已經(jīng)非常接近auc的**優(yōu)值1。(7)實驗結(jié)果比對為了綜合評估本實施例提出融合方案的綜合性能。

    在數(shù)字化轉(zhuǎn)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(lǐng)域的企業(yè)，始終以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)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(gòu)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(wù)。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(shù)型企業(yè)，艾策科技通過AI驅(qū)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(fēng)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(lǐng)域，其實驗室管理軟件檢測服務(wù)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(wù)云平臺、研發(fā)科技企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品、醫(yī)療機構(gòu)智慧醫(yī)療系統(tǒng)提供的定制化檢測服務(wù)，均獲得客戶高度認可。差異化服務(wù)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(xùn)+咨詢”一體化服務(wù)體系。通過定期發(fā)布行業(yè)安全白皮書、舉辦技術(shù)研討會。壓力測試表明系統(tǒng)在5000并發(fā)用戶時響應(yīng)延遲激增300%。

    將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進行了對比，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)特征的實驗結(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，各項性能指標(biāo)都非常接近**優(yōu)值。表3實驗結(jié)果對比本實施例提出了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，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的準(zhǔn)確率和魯棒性。實驗結(jié)果顯示，相對**且互補的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機制的使用明顯提高了檢測方法的檢測能力和泛化性能，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準(zhǔn)確率，對數(shù)損失為，auc值為，各項性能指標(biāo)已接近**優(yōu)值?？紤]到樣本集可能存在噪聲，本實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偽造多個模態(tài)的特征，本實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)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍。整合多學(xué)科團隊的定制化檢測方案，體現(xiàn)艾策服務(wù)于制造的技術(shù)深度。第三方軟件性能評測服務(wù)

隱私合規(guī)檢測確認用戶數(shù)據(jù)加密符合GDPR標(biāo)準(zhǔn)要求。第三方軟件性能評測服務(wù)

    [3]軟件測試方法原則編輯1.盡早不斷測試的原則應(yīng)當(dāng)盡早不斷地進行軟件測試。據(jù)統(tǒng)計約60%的錯誤來自設(shè)計以前，并且修正一個軟件錯誤所需的費用將隨著軟件生存周期的進展而上升。錯誤發(fā)現(xiàn)得越早，修正它所需的費用就越少。[4]測試用例由測試輸入數(shù)據(jù)和與之對應(yīng)的預(yù)期輸出結(jié)果這兩部分組成。[4]3.**測試原則(1)**測試原則。這是指軟件測試工作由在經(jīng)濟上和管理上**于開發(fā)機構(gòu)的**進行。程序員應(yīng)避免檢査自己的程序，程序設(shè)計機構(gòu)也不應(yīng)測試自己開發(fā)的程序。軟件開發(fā)者難以客觀、有效地測試自己的軟件，而找出那些因為對需求的誤解而產(chǎn)生的錯誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則。在設(shè)計時，測試用例應(yīng)當(dāng)包括合法的輸入條件和不合法的輸入條件。[4](3)錯誤群集原則。軟件錯誤呈現(xiàn)群集現(xiàn)象。經(jīng)驗表明，某程序段剩余的錯誤數(shù)目與該程序段中已發(fā)現(xiàn)的錯誤數(shù)目成正比，所以應(yīng)該對錯誤群集的程序段進行重點測試。[4](4)嚴(yán)格性原則。嚴(yán)格執(zhí)行測試計劃，排除測試的隨意性。[4](5)覆蓋原則。應(yīng)當(dāng)對每一個測試結(jié)果做***的檢查。[4](6)定義功能測試原則。檢查程序是否做了要做的事*是成功的一半，另一半是看程序是否做了不屬于它做的事。[4](7)回歸測試原則。應(yīng)妥善保留測試用例。第三方軟件性能評測服務(wù)