軟件信息系統(tǒng)安全檢測服務

    針對cma和cnas第三方軟件測試機構的資質，客戶在確定合作前需要同時確認資質的有效期，因為軟件測試資質都是有一定有效期的，如果軟件測試公司在業(yè)務開展的過程中有違規(guī)或者不受認可的操作和行為，有可能會被吊銷資質執(zhí)照，這一點需要特別注意。第三，軟件測試機構的資質所涵蓋的業(yè)務參數(shù)，通常來講，軟件測試報告一般針對軟件的八大參數(shù)進行測試，包括軟件功能測試、軟件性能測試、軟件信息安全測試、軟件兼容性測試、軟件可靠性測試、軟件穩(wěn)定性測試、軟件可移植測試、軟件易用性測試。這幾個參數(shù)在cma或者cnas的官方網(wǎng)站都可以進行查詢和確認第四，軟件測試機構或者公司的本身信用背景，那么用戶可以去檢查一下公司的信用記錄，是否有不良的投訴或者法律糾紛，可以確保第三方軟件測試機構出具的軟件測試報告的效力也沒有問題。那么，總而言之，找一家靠譜的第三方軟件測試機構還是需要用戶從自己的軟件測試業(yè)務需求場景出發(fā)，認真仔細比較資質許可的正規(guī)性，然后可以完成愉快的合作和軟件測試報告的交付。安全審計發(fā)現(xiàn)日志模塊存在敏感信息明文存儲缺陷。軟件信息系統(tǒng)安全檢測服務

    先將訓練樣本的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特征視圖分別輸入至一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡中抽取高等特征表示，然后合并抽取的高等特征表示并將其作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入進行模型訓練，得到多模態(tài)深度集成模型。進一步的，所述多模態(tài)深度集成模型的隱藏層的***函數(shù)采用relu，輸出層的***函數(shù)采用sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，優(yōu)化器采用adagrad。進一步的，所述訓練得到的多模態(tài)深度集成模型中，用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡包含3個隱含層，且3個隱含層中間間隔設置有dropout層；用于抽取格式信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡包含2個隱含層，且2個隱含層中間設置有dropout層；用于抽取字節(jié)碼n-grams特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡包含4個隱含層，且4個隱含層中間間隔設置有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)絡包含2個隱含層，且2個隱含層中間設置有dropout層；所述dropout層的dropout率均等于。本發(fā)明實施例的有益效果是，提出了一種基于多模態(tài)深度學習的惡意軟件檢測方法，應用了多模態(tài)深度學習方法來融合dll和api、格式結構信息、字節(jié)碼n-grams特征。第三方軟件測試報告有效期艾策紡織品檢測實驗室配備氣候老化模擬艙，驗證戶外用品的耐久性與色牢度。

    這種傳統(tǒng)方式幾乎不能檢測未知的新的惡意軟件種類，能檢測的已知惡意軟件經(jīng)過簡單加殼或混淆后又不能檢測，且使用多態(tài)變形技術的惡意軟件在傳播過程中不斷隨機的改變著二進制文件內容，沒有固定的特征，使用該方法也不能檢測。新出現(xiàn)的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件，在釋放到互聯(lián)網(wǎng)前，都使用主流的反**軟件測試，確保主流的反**軟件無法識別這些惡意軟件，使得當前的反**軟件通常對它們無能為力，只有在惡意軟件大規(guī)模傳染后，捕獲到這些惡意軟件樣本，提取簽名和更新簽名庫，才能檢測這些惡意軟件?；跀?shù)據(jù)挖掘和機器學習的惡意軟件檢測方法將可執(zhí)行文件表示成不同抽象層次的特征，使用這些特征來訓練分類模型，可實現(xiàn)惡意軟件的智能檢測，基于這些特征的檢測方法也取得了較高的準確率。受文本分類方法的啟發(fā)，研究人員提出了基于二進制可執(zhí)行文件字節(jié)碼n-grams的惡意軟件檢測方法，這類方法提取的特征覆蓋了整個二進制可執(zhí)行文件，包括pe文件頭、代碼節(jié)、數(shù)據(jù)節(jié)、導入節(jié)、資源節(jié)等信息，但字節(jié)碼n-grams特征通常沒有明顯的語義信息，大量具有語義的信息丟失，很多語義信息提取不完整。此外，基于字節(jié)碼n-grams的檢測方法提取代碼節(jié)信息考慮了機器指令的操作數(shù)。

    在介紹諸多知識點的過程當中結合直觀形象的圖表或實際案例進行深入淺出的分析，從而使讀者可以更好地理解秋掌握軟件測試理論知識，并迅速地運用到實際測試工作中去。本書適合作為各層次高等院校計算機及相關的教學用書，也可作為軟件測試人員的參考書。目錄前言第1章概述第2章軟件測試基礎第3章單元測試第4章集成測試第5章系統(tǒng)測試……軟件測試技術圖書2書名:軟件測試技術層次：高職高專配套：電子課件作者：徐芳出版社：機械工業(yè)出版社出版時間：2011-6-21ISBN:開本：16開定價:￥內容簡介本書根據(jù)軟件測試教學的需要，結合讀者對象未來的職業(yè)要求和定位，除了盡力***闡述軟件測試技術基本概念外，采取了計劃、設計與開發(fā)、執(zhí)行這樣的工程步驟來描述軟件測試的相關知識，使學生在學習軟件測試的技術知識時，能夠同時獲得工程化思維方式的訓練。本書共7章。第1章介紹軟件測試的基本知識；第2章介紹如何制定軟件測試計劃；第3章介紹測試用例的設計和相關技術；第4章介紹執(zhí)行測試中相關技術和方法；第5章介紹實際工作中各種測試方法；第6章介紹MI公司的一套測試工具的使用，包括功能、性能和測試管理工具；第7章通過一個實例，給出了完整的與軟件測試相關的文檔。自動化測試發(fā)現(xiàn)7個邊界條件未處理的異常情況。

    坐標點(0,1)**一個完美的分類器，它將所有的樣本都正確分類。roc曲線越接近左上角，該分類器的性能越好。從圖9可以看出，該方案的roc曲線非常接近左上角，性能較優(yōu)。另外，前端融合模型的auc值為。(5)后端融合后端融合的架構如圖10所示，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型，然后進行決策融合，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。本次實驗使用了80％的樣本訓練，20％的樣本驗證，訓練50個迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，后端融合模型的準確率變化曲線如圖11所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖12所示。從圖11和圖12可以看出，當epoch值從0增加到5過程中，模型的訓練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失快速減少；當epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓練準確率和驗證準確率小幅提高，訓練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為40。確定模型的訓練迭代數(shù)為40后，進行了10折交叉驗證實驗。功能完整性測試發(fā)現(xiàn)3項宣傳功能未完全實現(xiàn)。代碼 審計

能耗評估顯示后臺服務耗電量超出行業(yè)基準值42%。軟件信息系統(tǒng)安全檢測服務

    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。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)深度學習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格式結構信息和字節(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；統(tǒng)計當前軟件樣本的導入節(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)行文件進行格式結構解析，并按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結構信息，得到該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。軟件信息系統(tǒng)安全檢測服務