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    optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練基本都是基于梯度下降的，尋找函數(shù)值下降速度**快的方向，沿著下降方向迭代，迅速到達(dá)局部**優(yōu)解的過(guò)程就是梯度下降的過(guò)程。使用訓(xùn)練集中的全部樣本訓(xùn)練一次就是一個(gè)epoch，整個(gè)訓(xùn)練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會(huì)影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重值的更新次數(shù)。本次實(shí)驗(yàn)使用了80％的樣本訓(xùn)練，20％的樣本驗(yàn)證，訓(xùn)練50個(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖5所示，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到5過(guò)程中，模型的驗(yàn)證準(zhǔn)確率和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失有一定程度的波動(dòng)；當(dāng)epoch值從5到50的過(guò)程中，前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率基本不變，訓(xùn)練和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失基本不變；綜合分析圖5和圖6的準(zhǔn)確率和對(duì)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(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。前端融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是％，對(duì)數(shù)損失是，混淆矩陣如圖7所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖8所示。前端融合模型的roc曲線如圖9所示，該曲線反映的是隨著檢測(cè)閾值變化下檢測(cè)率與誤報(bào)率之間的關(guān)系曲線。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南：艾策科技的實(shí)用建議。軟件驗(yàn)收測(cè)試公司推薦

    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(chēng)，(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，(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(biāo)志。存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括：(1)無(wú)證書(shū)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(gè)數(shù)少于正常文件。生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖，是統(tǒng)計(jì)了每個(gè)短序列特征的詞頻(termfrequency，tf)，即該短序列特征在軟件樣本中出現(xiàn)的頻率。先從當(dāng)前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個(gè)短序列特征；然后計(jì)算選取的每個(gè)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(gè)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(qiáng)；**后在選取的詞頻tf**高的多個(gè)短序列特征中選取，生成字節(jié)碼n-grams特征視圖。：＝tf×idf；tf(termfrequency)是詞頻，定義如下：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。武漢軟件驗(yàn)收測(cè)試中心艾策科技案例研究：某跨國(guó)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐。

    并將測(cè)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(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行檢測(cè)并得出檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)集選取實(shí)驗(yàn)評(píng)估使用了不同時(shí)期的惡意軟件和良性軟件樣本，包含了7871個(gè)良性軟件樣本和8269個(gè)惡意軟件樣本，其中4103個(gè)惡意軟件樣本是2011年以前發(fā)現(xiàn)的，4166個(gè)惡意軟件樣本是近年來(lái)新發(fā)現(xiàn)的；3918個(gè)良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統(tǒng)中收集的，3953個(gè)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(lèi)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(jì)82697871(2)評(píng)價(jià)指標(biāo)及方法分類(lèi)性能主要用兩個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)估：準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失。準(zhǔn)確率測(cè)量所有預(yù)測(cè)中正確預(yù)測(cè)的樣本占總樣本的比例，*憑準(zhǔn)確率通常不足以評(píng)估預(yù)測(cè)的魯棒性，因此還需要使用對(duì)數(shù)損失。對(duì)數(shù)損失(logarithmicloss)，也稱(chēng)交叉熵?fù)p失(cross-entropyloss)，是在概率估計(jì)上定義的，用于測(cè)量預(yù)測(cè)類(lèi)別與真實(shí)類(lèi)別之間的差距大小。

    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(lèi)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(lèi)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。艾策科技發(fā)布產(chǎn)品：智能企業(yè)管理平臺(tái)。

    首先和大家聊一下什么是cma第三方軟件檢測(cè)資質(zhì),什么是cnas第三方軟件檢測(cè)資質(zhì)，這兩個(gè)第三方軟件測(cè)評(píng)檢測(cè)的資質(zhì)很多人會(huì)分不清楚。那么首先我們來(lái)看一下，cma是屬于市場(chǎng)監(jiān)督管理局的一個(gè)行政許可，在國(guó)內(nèi)是具有法律效力的認(rèn)可資質(zhì)。Cnas屬于中國(guó)合格評(píng)定國(guó)家委員會(huì)頒發(fā)的一個(gè)資質(zhì)，效力也是受到認(rèn)可的，但是cnas同時(shí)也是在全球范圍內(nèi)可以通用認(rèn)可，所以更多的適用于有國(guó)際許可認(rèn)證需求的客戶(hù)。那么，有的客戶(hù)會(huì)存在疑問(wèn)，為什么有時(shí)候軟件項(xiàng)目要求同時(shí)出具cma和cnas雙資質(zhì)認(rèn)證呢，這如果是在軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目需求中明確要求雙資質(zhì)，那么就需要在出具軟件測(cè)試報(bào)告的同時(shí)蓋這兩個(gè)資質(zhì)章，但是如果項(xiàng)目并沒(méi)有明確要求，只是要求第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)出具的軟件測(cè)試報(bào)告的話，那么其實(shí)可以用cma或者cnas其中任何一個(gè)來(lái)進(jìn)行替代即可。說(shuō)完了這些基本的關(guān)于軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的資質(zhì)要求后，我們來(lái)看一下如何選擇比較靠譜或者具備正規(guī)效力的cma和cnas軟件測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)呢？首先，需檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)的許可資質(zhì)，如果軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)具備兩個(gè)資質(zhì)，那肯定是更好的選擇，但是如果只具備一個(gè)第三方軟件測(cè)試的資質(zhì)，其實(shí)也是沒(méi)有問(wèn)題的，在滿足業(yè)務(wù)需求場(chǎng)景的前提下，不需要去苛求兩個(gè)資質(zhì)都需要具備。第二。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。軟件測(cè)試要收費(fèi)

覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測(cè)方案設(shè)計(jì)與實(shí)施！軟件驗(yàn)收測(cè)試公司推薦

    所以第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)可以說(shuō)是使用loadrunner軟件工具較多的一個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，也能保證軟件測(cè)試報(bào)告結(jié)果的性能準(zhǔn)確。二、軟件測(cè)試漏洞掃描工具在客戶(hù)需要的軟件測(cè)試報(bào)告中，軟件安全的滲透測(cè)試和漏洞掃描一般會(huì)作為信息安全性的軟件測(cè)試報(bào)告內(nèi)容。首先來(lái)說(shuō)一下漏洞掃描的工具，這部分在國(guó)際上有ibm很出名的一個(gè)掃描測(cè)試工具appscan，以及針對(duì)web等的全量化掃描器nessus。國(guó)產(chǎn)的目前的綠盟漏洞掃描設(shè)備也做得非常好，個(gè)人其實(shí)更建議用綠盟的漏洞掃描設(shè)備，規(guī)則全，掃描速度快，測(cè)試報(bào)告也更符合國(guó)情。三、軟件測(cè)試滲透測(cè)試工具滲透測(cè)試屬于第三方軟件檢測(cè)測(cè)評(píng)過(guò)程中的比較專(zhuān)業(yè)的一個(gè)測(cè)試項(xiàng)，對(duì)技術(shù)的要求也比較高，一般使用的工具為burpsuite這個(gè)專(zhuān)業(yè)安全工具，這個(gè)工具挺全能的，不光是安全服務(wù)常用的工具，同樣也認(rèn)可作為軟件滲透測(cè)試的工具輸出。總的來(lái)說(shuō)，第三方軟件檢測(cè)的那些軟件測(cè)試工具，都是為了確保軟件測(cè)試報(bào)告結(jié)果的整體有效性來(lái)進(jìn)行使用，也是第三方檢測(cè)機(jī)構(gòu)作為自主實(shí)驗(yàn)室的這個(gè)性質(zhì)，提供了具備正規(guī)效力的軟件測(cè)試過(guò)程和可靠的第三方檢測(cè)結(jié)果，所以客戶(hù)可以有一個(gè)初步的軟件測(cè)試工具了解，也對(duì)獲取一份有效的第三方軟件測(cè)試報(bào)告的結(jié)果可以有更清楚的認(rèn)識(shí)。軟件驗(yàn)收測(cè)試公司推薦