比黑盒适用性广的优势就凸显出来了。[5]软件测试方法手动测试和自动化测试自动化测试,顾名思义就是软件测试的自动化,即在预先设定的条件下运行被测程序,并分析运行结果。总的来说,这种测试方法就是将以人驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程。对于手动测试,其在设计了测试用例之后,需要测试人员根据设计的测试用例一步一步来执行测试得到实际结果,并将其与期望结果进行比对。[5]软件测试方法不同阶段测试编辑软件测试方法单元测试单元测试主要是对该软件的模块进行测试,通过测试以发现该模块的实际功能出现不符合的情况和编码错误。由于该模块的规模不大,功能单一,结构较简单,且测试人员可通过阅读源程序清楚知道其逻辑结构,首先应通过静态测试方法,比如静态分析、代码审查等,对该模块的源程序进行分析,按照模块的程序设计的控制流程图,以满足软件覆盖率要求的逻辑测试要求。另外,也可采用黑盒测试方法提出一组基本的测试用例,再用白盒测试方法进行验证。若用黑盒测试方法所产生的测试用例满足不了软件的覆盖要求,可采用白盒法增补出新的测试用例,以满足所需的覆盖标准。其所需的覆盖标准应视模块的实际具体情况而定。艾策纺织品检测实验室配备气候老化模拟舱,验证户外用品的耐久性与色牢度。成都第三方软件测试单位

的值不一定判定表法根据因果来制定判定表组成部分1条件桩:所有条件2动作桩:所有结果3条件项:针对条件桩的取值4动作项:针对动作桩的取值不犯罪,不抽*是好男人,不喝酒是好男人,只要打媳妇就是坏男人条件桩1不犯罪1102不抽*1013不喝酒011动作桩好男人11坏男人1场景法模拟用户操作软件时的场景,主要用于测试系统的业务流程先关注功能和业务是否正确实现,然后再使用等价类和边界值进行检测。基本流正确的业务流程来实现一条操作路径备选流模拟一条错误的操作流程用例场景要从开始到结束便利用例中所有的基本流和备选流。流程分析法流程-路径针对路径使用路径分析的方法设计测试用例降低测试用例设计难度,只要搞清楚各种流程,就可以设计出高质量的测试用例,而不需要太多测试经验1详细了解需求2根据需求说明或界面原型,找出业务流程的哥哥页面以及流转关系3画出业务流程axure4写用例,覆盖所有路径分支错误推断法利用经验猜测出出错的可能类型,列出所有可能的错误和容易发生错误的情况。多考虑异常,反面,特殊输入,以攻击者的态度对台程序。正交表对可选项多种可取值进行均等选取组合,**大概率覆盖测试用例1根据控件和取值数选择一个合适的正交表2列举取值并编号。上海游戏软件检测报告数据驱动决策:艾策科技如何提升企业竞争力。

并将测试样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图输入步骤s2训练得到的多模态深度集成模型中,对测试样本进行检测并得出检测结果。实验结果与分析(1)样本数据集选取实验评估使用了不同时期的恶意软件和良性软件样本,包含了7871个良性软件样本和8269个恶意软件样本,其中4103个恶意软件样本是2011年以前发现的,4166个恶意软件样本是近年来新发现的;3918个良性软件样本是从全新安装的windowsxpsp3系统中收集的,3953个良性软件样本是从全新安装的32位windows7系统中收集的。所有的恶意软件样本都是从vxheavens网站中收集的,所有的样本格式都是windowspe格式的,样本数据集构成如表1所示。表1样本数据集类别恶意软件样本良性软件样本早期样本41033918近期样本41663953合计82697871(2)评价指标及方法分类性能主要用两个指标来评估:准确率和对数损失。准确率测量所有预测中正确预测的样本占总样本的比例,*凭准确率通常不足以评估预测的鲁棒性,因此还需要使用对数损失。对数损失(logarithmicloss),也称交叉熵损失(cross-entropyloss),是在概率估计上定义的,用于测量预测类别与真实类别之间的差距大小。
本发明属于恶意软件防护技术领域::,涉及一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法。背景技术:::恶意软件是指在未明确提示用户或未经用户许可的情况下,故意编制或设置的,对网络或系统会产生威胁或潜在威胁的计算机软件。常见的恶意软件有计算机**(简称**)、特洛伊木马(简称木马)、计算机蠕虫(简称蠕虫)、后门、逻辑**等。恶意软件可能在用户不知情的情况下窃取计算机用户的信息和隐私,也可能非法获得计算机系统和网络资源的控制,破坏计算机和网络的可信性、完整性和可用性,从而为恶意软件控制者谋取非法利益。腾讯安全发布的《2017年度互联网安全报告》显示,2017年腾讯电脑管家pc端总计拦截**近30亿次,平均每月拦截木马**近,共发现**或木马***。这些数目庞大、名目繁多的恶意软件侵蚀着我国的***、经济、文化、***等各个领域的信息安全,带来了前所未有的挑战。当前的反**软件主要采用基于特征码的检测方法,这种方法通过对代码进行充分研究,获得恶意软件特征值(即每种恶意软件所独有的十六进制代码串),如字节序列、特定的字符串等,通过匹配查找软件中是否包含恶意软件特征库中的特征码来判断其是否为恶意软件。云计算与 AI 融合:深圳艾策的创新解决方案。

每一种信息的来源或者形式,都可以称为一种模态。例如,人有触觉,听觉,视觉,嗅觉。多模态机器学习旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。多模态学习从1970年代起步,经历了几个发展阶段,在2010年后***步入深度学习(deeplearning)阶段。在某种意义上,深度学习可以被看作是允许我们“混合和匹配”不同模型以创建复杂的深度多模态模型。目前,多模态数据融合主要有三种融合方式:前端融合(early-fusion)即数据水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即决策水平融合(decision-levelfusion)以及中间融合(intermediate-fusion)。前端融合将多个**的数据集融合成一个单一的特征向量空间,然后将其用作机器学习算法的输入,训练机器学习模型,如图1所示。由于多模态数据的前端融合往往无法充分利用多个模态数据间的互补性,且前端融合的原始数据通常包含大量的冗余信息。因此,多模态前端融合方法常常与特征提取方法相结合以剔除冗余信息,基于领域经验从每个模态中提取更高等别的特征表示,或者应用深度学习算法直接学习特征表示,然后在特性级别上进行融合。后端融合则是将不同模态数据分别训练好的分类器输出决策进行融合,如图2所示。隐私合规检测确认用户数据加密符合GDPR标准要求。沈阳第三方软件测试机构
跨设备测试报告指出平板端UI元素存在比例失调问题。成都第三方软件测试单位
程序利用windows提供的接口(windowsapi)实现程序的功能。通过一个可执行程序引用的动态链接库(dll)和应用程序接口(api)可以粗略的预测该程序的功能和行为。统计所有样本的导入节中引用的dll和api的频率,留下引用频率**高的60个dll和500个api。提取特征时,每个样本的导入节里存在选择出的dll或api,该特征以1表示,不存在则以0表示,提取的560个dll和api特征作为***个特征视图。提取格式信息特征视图pe是portableexecutable的缩写,初衷是希望能开发一个在所有windows平台上和所有cpu上都可执行的通用文件格式。pe格式文件是封装windows操作系统加载程序所需的信息和管理可执行代码的数据结构,数据**是大量的字节码和数据结构的有机融合。pe文件格式被**为一个线性的数据流,由pe文件头、节表和节实体组成。恶意软件或被恶意软件***的可执行文件,它本身也遵循格式要求的约束,但可能存在以下特定格式异常:(1)代码从**后一节开始执行;(2)节头部可疑的属性;(3)pe可选头部有效尺寸的值不正确;(4)节之间的“间缝”;(5)可疑的代码重定向;(6)可疑的代码节名称;(7)可疑的头部***;(8)来自;(9)导入地址表被修改;(10)多个pe头部;(11)可疑的重定位信息;。成都第三方软件测试单位
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