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碼n-grams特征視圖分別輸入至一個深度神經網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網絡的輸入進行模型訓練，得到多模態深度集成模型。進一步的，所述多模態深度集成模型的隱藏層的***函數采用relu，輸出層的***函數采用sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，優化器采用adagrad。進一步的，所述訓練得到的多模態深度集成模型中，用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經網絡包含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網絡包含2個隱含層，且2個隱含層中間設置有dropout層；用于抽取字節碼n-grams特征視圖的深度神經網絡包含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網絡包含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。本發明實施例的有益效果是，提出了一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法，應用了多模態深度學習方法來融合dll和api、格式結構信息、字節碼n-grams特征。無障礙測評認定視覺障礙用戶支持功能缺失4項。杭州軟件檢測單位

    k為短序列特征總數，1≤i≤k。可執行文件長短大小不一，為了防止該特征統計有偏，使用∑knk,j進行歸一化處理。逆向文件頻率(inversedocumentfrequency，idf)是一個短序列特征普遍重要性的度量。某一短序列特征的idf，可以由總樣本實施例件數目除以包含該短序列特征之樣本實施例件的數目，再將得到的商取對數得到：其中，|d|指軟件樣本j的總數，|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數目。idf的主要思想是：如果包含短序列特征i的軟件練樣本越少，也就是|{j:i∈j}|越小，idf越大，則說明短序列特征i具有很好的類別區分能力。：如果某一特征在某樣本中以較高的頻率出現，而包含該特征的樣本數目較小，可以產生出高權重的，該特征的。因此，，保留重要的特征。此處選取可能區分惡意軟件和良性軟件的短序列特征，是因為字節碼n-grams提取的特征很多，很多都是無效特征，或者效果非常一般的特征，保持這些特征會影響檢測方法的性能和效率，所以要選出有效的特征即可能區分惡意軟件和良性軟件的短序列特征。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，然后分別采用前端融合方法、后端融合方法和中間融合方法設計三種不同方案的多模態數據融合方法。昆明第三方軟件評測公司覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測方案設計與實施！

    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。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的特征分別訓練神經網絡模型，然后進行決策融合，隱藏層的***函數為relu，輸出層的***函數是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優化器(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的epoch值。隨著迭代數的增加，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，模型的訓練對數損失和驗證對數損失快速減少；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，訓練對數損失和驗證對數損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準確率和對數損失變化曲線，選取epoch的較優值為40。確定模型的訓練迭代數為40后，進行了10折交叉驗證實驗。

    為了有效保證這一階段測試的客觀性，必須由**的測試小組來進行相關的系統測試。另外，系統測試過程較為復雜，由于在系統測試階段不斷變更需求造成功能的刪除或增加，從而使程序不斷出現相應的更改，而程序在更改后可能會出現新的問題，或者原本沒有問題的功能由于更改導致出現問題。所以，測試人員必須進行回歸測試。[2]軟件測試方法驗收測試驗收測試是**后一個階段的測試操作，在軟件產品投入正式運行前的所要進行的測試工作。和系統測試相比而言，驗收測試與之的區別就只是測試人員不同，驗收測試則是由用戶來執行這一操作的。驗收測試的主要目標是為向用戶展示所開發出來的軟件符合預定的要求和有關標準，并驗證軟件實際工作的有效性和可靠性，確保用戶能用該軟件順利完成既定的任務和功能。通過了驗收測試，該產品就可進行發布。但是，在實際交付給用戶之后，開發人員是無法預測該軟件用戶在實際運用過程中是如何使用該程序的，所以從用戶的角度出發，測試人員還應進行Alpha測試或Beta測試這兩種情形的測試。Alpha測試是在軟件開發環境下由用戶進行的測試，或者模擬實際操作環境進而進行的測試。基于 AI 視覺識別的自動化檢測系統，助力艾策實現生產線上的零缺陷品控目標！

    2）軟件產品登記測試流程材料準備并遞交------實驗室受理------環境準備------測試實施------輸出報告------通知客戶------繳費并取報告服務區域北京、上海、廣州、深圳、重慶、杭州、南京、蘇州等**各地軟件測試報告|軟件檢測報告以“軟件質量為目標，貫穿整個軟件生命周期、覆蓋軟件測試生命周期”的**測試服務模式，真正做到了“軟件測試應該越早介入越好的原則”，從軟件生命周期的每一個環節把控軟件產品質量；提供軟件產品質量度量依據，提供軟件可靠性分析依據。軟件成果鑒定測試結果可以作為軟件類科技成果鑒定的依據。提供功能、性能、標準符合性、易用性、安全性、可靠性等專項測試服務。科技項目驗收測試報告及鑒定結論,可以真實反映指標的技術水平和市場價值,有助于項目成交和產品營銷。艾策檢測以智能算法驅動分析，為工業產品提供全生命周期質量管控解決方案！蘇州軟件測試公司

性能基準測試GPU利用率未達理論最大值67%。杭州軟件檢測單位

    3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確，(4)節之間的“間縫”，(5)可疑的代碼重定向，(6)可疑的代碼節名稱，(7)可疑的頭部***，(8)來自，(9)導入地址表被修改，(10)多個pe頭部，(11)可疑的重定位信息，(12)把節裝入到vmm的地址空間，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確，(14)含有可疑標志。存在明顯的統計差異的格式結構特征包括：(1)無證書表；(2)調試數據明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節的資源個數少于正常文件。生成軟件樣本的字節碼n-grams特征視圖，是統計了每個短序列特征的詞頻(termfrequency，tf)，即該短序列特征在軟件樣本中出現的頻率。先從當前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個短序列特征；然后計算選取的每個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；**后在選取的詞頻tf**高的多個短序列特征中選取，生成字節碼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中出現的次數，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現的次數之和。杭州軟件檢測單位