后端融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數損失是，混淆矩陣如圖13所示，規范化后的混淆矩陣如圖14所示。后端融合模型的roc曲線如圖15所示，其顯示后端融合模型的auc值為。(6)中間融合中間融合的架構如圖16所示，中間融合方式用深度神經網絡從三種模態的特征分別抽取高等特征表示，然后合并學習得到的特征表示，再作為下一個深度神經網絡的輸入訓練模型，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。圖16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，其***個隱含層的神經元個數是128，第二個隱含層的神經元個數是64，第三個隱含層的神經元個數是32，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，其***個隱含層的神經元個數是64，其第二個隱含層的神經元個數是32，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，其***個隱含層的神經元個數是512，第二個隱含層的神經元個數是384，第三個隱含層的神經元個數是256，第四個隱含層的神經元個數是125。代碼審計發現2處潛在內存泄漏風險，建議版本迭代修復。第三方軟件功能檢測報告價格

    所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統計所有類別已知的軟件樣本的pe可執行文件引用的dll和api信息，從中選取引用頻率**高的多個dll和api信息；然后判斷當前的軟件樣本的導入節里是否存在選擇出的某個引用頻率**高的dll和api信息，如存在，則將當前軟件樣本的該dll或api信息以1表示，否則將其以0表示，從而對當前軟件樣本的所有dll和api信息進行表示形成當前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。進一步的，所述生成軟件樣本的格式信息特征視圖，是從當前軟件樣本的pe格式結構信息中選取可能區分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構特征，形成當前軟件樣本的格式信息特征視圖。進一步的，所述從當前軟件樣本的pe格式結構信息中選取可能區分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構特征，是從當前軟件樣本的pe格式結構信息中確定存在特定格式異常的pe格式結構特征以及存在明顯的統計差異的格式結構特征；所述特定格式異常包括：(1)代碼從**后一節開始執行，(2)節頭部可疑的屬性，(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，。長春軟件評測機構兼容性測試涵蓋35款設備，通過率91.4%。

    置環境操作系統+服務器+數據庫+軟件依賴5執行用例6回歸測試及缺陷**7輸出測試報告8測試結束軟件架構BSbrowser瀏覽器+server服務器CSclient客戶端+server服務器1標準上BS是在服務器和瀏覽器都存在的基礎上開發2效率BS中負擔在服務器上CS中的客戶端會分擔，CS效率更高3安全BS數據依靠http協議進行明文輸出不安全4升級上bs更簡便5開發成本bs更簡單cs需要客戶端安卓和ios軟件開發模型瀑布模型1需求分析2功能設計3編寫代碼4功能實現切入點5軟件測試需求變更6完成7上線維護是一種線性模型的一種，是其他開發模型的基礎測試的切入點要留下足夠的時間可能導致測試不充分，上線后才暴露***開發的各個階段比較清晰需求調查適合需求穩定的產品開發當前一階段完成后，您只需要去關注后續階段可在迭代模型中應用瀑布模型可以節省大量的時間和金錢缺點1）各個階段的劃分完全固定，階段之間產生大量的文檔，極大地增加了工作量。2）由于開發模型是線性的，用戶只有等到整個過程的末期才能見到開發成果，從而增加了開發風險。3）通過過多的強制完成日期和里程碑來**各個項目階段。4）瀑布模型的突出缺點是不適應用戶需求的變化瀑布模型強調文檔的作用，并要求每個階段都要仔細驗證。

    將三種模態特征和三種融合方法的結果進行了對比，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特征的檢測準確率更高，損失率更低。后端融合是三種融合方法中較弱的，雖然明顯優于基于dll和api信息、pe格式結構特征的實驗結果，但稍弱于基于字節碼3-grams特征的結果。中間融合是三種融合方法中**好的，各項性能指標都非常接近**優值。表3實驗結果對比本實施例提出了基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法，提取了三種模態的特征(dll和api信息、pe格式結構信息和字節碼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)集成三種模態的特征，有效提高惡意軟件檢測的準確率和魯棒性。實驗結果顯示，相對**且互補的特征視圖和不同深度學習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，其中較優的中間融合方法取得了％的準確率，對數損失為，auc值為，各項性能指標已接近**優值。考慮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果。由于惡意軟件很難同時偽造多個模態的特征，本實施例提出的方法比單模態特征方法更魯棒。以上所述*為本發明的較佳實施例而已，并非用于限定本發明的保護范圍。深圳艾策信息科技：可持續發展的 IT 解決方案。

    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特征視圖輸入深度神經網絡，訓練多模態深度集成模型；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法，首先合并訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的特征，融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為深度神經網絡模型的輸入，訓練多模態深度集成模型；(2)方案二：首先利用訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖分別訓練深度神經網絡模型，合并訓練的三個深度神經網絡模型的決策輸出，并將其作為感知機的輸入，訓練得到**終的多模態深度集成模型；(3)方案三：采用中間融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三個深度神經網絡分別學習訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的高等特征表示，并合并學習得到的訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的高等特征表示融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為下一個深度神經網絡的輸入，訓練得到多模態深度神經網絡模型。步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測試樣本。艾策科技：如何用數據分析重塑企業決策！羅定軟件檢測報告

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    這種傳統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過簡單加殼或混淆后又不能檢測，且使用多態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。新出現的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件，在釋放到互聯網前，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。基于數據挖掘和機器學習的惡意軟件檢測方法將可執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，研究人員提出了基于二進制可執行文件字節碼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行文件，包括pe文件頭、代碼節、數據節、導入節、資源節等信息，但字節碼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，基于字節碼n-grams的檢測方法提取代碼節信息考慮了機器指令的操作數。第三方軟件功能檢測報告價格