2）軟件產品登記測試流程材料準備并遞交------實驗室受理------環(huán)境準備------測試實施------輸出報告------通知客戶------繳費并取報告服務區(qū)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(huán)節(jié)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?？萍柬椖框炇諟y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。企業(yè)數字化轉型指南：艾策科技的實用建議。cma軟件安全

    先將當前軟件樣本件的二進制可執(zhí)行文件轉換為十六進制字節(jié)碼序列，然后采用n-grams方法在十六進制字節(jié)碼序列中滑動，產生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征，提取得到當前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的字節(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，是先統(tǒng)計所有類別已知的軟件樣本的pe可執(zhí)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(jié)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。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(qū)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。從當前軟件樣本的pe格式結構信息中選取可能區(qū)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(tǒng)計差異的格式結構特征。特定格式異常包括：(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行，(2)節(jié)頭部可疑的屬性，。代碼審計報告 價格專業(yè)機構認證該程序內存管理效率優(yōu)于行業(yè)平均水平23%。

    將三種模態(tài)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(tài)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(yōu)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(jié)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(yōu)值。表3實驗結果對比本實施例提出了基于多模態(tài)深度學習的惡意軟件檢測方法，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)，提出了通過三種融合方式(前端融合、后端融合、中間融合)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。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(yōu)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(yōu)值?？紤]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(tài)的特征，本實施例提出的方法比單模態(tài)特征方法更魯棒。以上所述*為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍。

    本發(fā)明屬于惡意軟件防護技術領域：：，涉及一種基于多模態(tài)深度學習的惡意軟件檢測方法。背景技術：：：惡意軟件是指在未明確提示用戶或未經用戶許可的情況下，故意編制或設置的，對網絡或系統(tǒng)會產生威脅或潛在威脅的計算機軟件。常見的惡意軟件有計算機**(簡稱**)、特洛伊木馬(簡稱木馬)、計算機蠕蟲(簡稱蠕蟲)、后門、邏輯**等。惡意軟件可能在用戶不知情的情況下竊取計算機用戶的信息和隱私，也可能非法獲得計算機系統(tǒng)和網絡資源的控制，破壞計算機和網絡的可信性、完整性和可用性，從而為惡意軟件控制者謀取非法利益。騰訊安全發(fā)布的《2017年度互聯網安全報告》顯示，2017年騰訊電腦管家pc端總計攔截**近30億次，平均每月攔截木馬**近，共發(fā)現**或木馬***。這些數目龐大、名目繁多的惡意軟件侵蝕著我國的***、經濟、文化、***等各個領域的信息安全，帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。當前的反**軟件主要采用基于特征碼的檢測方法，這種方法通過對代碼進行充分研究，獲得惡意軟件特征值(即每種惡意軟件所獨有的十六進制代碼串)，如字節(jié)序列、特定的字符串等，通過匹配查找軟件中是否包含惡意軟件特征庫中的特征碼來判斷其是否為惡意軟件。數據驅動決策：艾策科技如何提升企業(yè)競爭力。

    每一種信息的來源或者形式，都可以稱為一種模態(tài)。例如，人有觸覺，聽覺，視覺，嗅覺。多模態(tài)機器學習旨在通過機器學習的方法實現處理和理解多源模態(tài)信息的能力。多模態(tài)學習從1970年代起步，經歷了幾個發(fā)展階段，在2010年后***步入深度學習(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學習可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復雜的深度多模態(tài)模型。目前，多模態(tài)數據融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數據水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(intermediate-fusion)。前端融合將多個**的數據集融合成一個單一的特征向量空間，然后將其用作機器學習算法的輸入，訓練機器學習模型，如圖1所示。由于多模態(tài)數據的前端融合往往無法充分利用多個模態(tài)數據間的互補性，且前端融合的原始數據通常包含大量的冗余信息。因此，多模態(tài)前端融合方法常常與特征提取方法相結合以剔除冗余信息，基于領域經驗從每個模態(tài)中提取更高等別的特征表示，或者應用深度學習算法直接學習特征表示，然后在特性級別上進行融合。后端融合則是將不同模態(tài)數據分別訓練好的分類器輸出決策進行融合，如圖2所示。代碼審計發(fā)現2處潛在內存泄漏風險，建議版本迭代修復。天津性能軟件檢測報告

艾策檢測為新能源汽車電池提供安全性能深度解析。cma軟件安全

    綜合上面的分析可以看出，惡意軟件的格式信息和良性軟件是有很多差異性的，以可執(zhí)行文件的格式信息作為特征，是識別已知和未知惡意軟件的可行方法。對每個樣本進行格式結構解析，提取**每個樣本實施例件的格式結構信息，可執(zhí)行文件的格式規(guī)范都由操作系統(tǒng)廠商給出，按照操作系統(tǒng)廠商給出的格式規(guī)范提取即可。pe文件的格式結構有許多屬性，但大多數屬性無法區(qū)分惡意軟件和良性軟件，經過深入分析pe文件的格式結構屬性，提取了可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的136個格式結構屬性，如表2所示。表2可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構屬性特征描述數量(個)引用dll的總數1引用api的總數1導出表中符號的總數1重定位節(jié)的項目總數，連續(xù)的幾個字節(jié)可能是完成特定功能的一段代碼，或者是可執(zhí)行文件的結構信息，也可能是某個惡意軟件中特有的字節(jié)碼序列。pe文件可表示為字節(jié)碼序列，惡意軟件可能存在一些共有的字節(jié)碼子序列模式，研究人員直覺上認為一些字節(jié)碼子序列在惡意軟件可能以較高頻率出現，且這些字節(jié)碼序列和良性軟件字節(jié)碼序列存在明顯差異。可執(zhí)行文件通常是二進制文件，需要把二進制文件轉換為十六進制的文本實施例件，就得到可執(zhí)行文件的十六進制字節(jié)碼序列。cma軟件安全