步驟s2、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓(xùn)練樣本，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，將訓(xùn)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(jié)碼n-grams特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型；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，并將測試樣本的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)測試樣本進(jìn)行檢測并得出檢測結(jié)果。進(jìn)一步的，所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示，是統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示，是先對(duì)當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析，然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示，是先將當(dāng)前軟件樣本件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制字節(jié)碼序列，然后采用n-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng)，產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的，采用3-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng)產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的。網(wǎng)絡(luò)延遲測評(píng)顯示亞太地區(qū)響應(yīng)時(shí)間超歐盟2倍。廣州第三方軟件測評(píng)單位

    幫助客戶提升內(nèi)部技術(shù)團(tuán)隊(duì)能力。例如，某三甲醫(yī)院在采用艾策科技的醫(yī)療信息化系統(tǒng)檢測方案后，不僅系統(tǒng)漏洞率下降45%，其IT團(tuán)隊(duì)的安全意識(shí)與應(yīng)急響應(yīng)能力也提升。技術(shù)創(chuàng)新未來方向艾策科技創(chuàng)始人兼CTO表示：“作為軟件檢測公司，我們始終將技術(shù)創(chuàng)新視為競爭力。未來，公司將重點(diǎn)投入AI算法優(yōu)化、邊緣計(jì)算檢測等前沿領(lǐng)域，為電力能源、政企單位等行業(yè)提供更高效、更智能的質(zhì)量保障服務(wù)?！鄙钲诎咝畔⒖萍加邢薰臼且患伊⒆阌诨浉郯拇鬄硡^(qū)，依托信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，面向全國客戶提供專業(yè)、可靠服務(wù)的第三方CMACNAS檢測機(jī)構(gòu)。在檢測服務(wù)過程中，公司始終堅(jiān)持以客戶需求為本，秉承公平公正的第三方檢測要求，遵循國家檢測標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，確保檢測數(shù)據(jù)和結(jié)果準(zhǔn)確可靠，運(yùn)用前沿A人工智能技術(shù)提高檢測效率。我們追求創(chuàng)造優(yōu)異的社會(huì)價(jià)值，我們致力于打造公司成為第三方檢測行業(yè)的行業(yè)榜樣。武漢軟件測評(píng)機(jī)構(gòu)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南：艾策科技的實(shí)用建議。

    先將訓(xùn)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(jié)碼n-grams特征視圖分別輸入至一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到多模態(tài)深度集成模型。進(jìn)一步的，所述多模態(tài)深度集成模型的隱藏層的***函數(shù)采用relu，輸出層的***函數(shù)采用sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，優(yōu)化器采用adagrad。進(jìn)一步的，所述訓(xùn)練得到的多模態(tài)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含3個(gè)隱含層，且3個(gè)隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層；用于抽取格式信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個(gè)隱含層，且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層；用于抽取字節(jié)碼n-grams特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含4個(gè)隱含層，且4個(gè)隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層；用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個(gè)隱含層，且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層；所述dropout層的dropout率均等于。本發(fā)明實(shí)施例的有益效果是，提出了一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，應(yīng)用了多模態(tài)深度學(xué)習(xí)方法來融合dll和api、格式結(jié)構(gòu)信息、字節(jié)碼n-grams特征。

    這樣做的好處是，融合模型的錯(cuò)誤來自不同的分類器，而來自不同分類器的錯(cuò)誤往往互不相關(guān)、互不影響，不會(huì)造成錯(cuò)誤的進(jìn)一步累加。常見的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、貝葉斯規(guī)則融合(bayes’rulebased)以及集成學(xué)習(xí)(ensemblelearning)等。其中集成學(xué)習(xí)作為后端融合方式的典型**，被廣泛應(yīng)用于通信、計(jì)算機(jī)識(shí)別、語音識(shí)別等研究領(lǐng)域。中間融合是指將不同的模態(tài)數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)化為高等特征表達(dá)，再于模型的中間層進(jìn)行融合，如圖3所示。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過一層一層的管道映射輸入，將原始輸入轉(zhuǎn)換為更高等的表示。中間融合首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成高等特征表達(dá)，然后獲取不同模態(tài)數(shù)據(jù)在高等特征空間上的共性，進(jìn)而學(xué)習(xí)一個(gè)聯(lián)合的多模態(tài)表征。深度多模態(tài)融合的大部分工作都采用了這種中間融合的方法，其***享表示層是通過合并來自多個(gè)模態(tài)特定路徑的連接單元來構(gòu)建的。中間融合方法的一大優(yōu)勢(shì)是可以靈活的選擇融合的位置，但設(shè)計(jì)深度多模態(tài)集成結(jié)構(gòu)時(shí)，確定如何融合、何時(shí)融合以及哪些模式可以融合，是比較有挑戰(zhàn)的問題。字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息這三種類型的特征都具有自身的優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)安全與合規(guī)：艾策科技的最佳實(shí)踐。

    在不知道多長的子序列能更好的表示可執(zhí)行文件的情況下，只能以固定窗口大小在字節(jié)碼序列中滑動(dòng)，產(chǎn)生大量的短序列，由機(jī)器學(xué)習(xí)方法選擇可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征，產(chǎn)生短序列的方法叫n-grams?！?80074ff13b2”的字節(jié)碼序列，如果以3-grams產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列，將得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四個(gè)短序列。每個(gè)短序列特征的權(quán)重表示有多種方法。**簡單的方法是如果該短序列在具體樣本中出現(xiàn)，就表示為1；如果沒有出現(xiàn)，就表示為0，也可以用。本實(shí)施例采用3-grams方法提取特征，3-grams產(chǎn)生的短序列非常龐大，將產(chǎn)生224＝(16,777,216)個(gè)特征，如此龐大的特征集在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中存儲(chǔ)和算法效率上都是問題。如果短序列特征的tf較小，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)可能沒有意義，選取了tf**高的5000個(gè)短序列特征，計(jì)算每個(gè)短序列特征的，每個(gè)短序列特征的權(quán)重是判斷其所在軟件樣本是否為惡意軟件的依據(jù)，也是區(qū)分每個(gè)軟件樣本的依據(jù)。(4)前端融合前端融合的架構(gòu)如圖4所示，前端融合方式將三種模態(tài)的特征合并，然后輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，防止過擬合，優(yōu)化器。負(fù)載測試證實(shí)系統(tǒng)最大承載量較宣傳數(shù)據(jù)低18%。軟件系統(tǒng)驗(yàn)收測試費(fèi)用

性能基準(zhǔn)測試GPU利用率未達(dá)理論最大值67%。廣州第三方軟件測評(píng)單位

    首先和大家聊一下什么是cma第三方軟件檢測資質(zhì),什么是cnas第三方軟件檢測資質(zhì)，這兩個(gè)第三方軟件測評(píng)檢測的資質(zhì)很多人會(huì)分不清楚。那么首先我們來看一下，cma是屬于市場監(jiān)督管理局的一個(gè)行政許可，在國內(nèi)是具有法律效力的認(rèn)可資質(zhì)。Cnas屬于中國合格評(píng)定國家委員會(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際許可認(rèn)證需求的客戶。那么，有的客戶會(huì)存在疑問，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)目并沒有明確要求，只是要求第三方軟件檢測機(jī)構(gòu)出具的軟件測試報(bào)告的話，那么其實(shí)可以用cma或者cnas其中任何一個(gè)來進(jìn)行替代即可。說完了這些基本的關(guān)于軟件檢測機(jī)構(gòu)的資質(zhì)要求后，我們來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)第三方軟件測試的資質(zhì)，其實(shí)也是沒有問題的，在滿足業(yè)務(wù)需求場景的前提下，不需要去苛求兩個(gè)資質(zhì)都需要具備。第二。廣州第三方軟件測評(píng)單位