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，可執行文件的格式規范都由操作系統廠商給出，按照操作系統廠商給出的格式規范提取即可。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重定位節的項目總數，連續的幾個字節可能是完成特定功能的一段代碼，或者是可執行文件的結構信息，也可能是某個惡意軟件中特有的字節碼序列。pe文件可表示為字節碼序列，惡意軟件可能存在一些共有的字節碼子序列模式，研究人員直覺上認為一些字節碼子序列在惡意軟件可能以較高頻率出現，且這些字節碼序列和良性軟件字節碼序列存在明顯差異。可執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，就得到可執行文件的十六進制字節碼序列。漏洞掃描報告顯示依賴庫存在5個已知CVE漏洞。海口軟件驗收測試報價

    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。第三方軟件委托測評策科技助力教育行業：數字化教學的創新應用 。

    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。

    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。深圳艾策信息科技：可持續發展的 IT 解決方案。

    所以第三方軟件檢測機構可以說是使用loadrunner軟件工具較多的一個業務領域，也能保證軟件測試報告結果的性能準確。二、軟件測試漏洞掃描工具在客戶需要的軟件測試報告中，軟件安全的滲透測試和漏洞掃描一般會作為信息安全性的軟件測試報告內容。首先來說一下漏洞掃描的工具，這部分在國際上有ibm很出名的一個掃描測試工具appscan，以及針對web等的全量化掃描器nessus。國產的目前的綠盟漏洞掃描設備也做得非常好，個人其實更建議用綠盟的漏洞掃描設備，規則全，掃描速度快，測試報告也更符合國情。三、軟件測試滲透測試工具滲透測試屬于第三方軟件檢測測評過程中的比較專業的一個測試項，對技術的要求也比較高，一般使用的工具為burpsuite這個專業安全工具，這個工具挺全能的，不光是安全服務常用的工具，同樣也認可作為軟件滲透測試的工具輸出。總的來說，第三方軟件檢測的那些軟件測試工具，都是為了確保軟件測試報告結果的整體有效性來進行使用，也是第三方檢測機構作為自主實驗室的這個性質，提供了具備正規效力的軟件測試過程和可靠的第三方檢測結果，所以客戶可以有一個初步的軟件測試工具了解，也對獲取一份有效的第三方軟件測試報告的結果可以有更清楚的認識。網絡延遲測評顯示亞太地區響應時間超歐盟2倍。軟件驗收測試公司推薦

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    第三方軟件檢測機構在開展第三方軟件測試的過程中，需要保持測試整體的嚴謹性，也需要對測試結果負責并確保公平公正性。所以，在測試過程中，軟件測試所使用的測試工具也是很重要的一方面。我們簡單介紹一下在軟件檢測過程中使用的那些軟件測試工具。眾所周知，軟件測試的參數項目包括功能性、性能、安全性等參數，而其中出具軟件測試報告主要的就是性能測試和安全測試所需要使用到的工具了。一、軟件測試性能測試工具這個參數的測試工具有loadrunner，jmeter兩大主要工具，國產化性能測試軟件目前市場并未有比較大的突破，其中loadrunner是商業軟件測試工具，jmeter為開源社區版本的性能測試工具。從第三方軟件檢測機構的角度上來說，是不太建議使用開源測試工具的。首先，開源測試工具并不能確保結果的準確性，雖然技術層面上來說都可以進行測試，但是因為開源更多的需要考量軟件測試人員的測試技術如何進行使用，涉及到了人為因素的影響，一般第三方軟件檢測機構都會使用loadrunner作為性能測試的工具來進行使用。而loadrunner被加拿大的一家公司收購以后，在整個中國市場區域的銷售和營銷都以第三方軟件檢測機構為基礎來開展工作。海口軟件驗收測試報價