之所以被稱為黑盒測試是因為可以將被測程序看成是一個無法打開的黑盒，而工作人員在不軟件測試方法考慮任何程序內部結構和特性的條件下，根據需求規格說明書設計測試實例，并檢查程序的功能是否能夠按照規范說明準確無誤的運行。其主要是對軟件界面和軟件功能進行測試。對于黑盒測試行為必須加以量化才能夠有效的保證軟件的質量。[5]（2）白盒測試。其與黑盒測試不同，它主要是借助程序內部的邏輯和相關信息，通過檢測內部動作是否按照設計規格說明書的設定進行，檢查每一條通路能否正常工作。白盒測試是從程序結構方面出發對測試用例進行設計。其主要用于檢查各個邏輯結構是否合理，對應的模塊**路徑是否正常以及內部結構是否有效。常用的白盒測試法有控制流分析、數據流分析、路徑分析、程序變異等，其中邏輯覆蓋法是主要的測試方法。[5]（3）灰盒測試。灰盒測試則介于黑盒測試和白盒測試之間?；液袦y試除了重視輸出相對于出入的正確性，也看重其內部表現。但是它不可能像白盒測試那樣詳細和完整。它只是簡單的靠一些象征性的現象或標志來判斷其內部的運行情況，因此在內部結果出現錯誤，但輸出結果正確的情況下可以采取灰盒測試方法。因為在此情況下灰盒比白盒**。5G 與物聯網：深圳艾策的下一個技術前沿。軟件檢測分析平臺有哪些公司

    在不知道多長的子序列能更好的表示可執行文件的情況下，只能以固定窗口大小在字節碼序列中滑動，產生大量的短序列，由機器學習方法選擇可能區分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征，產生短序列的方法叫n-grams?！?80074ff13b2”的字節碼序列，如果以3-grams產生連續部分重疊的短序列，將得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四個短序列。每個短序列特征的權重表示有多種方法。**簡單的方法是如果該短序列在具體樣本中出現，就表示為1；如果沒有出現，就表示為0，也可以用。本實施例采用3-grams方法提取特征，3-grams產生的短序列非常龐大，將產生224＝(16,777,216)個特征，如此龐大的特征集在計算機內存中存儲和算法效率上都是問題。如果短序列特征的tf較小，對機器學習可能沒有意義，選取了tf**高的5000個短序列特征，計算每個短序列特征的，每個短序列特征的權重是判斷其所在軟件樣本是否為惡意軟件的依據，也是區分每個軟件樣本的依據。(4)前端融合前端融合的架構如圖4所示，前端融合方式將三種模態的特征合并，然后輸入深度神經網絡，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。大連軟件檢測報告電話對比分析顯示資源占用率高于同類產品均值26%。

    這樣做的好處是，融合模型的錯誤來自不同的分類器，而來自不同分類器的錯誤往往互不相關、互不影響，不會造成錯誤的進一步累加。常見的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、貝葉斯規則融合(bayes’rulebased)以及集成學習(ensemblelearning)等。其中集成學習作為后端融合方式的典型**，被廣泛應用于通信、計算機識別、語音識別等研究領域。中間融合是指將不同的模態數據先轉化為高等特征表達，再于模型的中間層進行融合，如圖3所示。以深度神經網絡為例，神經網絡通過一層一層的管道映射輸入，將原始輸入轉換為更高等的表示。中間融合首先利用神經網絡將原始數據轉化成高等特征表達，然后獲取不同模態數據在高等特征空間上的共性，進而學習一個聯合的多模態表征。深度多模態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模態特定路徑的連接單元來構建的。中間融合方法的一大優勢是可以靈活的選擇融合的位置，但設計深度多模態集成結構時，確定如何融合、何時融合以及哪些模式可以融合，是比較有挑戰的問題。字節碼n-grams、dll和api信息、格式結構信息這三種類型的特征都具有自身的優勢。

    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，基于多模態數據融合方法，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；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碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓練得到的多模態深度集成模型中，對測試樣本進行檢測并得出檢測結果。進一步的，所述提取軟件樣本的二進制可執行文件的dll和api信息的特征表示，是統計當前軟件樣本的導入節中引用的dll和api；所述提取軟件樣本的二進制可執行文件的pe格式結構信息的特征表示，是先對當前軟件樣本的二進制可執行文件進行格式結構解析，然后按照格式規范提取**該軟件樣本的格式結構信息；所述提取軟件樣本的二進制可執行文件的字節碼n-grams的特征表示，是先將當前軟件樣本件的二進制可執行文件轉換為十六進制字節碼序列，然后采用n-grams方法在十六進制字節碼序列中滑動，產生大量的連續部分重疊的短序列特征。進一步的，采用3-grams方法在十六進制字節碼序列中滑動產生連續部分重疊的短序列特征。進一步的。代碼質量評估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強。

    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?？蓤绦形募ǔＪ嵌M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。覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測方案設計與實施！第三方軟件測評公司有哪些

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