特征之間存在部分重疊,但特征類型間存在著互補(bǔ),融合這些不同抽象層次的特征可更好的識別軟件的真正性質(zhì)。且惡意軟件通常偽造出和良性軟件相似的特征,逃避反**軟件的檢測,但惡意軟件很難同時偽造多個抽象層次的特征逃避檢測。基于該觀點,本發(fā)明實施例提出一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法,以實現(xiàn)對惡意軟件的有效檢測,提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams),提出了通過前端融合、后端融合和中間融合這三種融合方式集成三種模態(tài)的特征,有效提高惡意軟件檢測的準(zhǔn)確率和魯棒性,具體步驟如下:步驟s1、提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息以及字節(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、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖;統(tǒng)計當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api,提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示。對當(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,并按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息,得到該軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示。深圳艾策信息科技:賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來。軟件產(chǎn)品檢驗檢測報告
Alpha測試主要是對軟件產(chǎn)品的功能、局域化、界面、可使用性以及性能等等方面進(jìn)行評價。而Beta測試是在實際環(huán)境中由多個用戶對其進(jìn)行測試,并將在測試過程中發(fā)現(xiàn)的錯誤有效反饋給軟件開發(fā)者。所以在測試過程中用戶必須定期將所遇到的問題反饋給開發(fā)者。[2]軟件測試方法重要性編輯軟件測試的目的就是確保軟件的質(zhì)量、確認(rèn)軟件以正確的方式做了你所期望的事情,所以他的工作主要是發(fā)現(xiàn)軟件的錯誤、有效定義和實現(xiàn)軟件成分由低層到高層的組裝過程、驗證軟件是否滿足任務(wù)書和系統(tǒng)定義文檔所規(guī)定的技術(shù)要求、為軟件質(zhì)量模型的建立提供依據(jù)。軟件的測試不*是要確保軟件的質(zhì)量,還要給開發(fā)人員提供信息,以方便其為風(fēng)險評估做相應(yīng)的準(zhǔn)備,重要的是他要貫穿在整個軟件開發(fā)的過程中,保證整個軟件開發(fā)的過程是高質(zhì)量的。[6]軟件測試時在軟件設(shè)計及程序編碼之后,在軟件運(yùn)行之前進(jìn)行**為合適。考慮到測試人員在軟件開發(fā)過程中的尋找Bug、避免軟件開發(fā)過程中的缺陷、關(guān)注用戶的需求等任務(wù),所以作為軟件開發(fā)人員,軟件測試要嵌入在整個軟件開發(fā)的過程中,比如在軟件的設(shè)計和程序的編碼等階段都得嵌入軟件測試的部分,要時時檢查軟件的可行性,但是作為的軟件測試工作。軟件安全測試公司有哪些云計算與 AI 融合:深圳艾策的創(chuàng)新解決方案。
嘗試了前端融合、后端融合和中間融合三種融合方法對進(jìn)行有效融合,有效提高了惡意軟件的準(zhǔn)確率,具備較好的泛化性能和魯棒性。實驗結(jié)果顯示,相對**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)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(zhǔn)確率,對數(shù)損失為,auc值為。有效解決了現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類型進(jìn)行惡意軟件檢測的檢測方法檢測結(jié)果準(zhǔn)確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題。另外,惡意軟件很難同時偽造良性軟件的多個抽象層次的特征以逃避檢測,本發(fā)明實施例同時融合軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的多個抽象層次的特征,可準(zhǔn)確檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件,解決了現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類型進(jìn)行惡意軟件檢測的檢測方法難以檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問題。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案,下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖**是本發(fā)明的一些實施例,對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講,在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下,還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1是前端融合方法的流程圖。
幫助客戶提升內(nèi)部技術(shù)團(tuán)隊能力。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)隊的安全意識與應(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,公司將重點投入AI算法優(yōu)化、邊緣計算檢測等前沿領(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)。”深圳艾策信息科技有限公司是一家立足于粵港澳大灣區(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)異的社會價值,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。多平臺兼容性測試顯示Linux環(huán)境下存在驅(qū)動適配問題。
降低成本對每個階段都進(jìn)行測試,包括文檔,便于控制項目過程缺點依賴文檔,沒有文檔的項目無法使用,復(fù)雜度很高,實踐需要很強(qiáng)的管理H模型把測試活動完全**出來,將測試準(zhǔn)備和測試執(zhí)行體現(xiàn)出來測試準(zhǔn)備-測試執(zhí)行就緒點其他流程----------設(shè)計等v模型適用于中小企業(yè)需求在開始必須明確,不適用變更需求w模型適用于中大企業(yè)包括文檔也需要測試(需求分析文檔概要設(shè)計文檔詳細(xì)設(shè)計文檔代碼文檔)測試和開發(fā)同步進(jìn)行H模型對公司參與人員技能和溝通要求高測試階段單元測試-集成測試-系統(tǒng)測試-驗證測試是否覆蓋代碼白盒測試-黑盒測試-灰盒測試是否運(yùn)行靜態(tài)測試-動態(tài)測試測試手段人工測試-自動化測試其他測試回歸測試-冒*測試功能測試一般功能測試-界面測試-易用性測試-安裝測試-兼容性測試性能測試穩(wěn)定性測試-負(fù)載測試-壓力測試-時間性能-空間性能負(fù)載測試確定在各種工作負(fù)載下,系統(tǒng)各項指標(biāo)變化情況壓力測試:通過確定一個系統(tǒng)的剛好不能接受的性能點。獲得系統(tǒng)能夠提供的**大服務(wù)級別測試用例為特定的目的而設(shè)計的一組測試輸入,執(zhí)行條件和預(yù)期結(jié)果,以便測試是否滿足某個特定需求。通過大量的測試用例來檢測軟件的運(yùn)行效果,它是指導(dǎo)測試工作進(jìn)行的依據(jù)。5G 與物聯(lián)網(wǎng):深圳艾策的下一個技術(shù)前沿。廈門市軟件安全測評
數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的挑戰(zhàn)與應(yīng)對:艾策科技的經(jīng)驗分享。軟件產(chǎn)品檢驗檢測報告
3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確,(4)節(jié)之間的“間縫”,(5)可疑的代碼重定向,(6)可疑的代碼節(jié)名稱,(7)可疑的頭部***,(8)來自,(9)導(dǎo)入地址表被修改,(10)多個pe頭部,(11)可疑的重定位信息,(12)把節(jié)裝入到vmm的地址空間,(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確,(14)含有可疑標(biāo)志。存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括:(1)無證書表;(2)調(diào)試數(shù)據(jù)明顯小于正常文件,(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常,(4)資源節(jié)的資源個數(shù)少于正常文件。生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖,是統(tǒng)計了每個短序列特征的詞頻(termfrequency,tf),即該短序列特征在軟件樣本中出現(xiàn)的頻率。先從當(dāng)前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個短序列特征;然后計算選取的每個短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積,并將其作為選取的每個短序列特征的特征值,,表示該短序列特征表示其所在軟件樣本的能力越強(qiáng);**后在選取的詞頻tf**高的多個短序列特征中選取,生成字節(jié)碼n-grams特征視圖。:=tf×idf;tf(termfrequency)是詞頻,定義如下:其中,ni,j是短序列特征i在軟件樣本j中出現(xiàn)的次數(shù),∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現(xiàn)的次數(shù)之和。軟件產(chǎn)品檢驗檢測報告