特征之間存在部分重疊，但特征類型間存在著互補，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)深度學習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格式結構信息和字節(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確率和魯棒性，具體步驟如下：步驟s1、提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的dll和api信息、pe格式結構信息以及字節(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)計當前軟件樣本的導入節(jié)中引用的dll和api，提取得到當前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示。對當前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件進行格式結構解析，并按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結構信息，得到該軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的pe格式結構信息的特征表示。5G 與物聯(lián)網(wǎng)：深圳艾策的下一個技術前沿。軟件可靠性測評報告多少錢

    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(jié)碼n-grams特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡，訓練多模態(tài)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(jié)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(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入，訓練多模態(tài)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(jié)碼n-grams特征視圖分別訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，合并訓練的三個深度神經(jīng)網(wǎng)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(tài)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(jīng)網(wǎng)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(jié)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(jié)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(jīng)網(wǎng)絡的輸入，訓練得到多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)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。浙江第三方軟件測評單位深圳艾策信息科技：打造智慧供應鏈的關鍵技術。

    評審步驟以及評審記錄機制。3)評審項由上層****。通過培訓參加評審的人員，使他們理解和遵循相牢的評審政策，評審步驟。(II)建立測試過程的測量程序測試過程的側(cè)量程序是評價測試過程質(zhì)量，改進測試過程的基礎，對監(jiān)視和控制測試過程至關重要。測量包括測試進展，測試費用，軟件錯誤和缺陷數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品淵量等。建立淵試測量程序有3個子目標:1)定義**范圍內(nèi)的測試過程測量政策和目標。2)制訂測試過程測量計劃。測量計劃中應給出收集，分析和應用測量數(shù)據(jù)的方法。3)應用測量結果制訂測試過程改進計劃。(III)軟件質(zhì)量評價軟件質(zhì)量評價內(nèi)容包括定義可測量的軟件質(zhì)量屬性，定義評價軟件工作產(chǎn)品的質(zhì)量目標等項工作。軟件質(zhì)量評價有2個子目標:1)管理層，測試組和軟件質(zhì)量保證組要制訂與質(zhì)量有關的政策，質(zhì)量目標和軟件產(chǎn)品質(zhì)量屬性。2)測試過程應是結構化，己測量和己評價的，以保證達到質(zhì)量目標。第五級?優(yōu)化，預防缺陷和質(zhì)量控制級由于本級的測試過程是可重復，已定義，已管理和己測量的，因此軟件**能夠優(yōu)化調(diào)整和持續(xù)改進測試過程。測試過程的管理為持續(xù)改進產(chǎn)品質(zhì)量和過程質(zhì)量提供指導，并提供必要的基礎設施。優(yōu)化，預防缺陷和質(zhì)量控制級有3個要實現(xiàn)的成熟度目標:。

    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(guī)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(tài)數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)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(jīng)網(wǎng)絡為例，神經(jīng)網(wǎng)絡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)絡將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成高等特征表達，然后獲取不同模態(tài)數(shù)據(jù)在高等特征空間上的共性，進而學習一個聯(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模態(tài)特定路徑的連接單元來構建的。中間融合方法的一大優(yōu)勢是可以靈活的選擇融合的位置，但設計深度多模態(tài)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(zhàn)的問題。字節(jié)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(yōu)勢。跨設備測試報告指出平板端UI元素存在比例失調(diào)問題。

    測試人員素質(zhì)要求1、責任心2、學習能力3、懷疑精神4、溝通能力5、專注力6、洞察力7、團隊精神8、注重積累軟件測試技術測試目的編輯軟件測試的目的是為了保證軟件產(chǎn)品的**終質(zhì)量，在軟件開發(fā)的過程中，對軟件產(chǎn)品進行質(zhì)量控制。一般來說軟件測試應由**的產(chǎn)品評測中心負責，嚴格按照軟件測試流程，制定測試計劃、測試方案、測試規(guī)范，實施測試，對測試記錄進行分析，并根據(jù)回歸測試情況撰寫測試報告。測試是為了證明程序有錯，而不能保證程序沒有錯誤。軟件測試技術常見測試編輯回歸測試功能測試壓力測試負載測試性能測試易用性測試安裝與反安裝測試**測試安全性測試兼容性測試內(nèi)存泄漏測試比較測試Alpha測試Beta測試測試信息流1、軟件配置2、測試配置3、測試工具軟件測試技術-軟件測試的分類1、從是否需要執(zhí)行被測試軟件的角度分類（靜態(tài)測試和動態(tài)測試）。2、從測試是否針對軟件結構與算法的角度分類（白盒測試和黑盒測試）。3、從測試的不同階段分類（單元測試、集成測試、系統(tǒng)測試、驗收測試）。2025 年 IT 趨勢展望：深圳艾策的五大技術突破。鄭州軟件檢測報告規(guī)格

多平臺兼容性測試顯示Linux環(huán)境下存在驅(qū)動適配問題。軟件可靠性測評報告多少錢

    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(tài)數(shù)據(jù)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(jié)碼n-grams特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡，訓練多模態(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訓練得到的多模態(tài)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(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示，是統(tǒng)計當前軟件樣本的導入節(jié)中引用的dll和api；所述提取軟件樣本的二進制可執(zhí)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(zhí)行文件進行格式結構解析，然后按照格式規(guī)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(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示，是先將當前軟件樣本件的二進制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)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(chǎn)生大量的連續(xù)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(jié)碼序列中滑動產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征。進一步的。軟件可靠性測評報告多少錢