嘗試了前端融合、后端融合和中間融合三種融合方法對進行有效融合,有效提高了惡意軟件的準確率,具備較好的泛化性能和魯棒性。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。有效解決了現有采用二進制可執行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法檢測結果準確率不高、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,本發明實施例同時融合軟件的二進制可執行文件的多個抽象層次的特征,可準確檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件,解決了現有采用二進制可執行文件的單一特征類型進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明實施例或現有技術中的技術方案,下面將對實施例或現有技術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**是本發明的一些實施例,對于本領域普通技術人員來講,在不付出創造性勞動的前提下,還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1是前端融合方法的流程圖。艾策檢測為新能源汽車電池提供安全性能深度解析。合肥第三方軟件功能測試報告
為了有效保證這一階段測試的客觀性,必須由**的測試小組來進行相關的系統測試。另外,系統測試過程較為復雜,由于在系統測試階段不斷變更需求造成功能的刪除或增加,從而使程序不斷出現相應的更改,而程序在更改后可能會出現新的問題,或者原本沒有問題的功能由于更改導致出現問題。所以,測試人員必須進行回歸測試。[2]軟件測試方法驗收測試驗收測試是**后一個階段的測試操作,在軟件產品投入正式運行前的所要進行的測試工作。和系統測試相比而言,驗收測試與之的區別就只是測試人員不同,驗收測試則是由用戶來執行這一操作的。驗收測試的主要目標是為向用戶展示所開發出來的軟件符合預定的要求和有關標準,并驗證軟件實際工作的有效性和可靠性,確保用戶能用該軟件順利完成既定的任務和功能。通過了驗收測試,該產品就可進行發布。但是,在實際交付給用戶之后,開發人員是無法預測該軟件用戶在實際運用過程中是如何使用該程序的,所以從用戶的角度出發,測試人員還應進行Alpha測試或Beta測試這兩種情形的測試。Alpha測試是在軟件開發環境下由用戶進行的測試,或者模擬實際操作環境進而進行的測試。蘭州軟件檢測單位如何選擇適合企業的 IT 解決方案?
此外格式結構信息具有明顯的語義信息,但基于格式結構信息的檢測方法沒有提取決定軟件行為的代碼節和數據節信息作為特征。某一種類型的特征都從不同的視角反映刻畫了可執行文件的一些性質,字節碼n-grams、dll和api信息、格式結構信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區分信息,但都存在著一定的局限性,不能充分、綜合、整體的表示可執行文件的本質,使得檢測結果準確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳。此外,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。技術實現要素:本發明實施例的目的在于提供一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法,以解決現有采用二進制可執行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法檢測準確率不高、檢測可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題,以及其難以檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問題。本發明實施例所采用的技術方案是,基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法,按照以下步驟進行:步驟s1、提取軟件樣本的二進制可執行文件的dll和api信息、pe格式結構信息以及字節碼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碼n-grams特征視圖。
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。艾策醫療檢測中心為體外診斷試劑提供全流程合規性驗證服務。
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。實驗結果與分析(1)樣本數據集選取實驗評估使用了不同時期的惡意軟件和良性軟件樣本,包含了7871個良性軟件樣本和8269個惡意軟件樣本,其中4103個惡意軟件樣本是2011年以前發現的,4166個惡意軟件樣本是近年來新發現的;3918個良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統中收集的,3953個良性軟件樣本是從全新安裝的32位windows7系統中收集的。所有的惡意軟件樣本都是從vxheavens網站中收集的,所有的樣本格式都是windowspe格式的,樣本數據集構成如表1所示。表1樣本數據集類別惡意軟件樣本良性軟件樣本早期樣本41033918近期樣本41663953合計82697871(2)評價指標及方法分類性能主要用兩個指標來評估:準確率和對數損失。準確率測量所有預測中正確預測的樣本占總樣本的比例,*憑準確率通常不足以評估預測的魯棒性,因此還需要使用對數損失。對數損失(logarithmicloss),也稱交叉熵損失(cross-entropyloss),是在概率估計上定義的,用于測量預測類別與真實類別之間的差距大小。數據驅動決策:艾策科技如何提升企業競爭力。南京游戲軟件檢測報告
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