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    不*可以用于回归测试，也可以为以后的测试提供参考。[4](8)错误不可避免原则。在测试时不能首先假设程序中没有错误。[4]软件测试方法分类编辑软件测试方法的分类有很多种，以测试过程中程序执行状态为依据可分为静态测试（StaticTesting，ST）和动态测试（DynamicTesting，DT）;以具体实现算法细节和系统内部结构的相关情况为根据可分黑盒测试、白盒测试和灰盒测试三类;从程序执行的方式来分类，可分为人工测试（ManualTesting，MT）和自动化测试（AutomaticTesting，AT）。[5]软件测试方法静态测试和动态测试（1）静态测试。静态测试的含义是被测程序不运行，只依靠分析或检查源程序的语句、结构、过程等来检查程序是否有错误。即通过对软件的需求规格说明书、设计说明书以及源程序做结构分析和流程图分析，从而来找出错误。例如不匹配的参数，未定义的变量等。[5]（2）动态测试。动态测试与静态测试相对应，其是通过运行被测试程序，对得到的运行结果与预期的结果进行比较分析，同时分析运行效率和健壮性能等。这种方法可简单分为三个步骤:构造测试实例、执行程序以及分析结果。[5]软件测试方法黑盒测试、白盒测试和灰盒测试（1）黑盒测试。多平台兼容性测试显示Linux环境下存在驱动适配问题。山西第三方软件测试单位

    保留了较多信息，同时由于操作数比较随机，某种程度上又没有抓住主要矛盾，干扰了主要语义信息的提取。pe文件即可移植文件导入节中的动态链接库(dll)和应用程序接口(api)信息能大致反映软件的功能和性质，通过一个可执行程序引用的dll和api信息可以粗略的预测该程序的功能和行为。belaoued和mazouzi应用统计khi2检验分析了pe格式的恶意软件和良性软件的导入节中的dll和api信息，分析显示恶意软件和良性软件使用的dll和api信息统计上有明显的区别。后续的研究人员提出了挖掘dll和api信息的恶意软件检测方法，该类方法提取的特征语义信息丰富，但*从二进制可执行文件的导入节提取特征，忽略了整个可执行文件的大量信息。恶意软件和被***二进制可执行文件格式信息上存在一些异常，这些异常是检测恶意软件的关键。研究人员提出了基于二进制可执行文件格式结构信息的恶意软件检测方法，这类方法从二进制可执行文件的pe文件头、节头部、资源节等提取特征，基于这些特征使用机器学习分类算法处理，取得了较高的检测准确率。这类方法通常不受变形或多态等混淆技术影响，提取特征只需要对pe文件进行格式解析，无需遍历整个可执行文件，提取特征速度较快。浙江第三方软件测试中心艾策医疗检测中心为体外诊断试剂提供全流程合规性验证服务。

    每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉。多模态机器学习旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。多模态学习从1970年代起步，经历了几个发展阶段，在2010年后***步入深度学习(deeplearning)阶段。在某种意义上，深度学习可以被看作是允许我们“混合和匹配”不同模型以创建复杂的深度多模态模型。目前，多模态数据融合主要有三种融合方式：前端融合(early-fusion)即数据水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即决策水平融合(decision-levelfusion)以及中间融合(intermediate-fusion)。前端融合将多个**的数据集融合成一个单一的特征向量空间，然后将其用作机器学习算法的输入，训练机器学习模型，如图1所示。由于多模态数据的前端融合往往无法充分利用多个模态数据间的互补性，且前端融合的原始数据通常包含大量的冗余信息。因此，多模态前端融合方法常常与特征提取方法相结合以剔除冗余信息，基于领域经验从每个模态中提取更高等别的特征表示，或者应用深度学习算法直接学习特征表示，然后在特性级别上进行融合。后端融合则是将不同模态数据分别训练好的分类器输出决策进行融合，如图2所示。

    并分发至项目涉及的所有管理人员和开发人员。5)将测试目标反映在测试计划中。(II)启动测试计划过程制订计划是使一个过程可重复，可定义和可管理的基础。测试计划应包括测试目的，风险分析，测试策略以及测试设计规格说明和测试用例。此外，测试计划还应说明如何分配测试资源，如何划分单元测试，集成测试，系统测试和验收测试的任务。启动测试计划过程包含5个子目标:1)建立**内的测试计划**并予以经费支持。2)建立**内的测试计划政策框架并予以管理上的支持。3)开发测试计划模板井分发至项目的管理者和开发者。4)建立一种机制，使用户需求成为测试计划的依据之一。5)评价，推荐和获得基本的计划工具并从管理上支持工具的使用。(III)制度化基本的测试技术和方法?为改进测试过程能力，**中需应用基本的测试技术和方法，并说明何时和怎样使用这些技术，方法和支持工具。将基本测试技术和方法制度化有2个子目标:1)在**范围内成立测试技术组，研究，评价和推荐基本的测试技术和测试方法，推荐支持这些技术与方法的基本工具。2)制订管理方针以保证在全**范围内一致使用所推荐的技术和方法。第三级集成级在集成级，测试不**是跟随在编码阶段之后的一个阶段。渗透测试报告暴露2个高危API接口需紧急加固。

    3)pe可选头部有效尺寸的值不正确，(4)节之间的“间缝”，(5)可疑的代码重定向，(6)可疑的代码节名称，(7)可疑的头部***，(8)来自，(9)导入地址表被修改，(10)多个pe头部，(11)可疑的重定位信息，(12)把节装入到vmm的地址空间，(13)可选头部的sizeofcode域取值不正确，(14)含有可疑标志。存在明显的统计差异的格式结构特征包括：(1)无证书表；(2)调试数据明显小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics属性异常，(4)资源节的资源个数少于正常文件。生成软件样本的字节码n-grams特征视图，是统计了每个短序列特征的词频(termfrequency，tf)，即该短序列特征在软件样本中出现的频率。先从当前软件样本的所有短序列特征中选取词频tf**高的多个短序列特征；然后计算选取的每个短序列特征的逆向文件频率idf与词频tf的乘积，并将其作为选取的每个短序列特征的特征值，，表示该短序列特征表示其所在软件样本的能力越强；**后在选取的词频tf**高的多个短序列特征中选取，生成字节码n-grams特征视图。：＝tf×idf；tf(termfrequency)是词频，定义如下：其中，ni,j是短序列特征i在软件样本j中出现的次数，∑knk,j指软件样本j中所有短序列特征出现的次数之和。覆盖软件功能与性能的多维度检测方案设计与实施！软件检测报告在哪申请查询啊电话

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    此外格式结构信息具有明显的语义信息，但基于格式结构信息的检测方法没有提取决定软件行为的代码节和数据节信息作为特征。某一种类型的特征都从不同的视角反映刻画了可执行文件的一些性质，字节码n-grams、dll和api信息、格式结构信息都部分捕捉到了恶意软件和良性软件间的可区分信息，但都存在着一定的局限性，不能充分、综合、整体的表示可执行文件的本质，使得检测结果准确率不高、可靠性低、泛化性和鲁棒性不佳。此外，恶意软件通常伪造出和良性软件相似的特征，逃避反**软件的检测。技术实现要素：本发明实施例的目的在于提供一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，以解决现有采用二进制可执行文件的单一特征类型进行恶意软件检测的检测方法检测准确率不高、检测可靠性低、泛化性和鲁棒性不佳的问题，以及其难以检测出伪造良性软件特征的恶意软件的问题。本发明实施例所采用的技术方案是，基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，按照以下步骤进行：步骤s1、提取软件样本的二进制可执行文件的dll和api信息、pe格式结构信息以及字节码n-grams的特征表示，生成软件样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图。山西第三方软件测试单位