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    optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練基本都是基于梯度下降的，尋找函數(shù)值下降速度**快的方向，沿著下降方向迭代，迅速到達局部**優(yōu)解的過程就是梯度下降的過程。使用訓練集中的全部樣本訓練一次就是一個epoch，整個訓練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡的權重值的更新次數(shù)。本次實驗使用了80％的樣本訓練，20％的樣本驗證，訓練50個迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，前端融合模型的準確率變化曲線如圖5所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出，當epoch值從0增加到5過程中，模型的驗證準確率和驗證對數(shù)損失有一定程度的波動；當epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓練準確率和驗證準確率基本不變，訓練和驗證對數(shù)損失基本不變；綜合分析圖5和圖6的準確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為30。確定模型的訓練迭代數(shù)為30后，進行了10折交叉驗證實驗。前端融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數(shù)損失是，混淆矩陣如圖7所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖8所示。前端融合模型的roc曲線如圖9所示，該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報率之間的關系曲線。企業(yè)數(shù)字化轉型指南：艾策科技的實用建議。軟件驗收測試公司推薦

    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)含有可疑標志。存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結構特征包括：(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；**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。武漢軟件驗收測試中心艾策科技案例研究：某跨國企業(yè)的數(shù)字化轉型實踐。

    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。實驗結果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)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(fā)現(xiàn)的，4166個惡意軟件樣本是近年來新發(fā)現(xiàn)的；3918個良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統(tǒng)中收集的，3953個良性軟件樣本是從全新安裝的32位windows7系統(tǒng)中收集的。所有的惡意軟件樣本都是從vxheavens網(wǎng)站中收集的，所有的樣本格式都是windowspe格式的，樣本數(shù)據(jù)集構成如表1所示。表1樣本數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)損失。對數(shù)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。

    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(yōu)的中間融合方法取得了％的準確率，對數(shù)損失為，auc值為。有效解決了現(xiàn)有采用二進制可執(zhí)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(fā)明實施例同時融合軟件的二進制可執(zhí)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(xiàn)有采用二進制可執(zhí)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(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)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(fā)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(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。艾策科技發(fā)布產(chǎn)品：智能企業(yè)管理平臺。

    首先和大家聊一下什么是cma第三方軟件檢測資質(zhì),什么是cnas第三方軟件檢測資質(zhì)，這兩個第三方軟件測評檢測的資質(zhì)很多人會分不清楚。那么首先我們來看一下，cma是屬于市場監(jiān)督管理局的一個行政許可，在國內(nèi)是具有法律效力的認可資質(zhì)。Cnas屬于中國合格評定國家委員會頒發(fā)的一個資質(zhì)，效力也是受到認可的，但是cnas同時也是在全球范圍內(nèi)可以通用認可，所以更多的適用于有國際許可認證需求的客戶。那么，有的客戶會存在疑問，為什么有時候軟件項目要求同時出具cma和cnas雙資質(zhì)認證呢，這如果是在軟件開發(fā)項目需求中明確要求雙資質(zhì)，那么就需要在出具軟件測試報告的同時蓋這兩個資質(zhì)章，但是如果項目并沒有明確要求，只是要求第三方軟件檢測機構出具的軟件測試報告的話，那么其實可以用cma或者cnas其中任何一個來進行替代即可。說完了這些基本的關于軟件檢測機構的資質(zhì)要求后，我們來看一下如何選擇比較靠譜或者具備正規(guī)效力的cma和cnas軟件測評機構呢？首先，需檢驗機構的許可資質(zhì)，如果軟件測試機構具備兩個資質(zhì)，那肯定是更好的選擇，但是如果只具備一個第三方軟件測試的資質(zhì)，其實也是沒有問題的，在滿足業(yè)務需求場景的前提下，不需要去苛求兩個資質(zhì)都需要具備。第二。整合多學科團隊的定制化檢測方案，體現(xiàn)艾策服務于制造的技術深度。軟件測試要收費

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    所以第三方軟件檢測機構可以說是使用loadrunner軟件工具較多的一個業(yè)務領域，也能保證軟件測試報告結果的性能準確。二、軟件測試漏洞掃描工具在客戶需要的軟件測試報告中，軟件安全的滲透測試和漏洞掃描一般會作為信息安全性的軟件測試報告內(nèi)容。首先來說一下漏洞掃描的工具，這部分在國際上有ibm很出名的一個掃描測試工具appscan，以及針對web等的全量化掃描器nessus。國產(chǎn)的目前的綠盟漏洞掃描設備也做得非常好，個人其實更建議用綠盟的漏洞掃描設備，規(guī)則全，掃描速度快，測試報告也更符合國情。三、軟件測試滲透測試工具滲透測試屬于第三方軟件檢測測評過程中的比較專業(yè)的一個測試項，對技術的要求也比較高，一般使用的工具為burpsuite這個專業(yè)安全工具，這個工具挺全能的，不光是安全服務常用的工具，同樣也認可作為軟件滲透測試的工具輸出?？偟膩碚f，第三方軟件檢測的那些軟件測試工具，都是為了確保軟件測試報告結果的整體有效性來進行使用，也是第三方檢測機構作為自主實驗室的這個性質(zhì)，提供了具備正規(guī)效力的軟件測試過程和可靠的第三方檢測結果，所以客戶可以有一個初步的軟件測試工具了解，也對獲取一份有效的第三方軟件測試報告的結果可以有更清楚的認識。軟件驗收測試公司推薦