珠海軟件測試

    程序利用windows提供的接口(windowsapi)實現(xiàn)程序的功能。通過一個可執(zhí)行程序引用的動態(tài)鏈接庫(dll)和應(yīng)用程序接口(api)可以粗略的預測該程序的功能和行為。統(tǒng)計所有樣本的導入節(jié)中引用的dll和api的頻率，留下引用頻率**高的60個dll和500個api。提取特征時，每個樣本的導入節(jié)里存在選擇出的dll或api，該特征以1表示，不存在則以0表示，提取的560個dll和api特征作為***個特征視圖。提取格式信息特征視圖pe是portableexecutable的縮寫，初衷是希望能開發(fā)一個在所有windows平臺上和所有cpu上都可執(zhí)行的通用文件格式。pe格式文件是封裝windows操作系統(tǒng)加載程序所需的信息和管理可執(zhí)行代碼的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)**是大量的字節(jié)碼和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有機融合。pe文件格式被**為一個線性的數(shù)據(jù)流，由pe文件頭、節(jié)表和節(jié)實體組成。惡意軟件或被惡意軟件***的可執(zhí)行文件，它本身也遵循格式要求的約束，但可能存在以下特定格式異常：(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行；(2)節(jié)頭部可疑的屬性；(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；。艾策醫(yī)療檢測中心為體外診斷試劑提供全流程合規(guī)性驗證服務(wù)。珠海軟件測試

    綜合上面的分析可以看出，惡意軟件的格式信息和良性軟件是有很多差異性的，以可執(zhí)行文件的格式信息作為特征，是識別已知和未知惡意軟件的可行方法。對每個樣本進行格式結(jié)構(gòu)解析，提取**每個樣本實施例件的格式結(jié)構(gòu)信息，可執(zhí)行文件的格式規(guī)范都由操作系統(tǒng)廠商給出，按照操作系統(tǒng)廠商給出的格式規(guī)范提取即可。pe文件的格式結(jié)構(gòu)有許多屬性，但大多數(shù)屬性無法區(qū)分惡意軟件和良性軟件，經(jīng)過深入分析pe文件的格式結(jié)構(gòu)屬性，提取了可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的136個格式結(jié)構(gòu)屬性，如表2所示。表2可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)屬性特征描述數(shù)量(個)引用dll的總數(shù)1引用api的總數(shù)1導出表中符號的總數(shù)1重定位節(jié)的項目總數(shù)，連續(xù)的幾個字節(jié)可能是完成特定功能的一段代碼，或者是可執(zhí)行文件的結(jié)構(gòu)信息，也可能是某個惡意軟件中特有的字節(jié)碼序列。pe文件可表示為字節(jié)碼序列，惡意軟件可能存在一些共有的字節(jié)碼子序列模式，研究人員直覺上認為一些字節(jié)碼子序列在惡意軟件可能以較高頻率出現(xiàn)，且這些字節(jié)碼序列和良性軟件字節(jié)碼序列存在明顯差異。可執(zhí)行文件通常是二進制文件，需要把二進制文件轉(zhuǎn)換為十六進制的文本實施例件，就得到可執(zhí)行文件的十六進制字節(jié)碼序列。軟件 質(zhì)量檢測報告兼容性測試涵蓋35款設(shè)備，通過率91.4%。

    軟件測試技術(shù)測試分類編輯軟件測試的狹義論和廣義論——靜態(tài)和動態(tài)的測試軟件測試技術(shù)軟件測試的辨證論——正向思維和反向思維軟件測試的風險論——測試是評估軟件測試的經(jīng)濟學觀點——為盈利而測試軟件測試的標準論——驗證和確認軟件測試技術(shù)測試工具編輯幾種常用的測試工具：1、軟件錯誤管理工具Bugzilla2、功能測試工具WinRunner3、負載測試工具LoadRunner4、測試管理工具TestDirector軟件測試技術(shù)同名圖書編輯軟件測試技術(shù)圖書1書名:軟件測試技術(shù)軟件測試技術(shù)作者：曲朝陽出版社：**水利水電出版社出版時間：2006ISBN:97開本：16定價:元內(nèi)容簡介本書詳盡地闡述了軟件測試領(lǐng)域中的一些基本理論和實用技術(shù)。首先從軟件測試的基本原則，以及常用的軟件測試技術(shù)入手，介紹了與軟件測試領(lǐng)域相關(guān)的基礎(chǔ)知識。然后，分別從單元測試、集成測試和系統(tǒng)測試3個層面深入分析了如何選擇和設(shè)計有效的測試用例，制定合適的測試策略等主題。**后，討論了面向?qū)ο蟮能浖y試和軟件測試自動化技術(shù)。附錄中還附錄了常見的軟件錯誤，供讀者參閱。本書作為軟件測試的實際應(yīng)用參考書，除了力求突出基本知識和基本概念的表述外，更注重軟件測試技術(shù)的運用。

    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(gòu)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(guān)于軟件檢測機構(gòu)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(gòu)呢？首先，需檢驗機構(gòu)的許可資質(zhì)，如果軟件測試機構(gòu)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(wù)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。對比分析顯示資源占用率高于同類產(chǎn)品均值26%。

    將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進行了對比，如表3所示。從表3可以看出，前端融合和中間融合較基于模態(tài)特征的檢測準確率更高，損失率更低。后端融合是三種融合方法中較弱的，雖然明顯優(yōu)于基于dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)特征的實驗結(jié)果，但稍弱于基于字節(jié)碼3-grams特征的結(jié)果。中間融合是三種融合方法中**好的，各項性能指標都非常接近**優(yōu)值。表3實驗結(jié)果對比本實施例提出了基于多模態(tài)深度學習的惡意軟件檢測方法，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)，提出了通過三種融合方式(前端融合、后端融合、中間融合)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。實驗結(jié)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，各項性能指標已接近**優(yōu)值?？紤]到樣本集可能存在噪聲，本實施例提出的方法已取得了比較理想的結(jié)果。由于惡意軟件很難同時偽造多個模態(tài)的特征，本實施例提出的方法比單模態(tài)特征方法更魯棒。以上所述*為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍。能耗評估顯示后臺服務(wù)耗電量超出行業(yè)基準值42%。第三方軟件驗收測評哪里做

網(wǎng)絡(luò)延遲測評顯示亞太地區(qū)響應(yīng)時間超歐盟2倍。珠海軟件測試

    此外格式結(jié)構(gòu)信息具有明顯的語義信息，但基于格式結(jié)構(gòu)信息的檢測方法沒有提取決定軟件行為的代碼節(jié)和數(shù)據(jù)節(jié)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(zhí)行文件的一些性質(zhì)，字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區(qū)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(zhí)行文件的本質(zhì)，使得檢測結(jié)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(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明實施例的目的在于提供一種基于多模態(tài)深度學習的惡意軟件檢測方法，以解決現(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(fā)明實施例所采用的技術(shù)方案是，基于多模態(tài)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(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。珠海軟件測試