第三方軟件系統(tǒng)測評報告

    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(jié)果。實驗結(jié)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(gòu)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。用戶體驗測評中界面交互評分低于同類產(chǎn)品均值15.6%。第三方軟件系統(tǒng)測評報告

    2）軟件產(chǎn)品登記測試流程材料準備并遞交------實驗室受理------環(huán)境準備------測試實施------輸出報告------通知客戶------繳費并取報告服務(wù)區(qū)域北京、上海、廣州、深圳、重慶、杭州、南京、蘇州等**各地軟件測試報告|軟件檢測報告以“軟件質(zhì)量為目標，貫穿整個軟件生命周期、覆蓋軟件測試生命周期”的**測試服務(wù)模式，真正做到了“軟件測試應(yīng)該越早介入越好的原則”，從軟件生命周期的每一個環(huán)節(jié)把控軟件產(chǎn)品質(zhì)量；提供軟件產(chǎn)品質(zhì)量度量依據(jù)，提供軟件可靠性分析依據(jù)。軟件成果鑒定測試結(jié)果可以作為軟件類科技成果鑒定的依據(jù)。提供功能、性能、標準符合性、易用性、安全性、可靠性等專項測試服務(wù)?？萍柬椖框炇諟y試報告及鑒定結(jié)論,可以真實反映指標的技術(shù)水平和市場價值,有助于項目成交和產(chǎn)品營銷。軟件產(chǎn)品檢測報告哪家好漏洞掃描報告顯示依賴庫存在5個已知CVE漏洞。

    坐標點(0,1)**一個完美的分類器，它將所有的樣本都正確分類。roc曲線越接近左上角，該分類器的性能越好。從圖9可以看出，該方案的roc曲線非常接近左上角，性能較優(yōu)。另外，前端融合模型的auc值為。(5)后端融合后端融合的架構(gòu)如圖10所示，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后進行決策融合，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。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，后端融合模型的準確率變化曲線如圖11所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖12所示。從圖11和圖12可以看出，當epoch值從0增加到5過程中，模型的訓練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失快速減少；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小幅提高，訓練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為40。確定模型的訓練迭代數(shù)為40后，進行了10折交叉驗證實驗。

    k為短序列特征總數(shù)，1≤i≤k?？蓤?zhí)行文件長短大小不一，為了防止該特征統(tǒng)計有偏，使用∑knk,j進行歸一化處理。逆向文件頻率(inversedocumentfrequency，idf)是一個短序列特征普遍重要性的度量。某一短序列特征的idf，可以由總樣本實施例件數(shù)目除以包含該短序列特征之樣本實施例件的數(shù)目，再將得到的商取對數(shù)得到：其中，|d|指軟件樣本j的總數(shù)，|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數(shù)目。idf的主要思想是：如果包含短序列特征i的軟件練樣本越少，也就是|{j:i∈j}|越小，idf越大，則說明短序列特征i具有很好的類別區(qū)分能力。：如果某一特征在某樣本中以較高的頻率出現(xiàn)，而包含該特征的樣本數(shù)目較小，可以產(chǎn)生出高權(quán)重的，該特征的。因此，，保留重要的特征。此處選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征，是因為字節(jié)碼n-grams提取的特征很多，很多都是無效特征，或者效果非常一般的特征，保持這些特征會影響檢測方法的性能和效率，所以要選出有效的特征即可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征。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，然后分別采用前端融合方法、后端融合方法和中間融合方法設(shè)計三種不同方案的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法。艾策檢測針對智能穿戴設(shè)備開發(fā)動態(tài)壓力測試系統(tǒng)，確保人機交互的舒適性與安全性。

    且4個隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個隱含層，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64，第二個神經(jīng)元的隱含層個數(shù)是10，且2個隱含層中間設(shè)置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。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，中間融合模型的準確率變化曲線如圖17所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出，當epoch值從0增加到20過程中，模型的訓練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失快速減少；當epoch值從30到50的過程中，中間融合模型的訓練準確率和驗證準確率基本保持不變，訓練對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖17和圖18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。中間融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數(shù)損失是，混淆矩陣如圖19所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖20所示。中間融合模型的roc曲線如圖21所示，auc值為，已經(jīng)非常接近auc的**優(yōu)值1。(7)實驗結(jié)果比對為了綜合評估本實施例提出融合方案的綜合性能。艾策檢測為新能源汽車電池提供安全性能深度解析。第三方軟件測評認證

兼容性測試涵蓋35款設(shè)備，通過率91.4%。第三方軟件系統(tǒng)測評報告

    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(jié)構(gòu)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。第三方軟件系統(tǒng)測評報告