k為短序列特征總數(shù),1≤i≤k??蓤?zhí)行文件長(zhǎng)短大小不一,為了防止該特征統(tǒng)計(jì)有偏,使用∑knk,j進(jìn)行歸一化處理。逆向文件頻率(inversedocumentfrequency,idf)是一個(gè)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(shí)施例件數(shù)目除以包含該短序列特征之樣本實(shí)施例件的數(shù)目,再將得到的商取對(duì)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?yàn)樽止?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(huì)影響檢測(cè)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(xùn)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(jì)三種不同方案的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法。人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用:艾策科技的實(shí)踐案例。中控軟件檢測(cè)報(bào)告
對(duì)一些質(zhì)量要求和可靠性要求較高的模塊,一般要滿足所需條件的組合覆蓋或者路徑覆蓋標(biāo)準(zhǔn)。[2]軟件測(cè)試方法集成測(cè)試集成測(cè)試是軟件測(cè)試的第二階段,在這個(gè)階段,通常要對(duì)已經(jīng)嚴(yán)格按照程序設(shè)計(jì)要求和標(biāo)準(zhǔn)組裝起來的模塊同時(shí)進(jìn)行測(cè)試,明確該程序結(jié)構(gòu)組裝的正確性,發(fā)現(xiàn)和接口有關(guān)的問題,比如模塊接口的數(shù)據(jù)是否會(huì)在穿越接口時(shí)發(fā)生丟失;各個(gè)模塊之間因某種疏忽而產(chǎn)生不利的影響;將模塊各個(gè)子功能組合起來后產(chǎn)生的功能要求達(dá)不到預(yù)期的功能要求;一些在誤差范圍內(nèi)且可接受的誤差由于長(zhǎng)時(shí)間的積累進(jìn)而到達(dá)了不能接受的程度;數(shù)據(jù)庫因單個(gè)模塊發(fā)生錯(cuò)誤造成自身出現(xiàn)錯(cuò)誤等等。同時(shí)因集成測(cè)試是界于單元測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試之間的,所以,集成測(cè)試具有承上啟下的作用。因此有關(guān)測(cè)試人員必須做好集成測(cè)試工作。在這一階段,一般采用的是白盒和黑盒結(jié)合的方法進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證這一階段設(shè)計(jì)的合理性以及需求功能的實(shí)現(xiàn)性。[2]軟件測(cè)試方法系統(tǒng)測(cè)試一般情況下,系統(tǒng)測(cè)試采用黑盒法來進(jìn)行測(cè)試的,以此來檢查該系統(tǒng)是否符合軟件需求。本階段的主要測(cè)試內(nèi)容包括健壯性測(cè)試、性能測(cè)試、功能測(cè)試、安裝或反安裝測(cè)試、用戶界面測(cè)試、壓力測(cè)試、可靠性及安全性測(cè)試等。天津軟件測(cè)評(píng)公司深圳艾策信息科技:可持續(xù)發(fā)展的 IT 解決方案。
保留了較多信息,同時(shí)由于操作數(shù)比較隨機(jī),某種程度上又沒有抓住主要矛盾,干擾了主要語義信息的提取。pe文件即可移植文件導(dǎo)入節(jié)中的動(dòng)態(tài)鏈接庫(dll)和應(yīng)用程序接口(api)信息能大致反映軟件的功能和性質(zhì),通過一個(gè)可執(zhí)行程序引用的dll和api信息可以粗略的預(yù)測(cè)該程序的功能和行為。belaoued和mazouzi應(yīng)用統(tǒng)計(jì)khi2檢驗(yàn)分析了pe格式的惡意軟件和良性軟件的導(dǎo)入節(jié)中的dll和api信息,分析顯示惡意軟件和良性軟件使用的dll和api信息統(tǒng)計(jì)上有明顯的區(qū)別。后續(xù)的研究人員提出了挖掘dll和api信息的惡意軟件檢測(cè)方法,該類方法提取的特征語義信息豐富,但*從二進(jìn)制可執(zhí)行文件的導(dǎo)入節(jié)提取特征,忽略了整個(gè)可執(zhí)行文件的大量信息。惡意軟件和被***二進(jìn)制可執(zhí)行文件格式信息上存在一些異常,這些異常是檢測(cè)惡意軟件的關(guān)鍵。研究人員提出了基于二進(jìn)制可執(zhí)行文件格式結(jié)構(gòu)信息的惡意軟件檢測(cè)方法,這類方法從二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe文件頭、節(jié)頭部、資源節(jié)等提取特征,基于這些特征使用機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法處理,取得了較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率。這類方法通常不受變形或多態(tài)等混淆技術(shù)影響,提取特征只需要對(duì)pe文件進(jìn)行格式解析,無需遍歷整個(gè)可執(zhí)行文件,提取特征速度較快。
沒有滿足用戶的需求1未達(dá)到需求規(guī)格說明書表明的功能2出現(xiàn)了需求規(guī)格說明書指明不會(huì)出現(xiàn)的錯(cuò)誤3軟件功能超出了需求規(guī)格說明書指明的范圍4軟件質(zhì)量不夠高維護(hù)性移植性效率性可靠性易用性功能性健壯性等5軟件未達(dá)到軟件需求規(guī)格說明書未指出但是應(yīng)該達(dá)到的目標(biāo)計(jì)算器沒電了下次還得能正常使用6測(cè)試或用戶覺得不好軟件缺陷的表現(xiàn)形式1功能沒有完全實(shí)現(xiàn)2產(chǎn)品的實(shí)際結(jié)果和所期望的結(jié)果不一致3沒有達(dá)到需求規(guī)格說明書所規(guī)定的的性能指標(biāo)等4運(yùn)行出錯(cuò)斷電運(yùn)行終端系統(tǒng)崩潰5界面排版重點(diǎn)不突出,格式不統(tǒng)一6用戶不能接受的其他問題軟件缺陷產(chǎn)生的原因需求錯(cuò)誤需求記錄錯(cuò)誤設(shè)計(jì)說明錯(cuò)誤代碼錯(cuò)誤兼容性錯(cuò)誤時(shí)間不充足缺陷的信息缺陷id缺陷標(biāo)題缺陷嚴(yán)重程度缺陷的優(yōu)先級(jí)缺陷的所屬模塊缺陷的詳細(xì)描述缺陷提交時(shí)間缺陷的嚴(yán)重程度劃分1blocker系統(tǒng)癱瘓異常退出計(jì)算錯(cuò)誤大部分功能不能使用死機(jī)2major功能點(diǎn)不符合用戶需求數(shù)據(jù)丟失3normal**功能特定調(diào)點(diǎn)斷斷續(xù)續(xù)4Trivial細(xì)小的錯(cuò)誤優(yōu)先級(jí)劃分緊急高中低。從傳統(tǒng)到智能:艾策科技助力制造業(yè)升級(jí)之路。
幫助客戶提升內(nèi)部技術(shù)團(tuán)隊(duì)能力。例如,某三甲醫(yī)院在采用艾策科技的醫(yī)療信息化系統(tǒng)檢測(cè)方案后,不僅系統(tǒng)漏洞率下降45%,其IT團(tuán)隊(duì)的安全意識(shí)與應(yīng)急響應(yīng)能力也提升。技術(shù)創(chuàng)新未來方向艾策科技創(chuàng)始人兼CTO表示:“作為軟件檢測(cè)公司,我們始終將技術(shù)創(chuàng)新視為競(jìng)爭(zhēng)力。未來,公司將重點(diǎn)投入AI算法優(yōu)化、邊緣計(jì)算檢測(cè)等前沿領(lǐng)域,為電力能源、政企單位等行業(yè)提供更高效、更智能的質(zhì)量保障服務(wù)?!鄙钲诎咝畔⒖萍加邢薰臼且患伊⒆阌诨浉郯拇鬄硡^(qū),依托信息技術(shù)產(chǎn)業(yè),面向全國客戶提供專業(yè)、可靠服務(wù)的第三方CMACNAS檢測(cè)機(jī)構(gòu)。在檢測(cè)服務(wù)過程中,公司始終堅(jiān)持以客戶需求為本,秉承公平公正的第三方檢測(cè)要求,遵循國家檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,確保檢測(cè)數(shù)據(jù)和結(jié)果準(zhǔn)確可靠,運(yùn)用前沿A人工智能技術(shù)提高檢測(cè)效率。我們追求創(chuàng)造優(yōu)異的社會(huì)價(jià)值,我們致力于打造公司成為第三方檢測(cè)行業(yè)的行業(yè)榜樣。艾策科技案例研究:某跨國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐。江蘇第三方軟件測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)
深圳艾策信息科技:打造智慧供應(yīng)鏈的關(guān)鍵技術(shù)。中控軟件檢測(cè)報(bào)告
先將當(dāng)前軟件樣本件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制字節(jié)碼序列,然后采用n-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng),產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征,提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(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,是先統(tǒng)計(jì)所有類別已知的軟件樣本的pe可執(zhí)行文件引用的dll和api信息,從中選取引用頻率**高的多個(gè)dll和api信息;然后判斷當(dāng)前的軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)里是否存在選擇出的某個(gè)引用頻率**高的dll和api信息,如存在,則將當(dāng)前軟件樣本的該dll或api信息以1表示,否則將其以0表示,從而對(duì)當(dāng)前軟件樣本的所有dll和api信息進(jìn)行表示形成當(dāng)前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。生成軟件樣本的格式信息特征視圖,是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征,形成當(dāng)前軟件樣本的格式信息特征視圖。從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征,是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中確定存在特定格式異常的pe格式結(jié)構(gòu)特征以及存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征。特定格式異常包括:(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行,(2)節(jié)頭部可疑的屬性,。中控軟件檢測(cè)報(bào)告