在介绍诸多知识点的过程当中结合直观形象的图表或实际案例进行深入浅出的分析，从而使读者可以更好地理解秋掌握软件测试理论知识，并迅速地运用到实际测试工作中去。本书适合作为各层次高等院校计算机及相关的教学用书，也可作为软件测试人员的参考书。目录前言第1章概述第2章软件测试基础第3章单元测试第4章集成测试第5章系统测试……软件测试技术图书2书名:软件测试技术层次：高职高专配套：电子课件作者：徐芳出版社：机械工业出版社出版时间：2011-6-21ISBN:开本：16开定价:￥内容简介本书根据软件测试教学的需要，结合读者对象未来的职业要求和定位，除了尽力***阐述软件测试技术基本概念外，采取了计划、设计与开发、执行这样的工程步骤来描述软件测试的相关知识，使学生在学习软件测试的技术知识时，能够同时获得工程化思维方式的训练。本书共7章。第1章介绍软件测试的基本知识；第2章介绍如何制定软件测试计划；第3章介绍测试用例的设计和相关技术；第4章介绍执行测试中相关技术和方法；第5章介绍实际工作中各种测试方法；第6章介绍MI公司的一套测试工具的使用，包括功能、性能和测试管理工具；第7章通过一个实例，给出了完整的与软件测试相关的文档。性能基准测试GPU利用率未达理论最大值67%。广东软件测评公司
后端融合模型的10折交叉验证的准确率是％，对数损失是，混淆矩阵如图13所示，规范化后的混淆矩阵如图14所示。后端融合模型的roc曲线如图15所示，其显示后端融合模型的auc值为。(6)中间融合中间融合的架构如图16所示，中间融合方式用深度神经网络从三种模态的特征分别抽取高等特征表示，然后合并学习得到的特征表示，再作为下一个深度神经网络的输入训练模型，隐藏层的***函数为relu，输出层的***函数是sigmoid，中间使用dropout层进行正则化，防止过拟合，优化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。图16中，用于抽取dll和api信息特征视图的深度神经网络包含3个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是128，第二个隐含层的神经元个数是64，第三个隐含层的神经元个数是32，且3个隐含层中间间隔设置有dropout层。用于抽取格式信息特征视图的深度神经网络包含2个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是64，其第二个隐含层的神经元个数是32，且2个隐含层中间设置有dropout层。用于抽取字节码n-grams特征视图的深度神经网络包含4个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是512，第二个隐含层的神经元个数是384，第三个隐含层的神经元个数是256，第四个隐含层的神经元个数是125。广东软件测评公司覆盖软件功能与性能的多维度检测方案设计与实施！
先将训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图分别输入至一个深度神经网络中抽取高等特征表示，然后合并抽取的高等特征表示并将其作为下一个深度神经网络的输入进行模型训练，得到多模态深度集成模型。进一步的，所述多模态深度集成模型的隐藏层的***函数采用relu，输出层的***函数采用sigmoid，中间使用dropout层进行正则化，优化器采用adagrad。进一步的，所述训练得到的多模态深度集成模型中，用于抽取dll和api信息特征视图的深度神经网络包含3个隐含层，且3个隐含层中间间隔设置有dropout层；用于抽取格式信息特征视图的深度神经网络包含2个隐含层，且2个隐含层中间设置有dropout层；用于抽取字节码n-grams特征视图的深度神经网络包含4个隐含层，且4个隐含层中间间隔设置有dropout层；用于输入合并抽取的高等特征表示的深度神经网络包含2个隐含层，且2个隐含层中间设置有dropout层；所述dropout层的dropout率均等于。本发明实施例的有益效果是，提出了一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，应用了多模态深度学习方法来融合dll和api、格式结构信息、字节码n-grams特征。
本发明属于恶意软件防护技术领域：：，涉及一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法。背景技术：：：恶意软件是指在未明确提示用户或未经用户许可的情况下，故意编制或设置的，对网络或系统会产生威胁或潜在威胁的计算机软件。常见的恶意软件有计算机**(简称**)、特洛伊木马(简称木马)、计算机蠕虫(简称蠕虫)、后门、逻辑**等。恶意软件可能在用户不知情的情况下窃取计算机用户的信息和隐私，也可能非法获得计算机系统和网络资源的控制，破坏计算机和网络的可信性、完整性和可用性，从而为恶意软件控制者谋取非法利益。腾讯安全发布的《2017年度互联网安全报告》显示，2017年腾讯电脑管家pc端总计拦截**近30亿次，平均每月拦截木马**近，共发现**或木马***。这些数目庞大、名目繁多的恶意软件侵蚀着我国的***、经济、文化、***等各个领域的信息安全，带来了前所未有的挑战。当前的反**软件主要采用基于特征码的检测方法，这种方法通过对代码进行充分研究，获得恶意软件特征值(即每种恶意软件所独有的十六进制代码串)，如字节序列、特定的字符串等，通过匹配查找软件中是否包含恶意软件特征库中的特征码来判断其是否为恶意软件。第三方验证实际启动速度较厂商宣称慢0.7秒。
步骤s2、将软件样本中的类别已知的软件样本作为训练样本，基于多模态数据融合方法，将训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图输入深度神经网络，训练多模态深度集成模型；步骤s3、将软件样本中的类别未知的软件样本作为测试样本，并将测试样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图输入步骤s2训练得到的多模态深度集成模型中，对测试样本进行检测并得出检测结果。进一步的，所述提取软件样本的二进制可执行文件的dll和api信息的特征表示，是统计当前软件样本的导入节中引用的dll和api；所述提取软件样本的二进制可执行文件的pe格式结构信息的特征表示，是先对当前软件样本的二进制可执行文件进行格式结构解析，然后按照格式规范提取**该软件样本的格式结构信息；所述提取软件样本的二进制可执行文件的字节码n-grams的特征表示，是先将当前软件样本件的二进制可执行文件转换为十六进制字节码序列，然后采用n-grams方法在十六进制字节码序列中滑动，产生大量的连续部分重叠的短序列特征。进一步的，采用3-grams方法在十六进制字节码序列中滑动产生连续部分重叠的短序列特征。进一步的。用户体验测评中界面交互评分低于同类产品均值15.6%。太原第三方软件检测单位
艾策检测团队采用多模态传感器融合技术，构建智能工厂设备状态健康监测体系。广东软件测评公司
当我们拿到一份第三方软件测试报告的时候，我们可能会好奇第三方软件检测机构是如何定义一份第三方软件测试报告的费用呢，为何价格会存在一些差异，如何找到高性价比的第三方软件测试机构来出具第三方软件检测报告呢。我们可以从以下三个方面着手讨论关于软件检测机构的第三方软件测试报告费用的一些问题，对大家在选择适合价格的软件检测机构，出具高性价比的软件检测报告有一定的帮助和参考意义。1、首先，软件检测机构大小的关系，从资质上来说，软件检测机构的规模大小和资质的有效性是没有任何关系的。可能小型的软件检测机构，员工人数规模会小一点，但是出具的CMA或者CNAS第三方软件检测报告和大型机构的效力是没有区别的。但是，小机构在人员数量，运营成本都会成本比较低，在这里其实是可以降低一份第三方软件测试报告的部分费用，所以反过来说，小型软件检测机构的价格可能更加具有竞争力。2、软件检测流程的关系，为何流程会和第三方软件测试的费用有关系呢。因为，一个机构的软件检测流程如果是高效率流转，那么在同等时间内，软件检测机构可以更高效的对软件测试报告进行产出，相对来说，时间成本就会降低，提高测试报告的出具效率。广东软件测评公司
深圳艾策信息科技有限公司免责声明： 本页面所展现的信息及其他相关推荐信息，均来源于其对应的商铺，信息的真实性、准确性和合法性由该信息的来源商铺所属企业完全负责。本站对此不承担任何保证责任。如涉及作品内容、 版权和其他问题，请及时与本网联系，我们将核实后进行删除，本网站对此声明具有最终解释权。
友情提醒： 建议您在购买相关产品前务必确认资质及产品质量，过低的价格有可能是虚假信息，请谨慎对待，谨防上当受骗。