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    程序利用windows提供的接口(windowsapi)實現程序的功能。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)行代碼的數據結構，數據**是大量的字節(jié)碼和數據結構的有機融合。pe文件格式被**為一個線性的數據流，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；。代碼質量評估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強。.net代碼審計

    每一種信息的來源或者形式，都可以稱為一種模態(tài)。例如，人有觸覺，聽覺，視覺，嗅覺。多模態(tài)機器學習旨在通過機器學習的方法實現處理和理解多源模態(tài)信息的能力。多模態(tài)學習從1970年代起步，經歷了幾個發(fā)展階段，在2010年后***步入深度學習(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學習可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復雜的深度多模態(tài)模型。目前，多模態(tài)數據融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數據水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(intermediate-fusion)。前端融合將多個**的數據集融合成一個單一的特征向量空間，然后將其用作機器學習算法的輸入，訓練機器學習模型，如圖1所示。由于多模態(tài)數據的前端融合往往無法充分利用多個模態(tài)數據間的互補性，且前端融合的原始數據通常包含大量的冗余信息。因此，多模態(tài)前端融合方法常常與特征提取方法相結合以剔除冗余信息，基于領域經驗從每個模態(tài)中提取更高等別的特征表示，或者應用深度學習算法直接學習特征表示，然后在特性級別上進行融合。后端融合則是將不同模態(tài)數據分別訓練好的分類器輸出決策進行融合，如圖2所示。代碼審計收費標準覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測方案設計與實施！

    在介紹諸多知識點的過程當中結合直觀形象的圖表或實際案例進行深入淺出的分析，從而使讀者可以更好地理解秋掌握軟件測試理論知識，并迅速地運用到實際測試工作中去。本書適合作為各層次高等院校計算機及相關的教學用書，也可作為軟件測試人員的參考書。目錄前言第1章概述第2章軟件測試基礎第3章單元測試第4章集成測試第5章系統(tǒng)測試……軟件測試技術圖書2書名:軟件測試技術層次：高職高專配套：電子課件作者：徐芳出版社：機械工業(yè)出版社出版時間：2011-6-21ISBN:開本：16開定價:￥內容簡介本書根據軟件測試教學的需要，結合讀者對象未來的職業(yè)要求和定位，除了盡力***闡述軟件測試技術基本概念外，采取了計劃、設計與開發(fā)、執(zhí)行這樣的工程步驟來描述軟件測試的相關知識，使學生在學習軟件測試的技術知識時，能夠同時獲得工程化思維方式的訓練。本書共7章。第1章介紹軟件測試的基本知識；第2章介紹如何制定軟件測試計劃；第3章介紹測試用例的設計和相關技術；第4章介紹執(zhí)行測試中相關技術和方法；第5章介紹實際工作中各種測試方法；第6章介紹MI公司的一套測試工具的使用，包括功能、性能和測試管理工具；第7章通過一個實例，給出了完整的與軟件測試相關的文檔。

    本發(fā)明屬于惡意軟件防護技術領域：：，涉及一種基于多模態(tài)深度學習的惡意軟件檢測方法。背景技術：：：惡意軟件是指在未明確提示用戶或未經用戶許可的情況下，故意編制或設置的，對網絡或系統(tǒng)會產生威脅或潛在威脅的計算機軟件。常見的惡意軟件有計算機**(簡稱**)、特洛伊木馬(簡稱木馬)、計算機蠕蟲(簡稱蠕蟲)、后門、邏輯**等。惡意軟件可能在用戶不知情的情況下竊取計算機用戶的信息和隱私，也可能非法獲得計算機系統(tǒng)和網絡資源的控制，破壞計算機和網絡的可信性、完整性和可用性，從而為惡意軟件控制者謀取非法利益。騰訊安全發(fā)布的《2017年度互聯網安全報告》顯示，2017年騰訊電腦管家pc端總計攔截**近30億次，平均每月攔截木馬**近，共發(fā)現**或木馬***。這些數目龐大、名目繁多的惡意軟件侵蝕著我國的***、經濟、文化、***等各個領域的信息安全，帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。當前的反**軟件主要采用基于特征碼的檢測方法，這種方法通過對代碼進行充分研究，獲得惡意軟件特征值(即每種惡意軟件所獨有的十六進制代碼串)，如字節(jié)序列、特定的字符串等，通過匹配查找軟件中是否包含惡意軟件特征庫中的特征碼來判斷其是否為惡意軟件。2025 年 IT 趨勢展望：深圳艾策的五大技術突破。

    在不知道多長的子序列能更好的表示可執(zhí)行文件的情況下，只能以固定窗口大小在字節(jié)碼序列中滑動，產生大量的短序列，由機器學習方法選擇可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征，產生短序列的方法叫n-grams?！?80074ff13b2”的字節(jié)碼序列，如果以3-grams產生連續(xù)部分重疊的短序列，將得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四個短序列。每個短序列特征的權重表示有多種方法。**簡單的方法是如果該短序列在具體樣本中出現，就表示為1；如果沒有出現，就表示為0，也可以用。本實施例采用3-grams方法提取特征，3-grams產生的短序列非常龐大，將產生224＝(16,777,216)個特征，如此龐大的特征集在計算機內存中存儲和算法效率上都是問題。如果短序列特征的tf較小，對機器學習可能沒有意義，選取了tf**高的5000個短序列特征，計算每個短序列特征的，每個短序列特征的權重是判斷其所在軟件樣本是否為惡意軟件的依據，也是區(qū)分每個軟件樣本的依據。(4)前端融合前端融合的架構如圖4所示，前端融合方式將三種模態(tài)的特征合并，然后輸入深度神經網絡，隱藏層的***函數為relu，輸出層的***函數是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優(yōu)化器。安全審計發(fā)現日志模塊存在敏感信息明文存儲缺陷。cma軟件產品第三方檢測多少錢

專業(yè)機構認證該程序內存管理效率優(yōu)于行業(yè)平均水平23%。.net代碼審計

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