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    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，其***个隐含层的神经元个数是64，第二个神经元的隐含层个数是10，且2个隐含层中间设置有dropout层。且所有dropout层的dropout率等于。本次实验使用了80％的样本训练，20％的样本验证，训练50个迭代以便于找到较优的epoch值。随着迭代数的增加，中间融合模型的准确率变化曲线如图17所示，模型的对数损失变化曲线如图18所示。从图17和图18可以看出，当epoch值从0增加到20过程中，模型的训练准确率和验证准确率快速提高，模型的训练对数损失和验证对数损失快速减少；当epoch值从30到50的过程中，中间融合模型的训练准确率和验证准确率基本保持不变，训练对数损失缓慢下降；综合分析图17和图18的准确率和对数损失变化曲线，选取epoch的较优值为30。确定模型的训练迭代数为30后，进行了10折交叉验证实验。中间融合模型的10折交叉验证的准确率是％，对数损失是，混淆矩阵如图19所示，规范化后的混淆矩阵如图20所示。中间融合模型的roc曲线如图21所示，auc值为，已经非常接近auc的**优值1。(7)实验结果比对为了综合评估本实施例提出融合方案的综合性能。艾策纺织品检测实验室配备气候老化模拟舱，验证户外用品的耐久性与色牢度。兰州软件评测中心

    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。昆明第三方软件测评机构深圳艾策信息科技：打造智慧供应链的关键技术。

    在数字化转型加速的，软件检测公司已成为保障各行业信息化系统稳定运行的力量。深圳艾策信息科技有限公司作为国内软件检测公司领域的企业，始终以技术创新为驱动力，深耕电力能源、科研教育、政企单位、研发科技及医疗机构等垂直场景，为客户提供从需求分析到运维优化的全链条质量保障服务。以专业能力筑牢行业壁垒作为专注于软件检测的技术型企业，艾策科技通过AI驱动的智能检测平台，实现了测试流程的自动化、化与智能化。其产品——软件检测系统，整合漏洞扫描、压力测试、合规性验证等20余项功能模块，可快速定位代码缺陷、性能瓶颈及安全风险，帮助客户将软件故障率降低60%以上。针对电力能源行业，艾策科技开发了电网调度系统专项检测方案，成功保障某省级电力公司百万级用户数据安全；在科研教育领域，其实验室管理软件检测服务覆盖全国50余所高校，助力科研数据存储与分析的合规性升级。此外，公司为政企单位政务云平台、研发科技企业创新产品、医疗机构智慧医疗系统提供的定制化检测服务，均获得客户高度认可。差异化服务塑造行业作为软件检测公司，艾策科技突破传统检测模式，推出“检测+培训+咨询”一体化服务体系。通过定期发布行业安全白皮书、举办技术研讨会。

    测试人员素质要求1、责任心2、学习能力3、怀疑精神4、沟通能力5、专注力6、洞察力7、团队精神8、注重积累软件测试技术测试目的编辑软件测试的目的是为了保证软件产品的**终质量，在软件开发的过程中，对软件产品进行质量控制。一般来说软件测试应由**的产品评测中心负责，严格按照软件测试流程，制定测试计划、测试方案、测试规范，实施测试，对测试记录进行分析，并根据回归测试情况撰写测试报告。测试是为了证明程序有错，而不能保证程序没有错误。软件测试技术常见测试编辑回归测试功能测试压力测试负载测试性能测试易用性测试安装与反安装测试**测试安全性测试兼容性测试内存泄漏测试比较测试Alpha测试Beta测试测试信息流1、软件配置2、测试配置3、测试工具软件测试技术-软件测试的分类1、从是否需要执行被测试软件的角度分类（静态测试和动态测试）。2、从测试是否针对软件结构与算法的角度分类（白盒测试和黑盒测试）。3、从测试的不同阶段分类（单元测试、集成测试、系统测试、验收测试）。基于 AI 视觉识别的自动化检测系统，助力艾策实现生产线上的零缺陷品控目标！

    尝试了前端融合、后端融合和中间融合三种融合方法对进行有效融合，有效提高了恶意软件的准确率，具备较好的泛化性能和鲁棒性。实验结果显示，相对**且互补的特征视图和不同深度学习融合机制的使用明显提高了检测方法的检测能力和泛化性能，其中较优的中间融合方法取得了％的准确率，对数损失为，auc值为。有效解决了现有采用二进制可执行文件的单一特征类型进行恶意软件检测的检测方法检测结果准确率不高、可靠性低、泛化性和鲁棒性不佳的问题。另外，恶意软件很难同时伪造良性软件的多个抽象层次的特征以逃避检测，本发明实施例同时融合软件的二进制可执行文件的多个抽象层次的特征，可准确检测出伪造良性软件特征的恶意软件，解决了现有采用二进制可执行文件的单一特征类型进行恶意软件检测的检测方法难以检测出伪造良性软件特征的恶意软件的问题。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图**是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是前端融合方法的流程图。如何选择适合企业的 IT 解决方案？兰州软件检测中心

艾策科技案例研究：某跨国企业的数字化转型实践。兰州软件评测中心

    程序利用windows提供的接口(windowsapi)实现程序的功能。通过一个可执行程序引用的动态链接库(dll)和应用程序接口(api)可以粗略的预测该程序的功能和行为。统计所有样本的导入节中引用的dll和api的频率，留下引用频率**高的60个dll和500个api。提取特征时，每个样本的导入节里存在选择出的dll或api，该特征以1表示，不存在则以0表示，提取的560个dll和api特征作为***个特征视图。提取格式信息特征视图pe是portableexecutable的缩写，初衷是希望能开发一个在所有windows平台上和所有cpu上都可执行的通用文件格式。pe格式文件是封装windows操作系统加载程序所需的信息和管理可执行代码的数据结构，数据**是大量的字节码和数据结构的有机融合。pe文件格式被**为一个线性的数据流，由pe文件头、节表和节实体组成。恶意软件或被恶意软件***的可执行文件，它本身也遵循格式要求的约束，但可能存在以下特定格式异常：(1)代码从**后一节开始执行；(2)节头部可疑的属性；(3)pe可选头部有效尺寸的值不正确；(4)节之间的“间缝”；(5)可疑的代码重定向；(6)可疑的代码节名称；(7)可疑的头部***；(8)来自；(9)导入地址表被修改；(10)多个pe头部；(11)可疑的重定位信息；。兰州软件评测中心