12)把节装入到vmm的地址空间；(13)可选头部的sizeofcode域取值不正确；(14)含有可疑标志。此外，恶意软件和良性软件间以下格式特征也存在明显的统计差异：(1)证书表是软件厂商的可认证的声明，恶意软件很少有证书表，而良性软件大部分都有软件厂商可认证的声明；(2)恶意软件的调试数据也明显小于正常文件的，这是因为恶意软件为了增加调试的难度，很少有调试数据；(3)恶意软件4个节(.text、.rsrc、.reloc和.rdata)的characteristics属性和良性软件的也有明显差异，characteristics属性通常**该节是否可读、可写、可执行等，部分恶意软件的代码节存在可写异常，只读数据节和资源节存在可写、可执行异常等；(4)恶意软件资源节的资源个数也明显少于良性软件的，如消息表、组图表、版本资源等，这是因为恶意软件很少使用图形界面资源，也很少有版本信息。pe文件很多格式属性没有强制限制，文件完整性约束松散，存在着较多的冗余属性和冗余空间，为pe格式恶意软件的传播和隐藏创造了条件。此外，由于恶意软件为了方便传播和隐藏，尽一切可能的减小文件大小，文件结构的某些部分重叠，同时对一些属性进行了特别设置以达到anti-dump、anti-debug或抗反汇编。数字化转型中的挑战与应对：艾策科技的经验分享。兰州软件验收测试报告
收藏查看我的收藏0有用+1已投票0软件测试技术编辑锁定讨论上传视频软件测试技术是软件开发过程中的一个重要组成部分，是贯穿整个软件开发生命周期、对软件产品（包括阶段性产品）进行验证和确认的活动过程，其目的是尽快尽早地发现在软件产品中所存在的各种问题——与用户需求、预先定义的不一致性。检查软件产品的bug。写成测试报告，交于开发人员修改。软件测试人员的基本目标是发现软件中的错误。中文名软件测试技术简介单元测试、集成测试主要步骤测试设计与开发常见测试回归测试功能测试目录1主要步骤2基本功能3测试目标4测试目的5常见测试6测试分类7测试工具8同名图书▪图书1▪图书2▪图书3▪图书4软件测试技术主要步骤编辑1、测试计划2、测试设计与开发3、执行测试软件测试技术基本功能编辑1、验证（Verification）2、确认（Validation）软件测试人员应具备的知识：1、软件测试技术2、被测试应用程序及相关应用领域软件测试技术测试目标编辑1、软件测试人员所追求的是尽可能早地找出软件的错误；2、软件测试人员必须确保找出的软件错误得以关闭。沈阳第三方软件检测报告电话代码签名验证确认所有组件均经过可信机构认证。
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；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法，首先合并训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的特征，融合成一个单一的特征向量空间，然后将其作为深度神经网络模型的输入，训练多模态深度集成模型；(2)方案二：首先利用训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图分别训练深度神经网络模型，合并训练的三个深度神经网络模型的决策输出，并将其作为感知机的输入，训练得到**终的多模态深度集成模型；(3)方案三：采用中间融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三个深度神经网络分别学习训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的高等特征表示，并合并学习得到的训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的高等特征表示融合成一个单一的特征向量空间，然后将其作为下一个深度神经网络的输入，训练得到多模态深度神经网络模型。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。
坐标点(0,1)**一个完美的分类器，它将所有的样本都正确分类。roc曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。从图9可以看出，该方案的roc曲线非常接近左上角，性能较优。另外，前端融合模型的auc值为。(5)后端融合后端融合的架构如图10所示，后端融合方式用三种模态的特征分别训练神经网络模型，然后进行决策融合，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。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，后端融合模型的准确率变化曲线如图11所示，模型的对数损失变化曲线如图12所示。从图11和图12可以看出，当epoch值从0增加到5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5到50的过程中，前端融合模型的训练准确率和验证准确率小幅提高，训练对数损失和验证对数损失缓慢下降；综合分析图11和图12的准确率和对数损失变化曲线，选取epoch的较优值为40。确定模型的训练迭代数为40后，进行了10折交叉验证实验。代码审计发现2处潜在内存泄漏风险，建议版本迭代修复。
optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神经网络模型训练基本都是基于梯度下降的，寻找函数值下降速度**快的方向，沿着下降方向迭代，迅速到达局部**优解的过程就是梯度下降的过程。使用训练集中的全部样本训练一次就是一个epoch，整个训练集被使用的总次数就是epoch的值。epoch值的变化会影响深度神经网络的权重值的更新次数。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，前端融合模型的准确率变化曲线如图5所示，模型的对数损失变化曲线如图6所示。从图5和图6可以看出，当epoch值从0增加到5过程中，模型的验证准确率和验证对数损失有一定程度的波动；当epoch值从5到50的过程中，前端融合模型的训练准确率和验证准确率基本不变，训练和验证对数损失基本不变；综合分析图5和图6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。前端融合模型的10折交叉验证的准确率是％，对数损失是，混淆矩阵如图7所示，规范化后的混淆矩阵如图8所示。前端融合模型的roc曲线如图9所示，该曲线反映的是随着检测阈值变化下检测率与误报率之间的关系曲线。无障碍测评认定视觉障碍用户支持功能缺失4项。兰州软件验收测试报告
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综合上面的分析可以看出，恶意软件的格式信息和良性软件是有很多差异性的，以可执行文件的格式信息作为特征，是识别已知和未知恶意软件的可行方法。对每个样本进行格式结构解析，提取**每个样本实施例件的格式结构信息，可执行文件的格式规范都由操作系统厂商给出，按照操作系统厂商给出的格式规范提取即可。pe文件的格式结构有许多属性，但大多数属性无法区分恶意软件和良性软件，经过深入分析pe文件的格式结构属性，提取了可能区分恶意软件和良性软件的136个格式结构属性，如表2所示。表2可能区分恶意软件和良性软件的pe格式结构属性特征描述数量(个)引用dll的总数1引用api的总数1导出表中符号的总数1重定位节的项目总数，连续的几个字节可能是完成特定功能的一段代码，或者是可执行文件的结构信息，也可能是某个恶意软件中特有的字节码序列。pe文件可表示为字节码序列，恶意软件可能存在一些共有的字节码子序列模式，研究人员直觉上认为一些字节码子序列在恶意软件可能以较高频率出现，且这些字节码序列和良性软件字节码序列存在明显差异。可执行文件通常是二进制文件，需要把二进制文件转换为十六进制的文本实施例件，就得到可执行文件的十六进制字节码序列。兰州软件验收测试报告
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