内蒙古第三方软件检测机构

    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，提取得到当前软件样本的二进制可执行文件的字节码n-grams的特征表示。生成软件样本的dll和api信息特征视图，是先统计所有类别已知的软件样本的pe可执行文件引用的dll和api信息，从中选取引用频率**高的多个dll和api信息；然后判断当前的软件样本的导入节里是否存在选择出的某个引用频率**高的dll和api信息，如存在，则将当前软件样本的该dll或api信息以1表示，否则将其以0表示，从而对当前软件样本的所有dll和api信息进行表示形成当前软件样本的dll和api信息特征视图。生成软件样本的格式信息特征视图，是从当前软件样本的pe格式结构信息中选取可能区分恶意软件和良性软件的pe格式结构特征，形成当前软件样本的格式信息特征视图。从当前软件样本的pe格式结构信息中选取可能区分恶意软件和良性软件的pe格式结构特征，是从当前软件样本的pe格式结构信息中确定存在特定格式异常的pe格式结构特征以及存在明显的统计差异的格式结构特征。特定格式异常包括：(1)代码从**后一节开始执行，(2)节头部可疑的属性，。跨设备测试报告指出平板端UI元素存在比例失调问题。内蒙古第三方软件检测机构

    这种传统方式几乎不能检测未知的新的恶意软件种类，能检测的已知恶意软件经过简单加壳或混淆后又不能检测，且使用多态变形技术的恶意软件在传播过程中不断随机的改变着二进制文件内容，没有固定的特征，使用该方法也不能检测。新出现的恶意软件，特别是zero-day恶意软件，在释放到互联网前，都使用主流的反**软件测试，确保主流的反**软件无法识别这些恶意软件，使得当前的反**软件通常对它们无能为力，只有在恶意软件大规模传染后，捕获到这些恶意软件样本，提取签名和更新签名库，才能检测这些恶意软件。基于数据挖掘和机器学习的恶意软件检测方法将可执行文件表示成不同抽象层次的特征，使用这些特征来训练分类模型，可实现恶意软件的智能检测，基于这些特征的检测方法也取得了较高的准确率。受文本分类方法的启发，研究人员提出了基于二进制可执行文件字节码n-grams的恶意软件检测方法，这类方法提取的特征覆盖了整个二进制可执行文件，包括pe文件头、代码节、数据节、导入节、资源节等信息，但字节码n-grams特征通常没有明显的语义信息，大量具有语义的信息丢失，很多语义信息提取不完整。此外，基于字节码n-grams的检测方法提取代码节信息考虑了机器指令的操作数。宁波软件测评公司代码质量评估显示注释覆盖率不足30%需加强。

    2）软件产品登记测试流程材料准备并递交------实验室受理------环境准备------测试实施------输出报告------通知客户------缴费并取报告服务区域北京、上海、广州、深圳、重庆、杭州、南京、苏州等**各地软件测试报告|软件检测报告以“软件质量为目标，贯穿整个软件生命周期、覆盖软件测试生命周期”的**测试服务模式，真正做到了“软件测试应该越早介入越好的原则”，从软件生命周期的每一个环节把控软件产品质量；提供软件产品质量度量依据，提供软件可靠性分析依据。软件成果鉴定测试结果可以作为软件类科技成果鉴定的依据。提供功能、性能、标准符合性、易用性、安全性、可靠性等专项测试服务。科技项目验收测试报告及鉴定结论,可以真实反映指标的技术水平和市场价值,有助于项目成交和产品营销。

    特征之间存在部分重叠，但特征类型间存在着互补，融合这些不同抽象层次的特征可更好的识别软件的真正性质。且恶意软件通常伪造出和良性软件相似的特征，逃避反**软件的检测，但恶意软件很难同时伪造多个抽象层次的特征逃避检测。基于该观点，本发明实施例提出一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，以实现对恶意软件的有效检测，提取了三种模态的特征(dll和api信息、pe格式结构信息和字节码3-grams)，提出了通过前端融合、后端融合和中间融合这三种融合方式集成三种模态的特征，有效提高恶意软件检测的准确率和鲁棒性，具体步骤如下：步骤s1、提取软件样本的二进制可执行文件的dll和api信息、pe格式结构信息以及字节码n-grams的特征表示，生成软件样本的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；统计当前软件样本的导入节中引用的dll和api，提取得到当前软件样本的二进制可执行文件的dll和api信息的特征表示。对当前软件样本的二进制可执行文件进行格式结构解析，并按照格式规范提取**该软件样本的格式结构信息，得到该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。自动化测试发现7个边界条件未处理的异常情况。

    4)建立与用户或客户的联系，收集他们对测试的需求和建议。(II)制订技术培训计划为高效率地完成好测试工作，测试人员必须经过适当的培训。制订技术培训规划有3个子目标:1)制订**的培训计划，并在管理上提供包括经费在内的支持。2)制订培训目标和具体的培训计划。3)成立培训组，配备相应的工具，设备和教材(III)软件全生命周期测试提高测试成熟度和改善软件产品质量都要求将测试工作与软件生命周期中的各个阶段联系起来。该目标有4个子目标:1)将测试阶段划分为子阶段，并与软件生命周期的各阶段相联系。2)基于已定义的测试子阶段，采用软件生命周期V字模型。3)制订与渊试相关的工作产品的标准。4)建立测试人员与开发人员共同工作的机制。这种机制有利于促进将测试活动集成于软件生命周期中(IV)控制和监视测试过程为控制和监视测试过程，软件**需采取相应措施，如:制订测试产品的标准，制订与测试相关的偶发事件的处理预案，确定测试里程碑，确定评估测试效率的度量，建立测试日志等。控制和监视测试过程有3个子目标:1)制订控制和监视测试过程的机制和政策。2)定义，记录并分配一组与测试过程相关的基本测量。3)开发，记录并文档化一组纠偏措施和偶发事件处理预案。性能基准测试GPU利用率未达理论最大值67%。辽宁第三方软件检测实验室

负载测试证实系统最大承载量较宣传数据低18%。内蒙古第三方软件检测机构

    将三种模态特征和三种融合方法的结果进行了对比，如表3所示。从表3可以看出，前端融合和中间融合较基于模态特征的检测准确率更高，损失率更低。后端融合是三种融合方法中较弱的，虽然明显优于基于dll和api信息、pe格式结构特征的实验结果，但稍弱于基于字节码3-grams特征的结果。中间融合是三种融合方法中**好的，各项性能指标都非常接近**优值。表3实验结果对比本实施例提出了基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，提取了三种模态的特征(dll和api信息、pe格式结构信息和字节码3-grams)，提出了通过三种融合方式(前端融合、后端融合、中间融合)集成三种模态的特征，有效提高恶意软件检测的准确率和鲁棒性。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，各项性能指标已接近**优值。考虑到样本集可能存在噪声，本实施例提出的方法已取得了比较理想的结果。由于恶意软件很难同时伪造多个模态的特征，本实施例提出的方法比单模态特征方法更鲁棒。以上所述*为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。内蒙古第三方软件检测机构