且4個隱含層中間間隔設置有dropout層。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經網絡包含2個隱含層，其***個隱含層的神經元個數是64，第二個神經元的隱含層個數是10，且2個隱含層中間設置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。本次實驗使用了80％的樣本訓練，20％的樣本驗證，訓練50個迭代以便于找到較優的epoch值。隨著迭代數的增加，中間融合模型的準確率變化曲線如圖17所示，模型的對數損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出，當epoch值從0增加到20過程中，模型的訓練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓練對數損失和驗證對數損失快速減少；當epoch值從30到50的過程中，中間融合模型的訓練準確率和驗證準確率基本保持不變，訓練對數損失緩慢下降；綜合分析圖17和圖18的準確率和對數損失變化曲線，選取epoch的較優值為30。確定模型的訓練迭代數為30后，進行了10折交叉驗證實驗。中間融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數損失是，混淆矩陣如圖19所示，規范化后的混淆矩陣如圖20所示。中間融合模型的roc曲線如圖21所示，auc值為，已經非常接近auc的**優值1。(7)實驗結果比對為了綜合評估本實施例提出融合方案的綜合性能。數字化轉型中的挑戰與應對：艾策科技的經驗分享。網站安全漏洞掃描

    這種傳統方式幾乎不能檢測未知的新的惡意軟件種類，能檢測的已知惡意軟件經過簡單加殼或混淆后又不能檢測，且使用多態變形技術的惡意軟件在傳播過程中不斷隨機的改變著二進制文件內容，沒有固定的特征，使用該方法也不能檢測。新出現的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件，在釋放到互聯網前，都使用主流的反**軟件測試，確保主流的反**軟件無法識別這些惡意軟件，使得當前的反**軟件通常對它們無能為力，只有在惡意軟件大規模傳染后，捕獲到這些惡意軟件樣本，提取簽名和更新簽名庫，才能檢測這些惡意軟件。基于數據挖掘和機器學習的惡意軟件檢測方法將可執行文件表示成不同抽象層次的特征，使用這些特征來訓練分類模型，可實現惡意軟件的智能檢測，基于這些特征的檢測方法也取得了較高的準確率。受文本分類方法的啟發，研究人員提出了基于二進制可執行文件字節碼n-grams的惡意軟件檢測方法，這類方法提取的特征覆蓋了整個二進制可執行文件，包括pe文件頭、代碼節、數據節、導入節、資源節等信息，但字節碼n-grams特征通常沒有明顯的語義信息，大量具有語義的信息丟失，很多語義信息提取不完整。此外，基于字節碼n-grams的檢測方法提取代碼節信息考慮了機器指令的操作數。軟件第三方測評 招標策科技助力教育行業：數字化教學的創新應用 。

    第三方軟件檢測機構在開展第三方軟件測試的過程中，需要保持測試整體的嚴謹性，也需要對測試結果負責并確保公平公正性。所以，在測試過程中，軟件測試所使用的測試工具也是很重要的一方面。我們簡單介紹一下在軟件檢測過程中使用的那些軟件測試工具。眾所周知，軟件測試的參數項目包括功能性、性能、安全性等參數，而其中出具軟件測試報告主要的就是性能測試和安全測試所需要使用到的工具了。一、軟件測試性能測試工具這個參數的測試工具有loadrunner，jmeter兩大主要工具，國產化性能測試軟件目前市場并未有比較大的突破，其中loadrunner是商業軟件測試工具，jmeter為開源社區版本的性能測試工具。從第三方軟件檢測機構的角度上來說，是不太建議使用開源測試工具的。首先，開源測試工具并不能確保結果的準確性，雖然技術層面上來說都可以進行測試，但是因為開源更多的需要考量軟件測試人員的測試技術如何進行使用，涉及到了人為因素的影響，一般第三方軟件檢測機構都會使用loadrunner作為性能測試的工具來進行使用。而loadrunner被加拿大的一家公司收購以后，在整個中國市場區域的銷售和營銷都以第三方軟件檢測機構為基礎來開展工作。

    將訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖輸入深度神經網絡，訓練多模態深度集成模型；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法，首先合并訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的特征，融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為深度神經網絡模型的輸入，訓練多模態深度集成模型；(2)方案二：首先利用訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖分別訓練深度神經網絡模型，合并訓練的三個深度神經網絡模型的決策輸出，并將其作為感知機的輸入，訓練得到**終的多模態深度集成模型；(3)方案三：采用中間融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三個深度神經網絡分別學習訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的高等特征表示，并合并學習得到的訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的高等特征表示融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為下一個深度神經網絡的輸入，訓練得到多模態深度神經網絡模型。步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測試樣本。網絡延遲測評顯示亞太地區響應時間超歐盟2倍。

    快速原型模型部分需求-原型-補充-運行外包公司預先不能明確定義需求的軟件系統的開發，更好的滿足用戶需求并減少由于軟件需求不明確帶來的項目開發風險。不適合大型系統的開發，前提要有一個展示性的產品原型，在一定程度上的補充，限制開發人員的創新。螺旋模型每次功能都要**行風險評估，需求設計-測試很大程度上是一種風險驅動的方法體系，在每個階段循環前，都進行風險評估。需要有相當豐富的風險評估經驗和專門知識，在風險較大的項目開發中，很有必要，多次迭代，增加成本。軟件測試模型需求分析-概要設計-詳細設計-開發-單元測試-集成測試-系統測試-驗收測試***清楚標識軟件開發的階段包含底層測試和高層測試采用自頂向下逐步求精的方式把整個開發過程分成不同的階段，每個階段的工作都很明確，便于控制開發過程。缺點程序已經完成，錯誤在測試階段發現或沒有發現，不能及時修改而且需求經常變化導致V步驟反復執行，工作量很大。W模型開發一個V測試一個V用戶需求驗收測試設計需求分析系統測試設計概要設計集成測試設計詳細設計單元測試設計編碼單元測試集成集成測試運行系統測試交付驗收測試***測試更早的介入，可以發現開發初期的缺陷。代碼審計發現2處潛在內存泄漏風險，建議版本迭代修復。軟件驗收接口測試

第三方測評顯示軟件運行穩定性達99.8%，未發現重大系統崩潰隱患。網站安全漏洞掃描

    **小化對數損失基本等價于**大化分類器的準確度，對于完美的分類器，對數損失值為0。對數損失函數的計算公式如下：其中，y為輸出變量即輸出的測試樣本的檢測結果，x為輸入變量即測試樣本，l為損失函數，n為測試樣本(待檢測軟件的二進制可執行文件)數目，yij是一個二值指標，表示與輸入的第i個測試樣本對應的類別j，類別j指良性軟件或惡意軟件，pij為輸入的第i個測試樣本屬于類別j的概率，m為總類別數，本實施例中m＝2。分類器的性能也可用roc曲線(receiveroperatingcharacteristic)評價，roc曲線的縱軸是檢測率(true****itiverate)，橫軸是誤報率(false****itiverate)，該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報率之間的關系曲線。roc曲線下面積(areaunderroccurve，auc)的值是評價分類器比較綜合的指標，auc的值通常介于，較大的auc值一般表示分類器的性能較優。(3)特征提取提取dll和api信息特征視圖dll(dynamiclinklibrary)文件為動態鏈接庫文件，執行某一個程序時，相應的dll文件就會被調用。一個應用程序可使用多個dll文件，一個dll文件也可能被不同的應用程序使用。api(applicationprogramminginterface)函數是windows提供給用戶作為應用程序開發的接口。網站安全漏洞掃描