optimizer)采用的是adagrad,batch_size是40。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練基本都是基于梯度下降的,尋找函數(shù)值下降速度**快的方向,沿著下降方向迭代,迅速到達(dá)局部**優(yōu)解的過程就是梯度下降的過程。使用訓(xùn)練集中的全部樣本訓(xùn)練一次就是一個(gè)epoch,整個(gè)訓(xùn)練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會(huì)影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重值的更新次數(shù)。本次實(shí)驗(yàn)使用了80%的樣本訓(xùn)練,20%的樣本驗(yàn)證,訓(xùn)練50個(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加,前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖5所示,模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出,當(dāng)epoch值從0增加到5過程中,模型的驗(yàn)證準(zhǔn)確率和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失有一定程度的波動(dòng);當(dāng)epoch值從5到50的過程中,前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率基本不變,訓(xùn)練和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失基本不變;綜合分析圖5和圖6的準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失變化曲線,選取epoch的較優(yōu)值為30。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為30后,進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。前端融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是%,對(duì)數(shù)損失是,混淆矩陣如圖7所示,規(guī)范化后的混淆矩陣如圖8所示。前端融合模型的roc曲線如圖9所示,該曲線反映的是隨著檢測(cè)閾值變化下檢測(cè)率與誤報(bào)率之間的關(guān)系曲線。兼容性測(cè)試涵蓋35款設(shè)備,通過率91.4%。南京第三方軟件檢測(cè)公司
之所以被稱為黑盒測(cè)試是因?yàn)榭梢詫⒈粶y(cè)程序看成是一個(gè)無法打開的黑盒,而工作人員在不軟件測(cè)試方法考慮任何程序內(nèi)部結(jié)構(gòu)和特性的條件下,根據(jù)需求規(guī)格說明書設(shè)計(jì)測(cè)試實(shí)例,并檢查程序的功能是否能夠按照規(guī)范說明準(zhǔn)確無誤的運(yùn)行。其主要是對(duì)軟件界面和軟件功能進(jìn)行測(cè)試。對(duì)于黑盒測(cè)試行為必須加以量化才能夠有效的保證軟件的質(zhì)量。[5](2)白盒測(cè)試。其與黑盒測(cè)試不同,它主要是借助程序內(nèi)部的邏輯和相關(guān)信息,通過檢測(cè)內(nèi)部動(dòng)作是否按照設(shè)計(jì)規(guī)格說明書的設(shè)定進(jìn)行,檢查每一條通路能否正常工作。白盒測(cè)試是從程序結(jié)構(gòu)方面出發(fā)對(duì)測(cè)試用例進(jìn)行設(shè)計(jì)。其主要用于檢查各個(gè)邏輯結(jié)構(gòu)是否合理,對(duì)應(yīng)的模塊**路徑是否正常以及內(nèi)部結(jié)構(gòu)是否有效。常用的白盒測(cè)試法有控制流分析、數(shù)據(jù)流分析、路徑分析、程序變異等,其中邏輯覆蓋法是主要的測(cè)試方法。[5](3)灰盒測(cè)試。灰盒測(cè)試則介于黑盒測(cè)試和白盒測(cè)試之間。灰盒測(cè)試除了重視輸出相對(duì)于出入的正確性,也看重其內(nèi)部表現(xiàn)。但是它不可能像白盒測(cè)試那樣詳細(xì)和完整。它只是簡(jiǎn)單的靠一些象征性的現(xiàn)象或標(biāo)志來判斷其內(nèi)部的運(yùn)行情況,因此在內(nèi)部結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤,但輸出結(jié)果正確的情況下可以采取灰盒測(cè)試方法。因?yàn)樵诖饲闆r下灰盒比白盒**。武漢軟件評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)艾策紡織品檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室配備氣候老化模擬艙,驗(yàn)證戶外用品的耐久性與色牢度。
在不知道多長(zhǎng)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(dòng),產(chǎn)生大量的短序列,由機(jī)器學(xué)習(xí)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(chǎn)生短序列的方法叫n-grams。“080074ff13b2”的字節(jié)碼序列,如果以3-grams產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列,將得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四個(gè)短序列。每個(gè)短序列特征的權(quán)重表示有多種方法。**簡(jiǎn)單的方法是如果該短序列在具體樣本中出現(xiàn),就表示為1;如果沒有出現(xiàn),就表示為0,也可以用。本實(shí)施例采用3-grams方法提取特征,3-grams產(chǎn)生的短序列非常龐大,將產(chǎn)生224=(16,777,216)個(gè)特征,如此龐大的特征集在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中存儲(chǔ)和算法效率上都是問題。如果短序列特征的tf較小,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)可能沒有意義,選取了tf**高的5000個(gè)短序列特征,計(jì)算每個(gè)短序列特征的,每個(gè)短序列特征的權(quán)重是判斷其所在軟件樣本是否為惡意軟件的依據(jù),也是區(qū)分每個(gè)軟件樣本的依據(jù)。(4)前端融合前端融合的架構(gòu)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(jīng)網(wǎng)絡(luò),隱藏層的***函數(shù)為relu,輸出層的***函數(shù)是sigmoid,中間使用dropout層進(jìn)行正則化,防止過擬合,優(yōu)化器。
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[1]中文名軟件測(cè)試方法外文名SoftwareTestingMethod目的測(cè)試軟件性能所屬行業(yè)計(jì)算機(jī)作用選擇合適的軟件目錄1概述2原則3分類?靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試?黑盒測(cè)試、白盒測(cè)試和灰盒測(cè)試?手動(dòng)測(cè)試和自動(dòng)化測(cè)試4不同階段測(cè)試?單元測(cè)試?集成測(cè)試?系統(tǒng)測(cè)試?驗(yàn)收測(cè)試5重要性軟件測(cè)試方法概述編輯軟件測(cè)試方法的目的包括:發(fā)現(xiàn)軟件程序中的錯(cuò)誤、對(duì)軟件是否符合設(shè)計(jì)要求,以及是否符合合同中所要達(dá)到的技術(shù)要求,進(jìn)行有關(guān)驗(yàn)證以及評(píng)估軟件的質(zhì)量。**終實(shí)現(xiàn)將高質(zhì)量的軟件系統(tǒng)交給用戶的目的。而軟件的基本測(cè)試方法主要有靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試、功能測(cè)試、性能測(cè)試、黑盒測(cè)試和白盒測(cè)試等等。[2]軟件測(cè)試方法眾多,比較常用到的測(cè)試方法有等價(jià)類劃分、場(chǎng)景法,偶爾會(huì)使用到的測(cè)試方法有邊界值和判定表,還有包括不經(jīng)常使用到的正交排列法和測(cè)試大綱法。其中等價(jià)類劃分、邊界值分析、判定表等屬于黑盒測(cè)試方法;只對(duì)功能是否可以滿足規(guī)定要求進(jìn)行檢查,主要用于軟件的確認(rèn)測(cè)試階段。白盒測(cè)試也叫做結(jié)構(gòu)測(cè)試或邏輯驅(qū)動(dòng)測(cè)試,是基于覆蓋的全部代碼和路徑、條件的測(cè)試,通過測(cè)試檢測(cè)產(chǎn)品內(nèi)部性能,檢驗(yàn)程序中的路徑是否可以按照要求完成工作,但是并不對(duì)功能進(jìn)行測(cè)試,主要用于軟件的驗(yàn)證。性能基準(zhǔn)測(cè)試GPU利用率未達(dá)理論最大值67%。沈陽(yáng)軟件驗(yàn)收測(cè)試價(jià)格
隱私合規(guī)檢測(cè)確認(rèn)用戶數(shù)據(jù)加密符合GDPR標(biāo)準(zhǔn)要求。南京第三方軟件檢測(cè)公司
此外格式結(jié)構(gòu)信息具有明顯的語(yǔ)義信息,但基于格式結(jié)構(gòu)信息的檢測(cè)方法沒有提取決定軟件行為的代碼節(jié)和數(shù)據(jù)節(jié)信息作為特征。某一種類型的特征都從不同的視角反映刻畫了可執(zhí)行文件的一些性質(zhì),字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區(qū)分信息,但都存在著一定的局限性,不能充分、綜合、整體的表示可執(zhí)行文件的本質(zhì),使得檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳。此外,惡意軟件通常偽造出和良性軟件相似的特征,逃避反**軟件的檢測(cè)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法,以解決現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類型進(jìn)行惡意軟件檢測(cè)的檢測(cè)方法檢測(cè)準(zhǔn)確率不高、檢測(cè)可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題,以及其難以檢測(cè)出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問題。本發(fā)明實(shí)施例所采用的技術(shù)方案是,基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法,按照以下步驟進(jìn)行:步驟s1、提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息以及字節(jié)碼n-grams的特征表示,生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖。南京第三方軟件檢測(cè)公司