不*可以用于回归测试，也可以为以后的测试提供参考。[4](8)错误不可避免原则。在测试时不能首先假设程序中没有错误。[4]软件测试方法分类编辑软件测试方法的分类有很多种，以测试过程中程序执行状态为依据可分为静态测试（StaticTesting，ST）和动态测试（DynamicTesting，DT）;以具体实现算法细节和系统内部结构的相关情况为根据可分黑盒测试、白盒测试和灰盒测试三类;从程序执行的方式来分类，可分为人工测试（ManualTesting，MT）和自动化测试（AutomaticTesting，AT）。[5]软件测试方法静态测试和动态测试（1）静态测试。静态测试的含义是被测程序不运行，只依靠分析或检查源程序的语句、结构、过程等来检查程序是否有错误。即通过对软件的需求规格说明书、设计说明书以及源程序做结构分析和流程图分析，从而来找出错误。例如不匹配的参数，未定义的变量等。[5]（2）动态测试。动态测试与静态测试相对应，其是通过运行被测试程序，对得到的运行结果与预期的结果进行比较分析，同时分析运行效率和健壮性能等。这种方法可简单分为三个步骤:构造测试实例、执行程序以及分析结果。[5]软件测试方法黑盒测试、白盒测试和灰盒测试（1）黑盒测试。多平台兼容性测试显示Linux环境下存在驱动适配问题。合肥软件检测报告电话
并将测试样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图输入步骤s2训练得到的多模态深度集成模型中，对测试样本进行检测并得出检测结果。实验结果与分析(1)样本数据集选取实验评估使用了不同时期的恶意软件和良性软件样本，包含了7871个良性软件样本和8269个恶意软件样本，其中4103个恶意软件样本是2011年以前发现的，4166个恶意软件样本是近年来新发现的；3918个良性软件样本是从全新安装的windowsxpsp3系统中收集的，3953个良性软件样本是从全新安装的32位windows7系统中收集的。所有的恶意软件样本都是从vxheavens网站中收集的，所有的样本格式都是windowspe格式的，样本数据集构成如表1所示。表1样本数据集类别恶意软件样本良性软件样本早期样本41033918近期样本41663953合计82697871(2)评价指标及方法分类性能主要用两个指标来评估：准确率和对数损失。准确率测量所有预测中正确预测的样本占总样本的比例，*凭准确率通常不足以评估预测的鲁棒性，因此还需要使用对数损失。对数损失(logarithmicloss)，也称交叉熵损失(cross-entropyloss)，是在概率估计上定义的，用于测量预测类别与真实类别之间的差距大小。天津游戏软件检测报告基于 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！
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。
的值不一定判定表法根据因果来制定判定表组成部分1条件桩:所有条件2动作桩:所有结果3条件项:针对条件桩的取值4动作项:针对动作桩的取值不犯罪，不抽*是好男人，不喝酒是好男人，只要打媳妇就是坏男人条件桩1不犯罪1102不抽*1013不喝酒011动作桩好男人11坏男人1场景法模拟用户操作软件时的场景，主要用于测试系统的业务流程先关注功能和业务是否正确实现，然后再使用等价类和边界值进行检测。基本流正确的业务流程来实现一条操作路径备选流模拟一条错误的操作流程用例场景要从开始到结束便利用例中所有的基本流和备选流。流程分析法流程-路径针对路径使用路径分析的方法设计测试用例降低测试用例设计难度，只要搞清楚各种流程，就可以设计出高质量的测试用例，而不需要太多测试经验1详细了解需求2根据需求说明或界面原型，找出业务流程的哥哥页面以及流转关系3画出业务流程axure4写用例，覆盖所有路径分支错误推断法利用经验猜测出出错的可能类型，列出所有可能的错误和容易发生错误的情况。多考虑异常，反面，特殊输入，以攻击者的态度对台程序。正交表对可选项多种可取值进行均等选取组合，**大概率覆盖测试用例1根据控件和取值数选择一个合适的正交表2列举取值并编号。云计算与 AI 融合：深圳艾策的创新解决方案。
生成取值表。3把取值表与选择的正交表进行映射控件数Ln(取值数)3个控件5个取值5的3次幂混合正交表当控件的取值数目水平不一致时候，使用allp**rs工具生成1等价类划分法划分值2边界值分析法边界值3错误推断法经验4因果图分析法关系5判定表法条件和结果6流程图法流程路径梳理7场景法主要功能和业务的事件8正交表先关注主要功能和业务流程，业务逻辑是否正确实现，考虑场景法需要输入数据的地方，考虑等价类划分法+边界值分析法，发现程序错误的能力**强存在输入条件的组合情况，考虑因果图判定表法多种参数配置组合情况，正交表排列法采用错误推断法再追加测试用例。需求分析场景法分析主要功能输入的等价类边界值输入的各种组合因果图判定表多种参数配置正交表错误推断法经验软件缺陷软件产品中存在的问题，用户所需要的功能没有完全实现。人工智能在金融领域的应用：艾策科技的实践案例。合肥软件检测报告电话
压力测试表明系统在5000并发用户时响应延迟激增300%。合肥软件检测报告电话
先将训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图分别输入至一个深度神经网络中抽取高等特征表示，然后合并抽取的高等特征表示并将其作为下一个深度神经网络的输入进行模型训练，得到多模态深度集成模型。进一步的，所述多模态深度集成模型的隐藏层的***函数采用relu，输出层的***函数采用sigmoid，中间使用dropout层进行正则化，优化器采用adagrad。进一步的，所述训练得到的多模态深度集成模型中，用于抽取dll和api信息特征视图的深度神经网络包含3个隐含层，且3个隐含层中间间隔设置有dropout层；用于抽取格式信息特征视图的深度神经网络包含2个隐含层，且2个隐含层中间设置有dropout层；用于抽取字节码n-grams特征视图的深度神经网络包含4个隐含层，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，且2个隐含层中间设置有dropout层；所述dropout层的dropout率均等于。本发明实施例的有益效果是，提出了一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，应用了多模态深度学习方法来融合dll和api、格式结构信息、字节码n-grams特征。合肥软件检测报告电话
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