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。深圳艾策信息科技：打造智慧供应链的关键技术。西安软件测评机构
图书目录第1章软件测试描述第2章常见的软件测试方法第3章设计测试第4章程序分析技术第5章测试分析技术第6章测试自动化的优越性第7章测试计划与测试标准第8章介绍一种企业级测试工具第9章学习一种负载测试软件第10章软件测试的经验总结附录A常见测试术语附录B测试技术分类附录C常见的编码错误附录D有关的测试网站参考文献软件测试技术图书4书名:软件测试技术第2版作者：徐芳层次：高职高专配套：电子课件出版社：机械工业出版社出版时间：2012-06-26ISBN:978-7-111-37884-6开本：16开定价:目录第1章开始软件测试工作第2章执行系统测试第3章测试用例设计第4章测试工具应用第5章测试技术与应用第6章成为***的测试组长第7章测试文档实例词条图册更多图册。上海 软件测评 机构艾策检测以智能算法驱动分析，为工业产品提供全生命周期质量管控解决方案！
**小化对数损失基本等价于**大化分类器的准确度，对于完美的分类器，对数损失值为0。对数损失函数的计算公式如下：其中，y为输出变量即输出的测试样本的检测结果，x为输入变量即测试样本，l为损失函数，n为测试样本(待检测软件的二进制可执行文件)数目，yij是一个二值指标，表示与输入的第i个测试样本对应的类别j，类别j指良性软件或恶意软件，pij为输入的第i个测试样本属于类别j的概率，m为总类别数，本实施例中m＝2。分类器的性能也可用roc曲线(receiveroperatingcharacteristic)评价，roc曲线的纵轴是检测率(true****itiverate)，横轴是误报率(false****itiverate)，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。roc曲线下面积(areaunderroccurve，auc)的值是评价分类器比较综合的指标，auc的值通常介于，较大的auc值一般表示分类器的性能较优。(3)特征提取提取dll和api信息特征视图dll(dynamiclinklibrary)文件为动态链接库文件，执行某一个程序时，相应的dll文件就会被调用。一个应用程序可使用多个dll文件，一个dll文件也可能被不同的应用程序使用。api(applicationprogramminginterface)函数是windows提供给用户作为应用程序开发的接口。
比黑盒适用性广的优势就凸显出来了。[5]软件测试方法手动测试和自动化测试自动化测试，顾名思义就是软件测试的自动化，即在预先设定的条件下运行被测程序，并分析运行结果。总的来说，这种测试方法就是将以人驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程。对于手动测试，其在设计了测试用例之后，需要测试人员根据设计的测试用例一步一步来执行测试得到实际结果，并将其与期望结果进行比对。[5]软件测试方法不同阶段测试编辑软件测试方法单元测试单元测试主要是对该软件的模块进行测试，通过测试以发现该模块的实际功能出现不符合的情况和编码错误。由于该模块的规模不大，功能单一，结构较简单，且测试人员可通过阅读源程序清楚知道其逻辑结构，首先应通过静态测试方法，比如静态分析、代码审查等，对该模块的源程序进行分析，按照模块的程序设计的控制流程图，以满足软件覆盖率要求的逻辑测试要求。另外，也可采用黑盒测试方法提出一组基本的测试用例，再用白盒测试方法进行验证。若用黑盒测试方法所产生的测试用例满足不了软件的覆盖要求，可采用白盒法增补出新的测试用例，以满足所需的覆盖标准。其所需的覆盖标准应视模块的实际具体情况而定。第三方实验室验证数据处理速度较上代提升1.8倍。
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。多平台兼容性测试显示Linux环境下存在驱动适配问题。上海 软件测评 机构
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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。西安软件测评机构
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