[VIP第1年] 指数:3
每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉。多模态机器学习旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。多模态学习从1970年代起步，经历了几个发展阶段，在2010年后***步入深度学习(deeplearning)阶段。在某种意义上，深度学习可以被看作是允许我们“混合和匹配”不同模型以创建复杂的深度多模态模型。目前，多模态数据融合主要有三种融合方式：前端融合(early-fusion)即数据水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即决策水平融合(decision-levelfusion)以及中间融合(intermediate-fusion)。前端融合将多个**的数据集融合成一个单一的特征向量空间，然后将其用作机器学习算法的输入，训练机器学习模型，如图1所示。由于多模态数据的前端融合往往无法充分利用多个模态数据间的互补性，且前端融合的原始数据通常包含大量的冗余信息。因此，多模态前端融合方法常常与特征提取方法相结合以剔除冗余信息，基于领域经验从每个模态中提取更高等别的特征表示，或者应用深度学习算法直接学习特征表示，然后在特性级别上进行融合。后端融合则是将不同模态数据分别训练好的分类器输出决策进行融合，如图2所示。企业数字化转型指南：艾策科技的实用建议。深圳软件检测报告定制
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。浙江cnas 软件测评机构深圳艾策信息科技：赋能中小企业的数字化未来。
测试人员素质要求1、责任心2、学习能力3、怀疑精神4、沟通能力5、专注力6、洞察力7、团队精神8、注重积累软件测试技术测试目的编辑软件测试的目的是为了保证软件产品的**终质量，在软件开发的过程中，对软件产品进行质量控制。一般来说软件测试应由**的产品评测中心负责，严格按照软件测试流程，制定测试计划、测试方案、测试规范，实施测试，对测试记录进行分析，并根据回归测试情况撰写测试报告。测试是为了证明程序有错，而不能保证程序没有错误。软件测试技术常见测试编辑回归测试功能测试压力测试负载测试性能测试易用性测试安装与反安装测试**测试安全性测试兼容性测试内存泄漏测试比较测试Alpha测试Beta测试测试信息流1、软件配置2、测试配置3、测试工具软件测试技术-软件测试的分类1、从是否需要执行被测试软件的角度分类（静态测试和动态测试）。2、从测试是否针对软件结构与算法的角度分类（白盒测试和黑盒测试）。3、从测试的不同阶段分类（单元测试、集成测试、系统测试、验收测试）。
之所以被称为黑盒测试是因为可以将被测程序看成是一个无法打开的黑盒，而工作人员在不软件测试方法考虑任何程序内部结构和特性的条件下，根据需求规格说明书设计测试实例，并检查程序的功能是否能够按照规范说明准确无误的运行。其主要是对软件界面和软件功能进行测试。对于黑盒测试行为必须加以量化才能够有效的保证软件的质量。[5]（2）白盒测试。其与黑盒测试不同，它主要是借助程序内部的逻辑和相关信息，通过检测内部动作是否按照设计规格说明书的设定进行，检查每一条通路能否正常工作。白盒测试是从程序结构方面出发对测试用例进行设计。其主要用于检查各个逻辑结构是否合理，对应的模块**路径是否正常以及内部结构是否有效。常用的白盒测试法有控制流分析、数据流分析、路径分析、程序变异等，其中逻辑覆盖法是主要的测试方法。[5]（3）灰盒测试。灰盒测试则介于黑盒测试和白盒测试之间。灰盒测试除了重视输出相对于出入的正确性，也看重其内部表现。但是它不可能像白盒测试那样详细和完整。它只是简单的靠一些象征性的现象或标志来判断其内部的运行情况，因此在内部结果出现错误，但输出结果正确的情况下可以采取灰盒测试方法。因为在此情况下灰盒比白盒**。漏洞扫描报告显示依赖库存在5个已知CVE漏洞。
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。自动化测试发现7个边界条件未处理的异常情况。西安第三方软件检测单位
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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。深圳软件检测报告定制
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