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?;跀祿诰蚝蜋C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。網絡安全新時代:深圳艾策的防御策略解析。軟件測評機構排名榜單公布
本書內容充實、實用性強,可作為高職高專院校計算機軟件軟件測試技術課程的教材,也可作為有關軟件測試的培訓教材,對從事軟件測試實際工作的相關技術人員也具有一定的參考價值。目錄前言第1章軟件測試基本知識第2章測試計劃第3章測試設計和開發第4章執行測試第5章測試技術與應用第6章軟件測試工具第7章測試文檔實例附錄IEEE模板參考文獻軟件測試技術圖書3基本信息書號:軟件測試技術7-113-07054作者:李慶義定價:出版日期:套系名稱:21世紀高校計算機應用技術系列規劃教材出版單位:**鐵道出版社內容簡介本書主要介紹軟件適用測試技術。內容分為三部分,***部分為概念基礎、測試理論的背景及發展,簡要地分析了當前測試技術的現狀;第二部分介紹軟件測試的程序分析技術、測試技術,軟件測試的方法和策略,分析了軟件業在測試方面的研究成果,并總結了測試的基本原則和一些好的實踐經驗;第三部分介紹了兩種測試工具軟件——基于Windows的WinRunner和服務器負載測試軟件WAS。本書結合實際,從一些具體的實例出發,介紹軟件測試的一些基本概念和方法,分析出軟件測試的基本理論知識,適用性比較強。應用系統軟件檢測報告滲透測試報告暴露2個高危API接口需緊急加固。
嘗試了前端融合、后端融合和中間融合三種融合方法對進行有效融合,有效提高了惡意軟件的準確率,具備較好的泛化性能和魯棒性。實驗結果顯示,相對**且互補的特征視圖和不同深度學習融合機制的使用明顯提高了檢測方法的檢測能力和泛化性能,其中較優的中間融合方法取得了%的準確率,對數損失為,auc值為。有效解決了現有采用二進制可執行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法檢測結果準確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題。另外,惡意軟件很難同時偽造良性軟件的多個抽象層次的特征以逃避檢測,本發明實施例同時融合軟件的二進制可執行文件的多個抽象層次的特征,可準確檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件,解決了現有采用二進制可執行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法難以檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問題。附圖說明為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案,下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖**是本發明的一些實施例,對于本領域普通技術人員來講,在不付出創造性勞動的前提下,還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1是前端融合方法的流程圖。
比黑盒適用性廣的優勢就凸顯出來了。[5]軟件測試方法手動測試和自動化測試自動化測試,顧名思義就是軟件測試的自動化,即在預先設定的條件下運行被測程序,并分析運行結果。總的來說,這種測試方法就是將以人驅動的測試行為轉化為機器執行的一種過程。對于手動測試,其在設計了測試用例之后,需要測試人員根據設計的測試用例一步一步來執行測試得到實際結果,并將其與期望結果進行比對。[5]軟件測試方法不同階段測試編輯軟件測試方法單元測試單元測試主要是對該軟件的模塊進行測試,通過測試以發現該模塊的實際功能出現不符合的情況和編碼錯誤。由于該模塊的規模不大,功能單一,結構較簡單,且測試人員可通過閱讀源程序清楚知道其邏輯結構,首先應通過靜態測試方法,比如靜態分析、代碼審查等,對該模塊的源程序進行分析,按照模塊的程序設計的控制流程圖,以滿足軟件覆蓋率要求的邏輯測試要求。另外,也可采用黑盒測試方法提出一組基本的測試用例,再用白盒測試方法進行驗證。若用黑盒測試方法所產生的測試用例滿足不了軟件的覆蓋要求,可采用白盒法增補出新的測試用例,以滿足所需的覆蓋標準。其所需的覆蓋標準應視模塊的實際具體情況而定。艾策檢測以智能算法驅動分析,為工業產品提供全生命周期質量管控解決方案!
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。能耗評估顯示后臺服務耗電量超出行業基準值42%。錫林浩特軟件檢測報告
覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測方案設計與實施!軟件測評機構排名榜單公布
此外格式結構信息具有明顯的語義信息,但基于格式結構信息的檢測方法沒有提取決定軟件行為的代碼節和數據節信息作為特征。某一種類型的特征都從不同的視角反映刻畫了可執行文件的一些性質,字節碼n-grams、dll和api信息、格式結構信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區分信息,但都存在著一定的局限性,不能充分、綜合、整體的表示可執行文件的本質,使得檢測結果準確率不高、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。技術實現要素:本發明實施例的目的在于提供一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法,以解決現有采用二進制可執行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法檢測準確率不高、檢測可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題,以及其難以檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問題。本發明實施例所采用的技術方案是,基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法,按照以下步驟進行:步驟s1、提取軟件樣本的二進制可執行文件的dll和api信息、pe格式結構信息以及字節碼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碼n-grams特征視圖。軟件測評機構排名榜單公布