應(yīng)用系統(tǒng)軟件測(cè)評(píng)服務(wù)

    每一種信息的來(lái)源或者形式，都可以稱為一種模態(tài)。例如，人有觸覺(jué)，聽覺(jué)，視覺(jué)，嗅覺(jué)。多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力。多模態(tài)學(xué)習(xí)從1970年代起步，經(jīng)歷了幾個(gè)發(fā)展階段，在2010年后***步入深度學(xué)習(xí)(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學(xué)習(xí)可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復(fù)雜的深度多模態(tài)模型。目前，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數(shù)據(jù)水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(intermediate-fusion)。前端融合將多個(gè)**的數(shù)據(jù)集融合成一個(gè)單一的特征向量空間，然后將其用作機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如圖1所示。由于多模態(tài)數(shù)據(jù)的前端融合往往無(wú)法充分利用多個(gè)模態(tài)數(shù)據(jù)間的互補(bǔ)性，且前端融合的原始數(shù)據(jù)通常包含大量的冗余信息。因此，多模態(tài)前端融合方法常常與特征提取方法相結(jié)合以剔除冗余信息，基于領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)從每個(gè)模態(tài)中提取更高等別的特征表示，或者應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法直接學(xué)習(xí)特征表示，然后在特性級(jí)別上進(jìn)行融合。后端融合則是將不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練好的分類器輸出決策進(jìn)行融合，如圖2所示。專業(yè)機(jī)構(gòu)認(rèn)證該程序內(nèi)存管理效率優(yōu)于行業(yè)平均水平23%。應(yīng)用系統(tǒng)軟件測(cè)評(píng)服務(wù)

    保留了較多信息，同時(shí)由于操作數(shù)比較隨機(jī)，某種程度上又沒(méi)有抓住主要矛盾，干擾了主要語(yǔ)義信息的提取。pe文件即可移植文件導(dǎo)入節(jié)中的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)(dll)和應(yīng)用程序接口(api)信息能大致反映軟件的功能和性質(zhì)，通過(guò)一個(gè)可執(zhí)行程序引用的dll和api信息可以粗略的預(yù)測(cè)該程序的功能和行為。belaoued和mazouzi應(yīng)用統(tǒng)計(jì)khi2檢驗(yàn)分析了pe格式的惡意軟件和良性軟件的導(dǎo)入節(jié)中的dll和api信息，分析顯示惡意軟件和良性軟件使用的dll和api信息統(tǒng)計(jì)上有明顯的區(qū)別。后續(xù)的研究人員提出了挖掘dll和api信息的惡意軟件檢測(cè)方法，該類方法提取的特征語(yǔ)義信息豐富，但*從二進(jìn)制可執(zhí)行文件的導(dǎo)入節(jié)提取特征，忽略了整個(gè)可執(zhí)行文件的大量信息。惡意軟件和被***二進(jìn)制可執(zhí)行文件格式信息上存在一些異常，這些異常是檢測(cè)惡意軟件的關(guān)鍵。研究人員提出了基于二進(jìn)制可執(zhí)行文件格式結(jié)構(gòu)信息的惡意軟件檢測(cè)方法，這類方法從二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe文件頭、節(jié)頭部、資源節(jié)等提取特征，基于這些特征使用機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法處理，取得了較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率。這類方法通常不受變形或多態(tài)等混淆技術(shù)影響，提取特征只需要對(duì)pe文件進(jìn)行格式解析，無(wú)需遍歷整個(gè)可執(zhí)行文件，提取特征速度較快。溫州第三方軟件測(cè)試機(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。

    步驟s2、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓(xùn)練樣本，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，將訓(xùn)練樣本的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特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型；步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測(cè)試樣本，并將測(cè)試樣本的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特征視圖輸入步驟s2訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行檢測(cè)并得出檢測(cè)結(jié)果。進(jìn)一步的，所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示，是統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示，是先對(duì)當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析，然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示，是先將當(dāng)前軟件樣本件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制字節(jié)碼序列，然后采用n-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng)，產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的，采用3-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng)產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的。

    在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的，軟件檢測(cè)公司已成為保障各行業(yè)信息化系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的力量。深圳艾策信息科技有限公司作為國(guó)內(nèi)軟件檢測(cè)公司領(lǐng)域的企業(yè)，始終以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)力，深耕電力能源、科研教育、政企單位、研發(fā)科技及醫(yī)療機(jī)構(gòu)等垂直場(chǎng)景，為客戶提供從需求分析到運(yùn)維優(yōu)化的全鏈條質(zhì)量保障服務(wù)。以專業(yè)能力筑牢行業(yè)壁壘作為專注于軟件檢測(cè)的技術(shù)型企業(yè)，艾策科技通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)的智能檢測(cè)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了測(cè)試流程的自動(dòng)化、化與智能化。其產(chǎn)品——軟件檢測(cè)系統(tǒng)，整合漏洞掃描、壓力測(cè)試、合規(guī)性驗(yàn)證等20余項(xiàng)功能模塊，可快速定位代碼缺陷、性能瓶頸及安全風(fēng)險(xiǎn)，幫助客戶將軟件故障率降低60%以上。針對(duì)電力能源行業(yè)，艾策科技開發(fā)了電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)專項(xiàng)檢測(cè)方案，成功保障某省級(jí)電力公司百萬(wàn)級(jí)用戶數(shù)據(jù)安全；在科研教育領(lǐng)域，其實(shí)驗(yàn)室管理軟件檢測(cè)服務(wù)覆蓋全國(guó)50余所高校，助力科研數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析的合規(guī)性升級(jí)。此外，公司為政企單位政務(wù)云平臺(tái)、研發(fā)科技企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品、醫(yī)療機(jī)構(gòu)智慧醫(yī)療系統(tǒng)提供的定制化檢測(cè)服務(wù)，均獲得客戶高度認(rèn)可。差異化服務(wù)塑造行業(yè)作為軟件檢測(cè)公司，艾策科技突破傳統(tǒng)檢測(cè)模式，推出“檢測(cè)+培訓(xùn)+咨詢”一體化服務(wù)體系。通過(guò)定期發(fā)布行業(yè)安全白皮書、舉辦技術(shù)研討會(huì)。從傳統(tǒng)到智能：艾策科技助力制造業(yè)升級(jí)之路。

    所以第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)可以說(shuō)是使用loadrunner軟件工具較多的一個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，也能保證軟件測(cè)試報(bào)告結(jié)果的性能準(zhǔn)確。二、軟件測(cè)試漏洞掃描工具在客戶需要的軟件測(cè)試報(bào)告中，軟件安全的滲透測(cè)試和漏洞掃描一般會(huì)作為信息安全性的軟件測(cè)試報(bào)告內(nèi)容。首先來(lái)說(shuō)一下漏洞掃描的工具，這部分在國(guó)際上有ibm很出名的一個(gè)掃描測(cè)試工具appscan，以及針對(duì)web等的全量化掃描器nessus。國(guó)產(chǎn)的目前的綠盟漏洞掃描設(shè)備也做得非常好，個(gè)人其實(shí)更建議用綠盟的漏洞掃描設(shè)備，規(guī)則全，掃描速度快，測(cè)試報(bào)告也更符合國(guó)情。三、軟件測(cè)試滲透測(cè)試工具滲透測(cè)試屬于第三方軟件檢測(cè)測(cè)評(píng)過(guò)程中的比較專業(yè)的一個(gè)測(cè)試項(xiàng)，對(duì)技術(shù)的要求也比較高，一般使用的工具為burpsuite這個(gè)專業(yè)安全工具，這個(gè)工具挺全能的，不光是安全服務(wù)常用的工具，同樣也認(rèn)可作為軟件滲透測(cè)試的工具輸出。總的來(lái)說(shuō)，第三方軟件檢測(cè)的那些軟件測(cè)試工具，都是為了確保軟件測(cè)試報(bào)告結(jié)果的整體有效性來(lái)進(jìn)行使用，也是第三方檢測(cè)機(jī)構(gòu)作為自主實(shí)驗(yàn)室的這個(gè)性質(zhì)，提供了具備正規(guī)效力的軟件測(cè)試過(guò)程和可靠的第三方檢測(cè)結(jié)果，所以客戶可以有一個(gè)初步的軟件測(cè)試工具了解，也對(duì)獲取一份有效的第三方軟件測(cè)試報(bào)告的結(jié)果可以有更清楚的認(rèn)識(shí)。深圳艾策信息科技：可持續(xù)發(fā)展的 IT 解決方案。軟件檢測(cè)報(bào)告合肥

壓力測(cè)試表明系統(tǒng)在5000并發(fā)用戶時(shí)響應(yīng)延遲激增300%。應(yīng)用系統(tǒng)軟件測(cè)評(píng)服務(wù)

    將訓(xùn)練樣本的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特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法，首先合并訓(xùn)練樣本的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特征視圖的特征，融合成一個(gè)單一的特征向量空間，然后將其作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型；(2)方案二：首先利用訓(xùn)練樣本的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特征視圖分別訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，合并訓(xùn)練的三個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的決策輸出，并將其作為感知機(jī)的輸入，訓(xùn)練得到**終的多模態(tài)深度集成模型；(3)方案三：采用中間融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本的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特征視圖的高等特征表示，并合并學(xué)習(xí)得到的訓(xùn)練樣本的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特征視圖的高等特征表示融合成一個(gè)單一的特征向量空間，然后將其作為下一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，訓(xùn)練得到多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測(cè)試樣本。應(yīng)用系統(tǒng)軟件測(cè)評(píng)服務(wù)