12)把节装入到vmm的地址空间；(13)可选头部的sizeofcode域取值不正确；(14)含有可疑标志。此外，恶意软件和良性软件间以下格式特征也存在明显的统计差异：(1)证书表是软件厂商的可认证的声明，恶意软件很少有证书表，而良性软件大部分都有软件厂商可认证的声明；(2)恶意软件的调试数据也明显小于正常文件的，这是因为恶意软件为了增加调试的难度，很少有调试数据；(3)恶意软件4个节(.text、.rsrc、.reloc和.rdata)的characteristics属性和良性软件的也有明显差异，characteristics属性通常**该节是否可读、可写、可执行等，部分恶意软件的代码节存在可写异常，只读数据节和资源节存在可写、可执行异常等；(4)恶意软件资源节的资源个数也明显少于良性软件的，如消息表、组图表、版本资源等，这是因为恶意软件很少使用图形界面资源，也很少有版本信息。pe文件很多格式属性没有强制限制，文件完整性约束松散，存在着较多的冗余属性和冗余空间，为pe格式恶意软件的传播和隐藏创造了条件。此外，由于恶意软件为了方便传播和隐藏，尽一切可能的减小文件大小，文件结构的某些部分重叠，同时对一些属性进行了特别设置以达到anti-dump、anti-debug或抗反汇编。第三方验证实际启动速度较厂商宣称慢0.7秒。西安系统软件检测报告
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。江苏软件检测公司第三方测评显示软件运行稳定性达99.8%，未发现重大系统崩溃隐患。
坐标点(0,1)**一个完美的分类器，它将所有的样本都正确分类。roc曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。从图9可以看出，该方案的roc曲线非常接近左上角，性能较优。另外，前端融合模型的auc值为。(5)后端融合后端融合的架构如图10所示，后端融合方式用三种模态的特征分别训练神经网络模型，然后进行决策融合，隐藏层的***函数为relu，输出层的***函数是sigmoid，中间使用dropout层进行正则化，防止过拟合，优化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。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，后端融合模型的准确率变化曲线如图11所示，模型的对数损失变化曲线如图12所示。从图11和图12可以看出，当epoch值从0增加到5过程中，模型的训练准确率和验证准确率快速提高，模型的训练对数损失和验证对数损失快速减少；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小幅提高，训练对数损失和验证对数损失缓慢下降；综合分析图11和图12的准确率和对数损失变化曲线，选取epoch的较优值为40。确定模型的训练迭代数为40后，进行了10折交叉验证实验。
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。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！
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。多平台兼容性测试显示Linux环境下存在驱动适配问题。上海软件评测公司
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先将当前软件样本件的二进制可执行文件转换为十六进制字节码序列，然后采用n-grams方法在十六进制字节码序列中滑动，产生大量的连续部分重叠的短序列特征，提取得到当前软件样本的二进制可执行文件的字节码n-grams的特征表示。生成软件样本的dll和api信息特征视图，是先统计所有类别已知的软件样本的pe可执行文件引用的dll和api信息，从中选取引用频率**高的多个dll和api信息；然后判断当前的软件样本的导入节里是否存在选择出的某个引用频率**高的dll和api信息，如存在，则将当前软件样本的该dll或api信息以1表示，否则将其以0表示，从而对当前软件样本的所有dll和api信息进行表示形成当前软件样本的dll和api信息特征视图。生成软件样本的格式信息特征视图，是从当前软件样本的pe格式结构信息中选取可能区分恶意软件和良性软件的pe格式结构特征，形成当前软件样本的格式信息特征视图。从当前软件样本的pe格式结构信息中选取可能区分恶意软件和良性软件的pe格式结构特征，是从当前软件样本的pe格式结构信息中确定存在特定格式异常的pe格式结构特征以及存在明显的统计差异的格式结构特征。特定格式异常包括：(1)代码从**后一节开始执行，(2)节头部可疑的属性，。西安系统软件检测报告
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