尝试了前端融合、后端融合和中间融合三种融合方法对进行有效融合，有效提高了恶意软件的准确率，具备较好的泛化性能和鲁棒性。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。有效解决了现有采用二进制可执行文件的单一特征类型进行恶意软件检测的检测方法检测结果准确率不高、可靠性低、泛化性和鲁棒性不佳的问题。另外，恶意软件很难同时伪造良性软件的多个抽象层次的特征以逃避检测，本发明实施例同时融合软件的二进制可执行文件的多个抽象层次的特征，可准确检测出伪造良性软件特征的恶意软件，解决了现有采用二进制可执行文件的单一特征类型进行恶意软件检测的检测方法难以检测出伪造良性软件特征的恶意软件的问题。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图**是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是前端融合方法的流程图。数据驱动决策：艾策科技如何提升企业竞争力。长春安全软件检测报告
保留了较多信息，同时由于操作数比较随机，某种程度上又没有抓住主要矛盾，干扰了主要语义信息的提取。pe文件即可移植文件导入节中的动态链接库(dll)和应用程序接口(api)信息能大致反映软件的功能和性质，通过一个可执行程序引用的dll和api信息可以粗略的预测该程序的功能和行为。belaoued和mazouzi应用统计khi2检验分析了pe格式的恶意软件和良性软件的导入节中的dll和api信息，分析显示恶意软件和良性软件使用的dll和api信息统计上有明显的区别。后续的研究人员提出了挖掘dll和api信息的恶意软件检测方法，该类方法提取的特征语义信息丰富，但*从二进制可执行文件的导入节提取特征，忽略了整个可执行文件的大量信息。恶意软件和被***二进制可执行文件格式信息上存在一些异常，这些异常是检测恶意软件的关键。研究人员提出了基于二进制可执行文件格式结构信息的恶意软件检测方法，这类方法从二进制可执行文件的pe文件头、节头部、资源节等提取特征，基于这些特征使用机器学习分类算法处理，取得了较高的检测准确率。这类方法通常不受变形或多态等混淆技术影响，提取特征只需要对pe文件进行格式解析，无需遍历整个可执行文件，提取特征速度较快。重庆软件第三方测评公司网络安全新时代：深圳艾策的防御策略解析。
***级初始级TMM初始级软件测试过程的特点是测试过程无序，有时甚至是混乱的，几乎没有妥善定义的。初始级中软件的测试与调试常常被混为一谈，软件开发过程中缺乏测试资源，工具以及训练有素的测试人员。初始级的软件测试过程没有定义成熟度目标。第二级定义级TMM的定义级中，测试己具备基本的测试技术和方法，软件的测试与调试己经明确地被区分开。这时，测试被定义为软件生命周期中的一个阶段，它紧随在编码阶段之后。但在定义级中，测试计划往往在编码之后才得以制订，这显然有背于软件工程的要求。TMM的定义级中需实现3个成熟度目标:制订测试与调试目标，启动测试计划过程，制度化基本的测试技术和方法。(I)制订测试与调试目标软件**必须消晰地区分软件开发的测试过程与调试过程，识别各自的目标，任务和括动。正确区分这两个过程是提高软件**测试能力的基础。与调试工作不同，测试工作是一种有计划的活动，可以进行管理和控制。这种管理和控制活动需要制订相应的策略和政策，以确定和协调这两个过程。制订测试与调试目标包含5个子成熟度目标:1)分别形成测试**和调试**，并有经费支持。2)规划并记录测试目标。3)规划井记录调试目标。4)将测试和调试目标形成文档。
它已被扩展成与软件生命周期融为一体的一组已定义的活动。测试活动遵循软件生命周期的V字模型。测试人员在需求分析阶段便开始着手制订测试计划，并根据用户或客户需求建立测试目标，同时设计测试用例并制订测试通过准则。在集成级上，应成立软件测试**，提供测试技术培训，关键的测试活动应有相应的测试工具予以支持。在该测试成熟度等级上，没有正式的评审程序，没有建立质量过程和产品属性的测试度量。集成级要实现4个成熟度目标，它们分别是:建立软件测试**，制订技术培训计划，软件全寿命周期测试，控制和监视测试过程。(I)建立软件测试**软件测试的过程及质量对软件产品质量有直接影响。由于测试往往是在时间紧，压力大的情况下所完成的一系列复杂的活动，因此应由训练有素的人员组成测试组。测试组要完成与测试有关的多种活动，包括负责制订测试计划，实施测试执行，记录测试结果，制订与测试有关的标准和测试度量，建立铡试数据库，测试重用，测试**以及测试评价等。建立软件测试**要实现4个子目标:1)建立全**范围内的测试组，并得到上级管理层的领导和各方面的支持，包括经费支持。2)定义测试组的作用和职责。3)由训练有素的人员组成测试组。艾策检测团队采用多模态传感器融合技术，构建智能工厂设备状态健康监测体系。
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**。深圳艾策信息科技：可持续发展的 IT 解决方案。北京软件安全测试
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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。长春安全软件检测报告
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