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上传时间:2025-04-30 浏览次数:
文章摘要:    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

    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。艾策科技发布产品:智能企业管理平台。上海软件评测

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    optimizer)采用的是adagrad,batch_size是40。深度神经网络模型训练基本都是基于梯度下降的,寻找函数值下降速度**快的方向,沿着下降方向迭代,迅速到达局部**优解的过程就是梯度下降的过程。使用训练集中的全部样本训练一次就是一个epoch,整个训练集被使用的总次数就是epoch的值。epoch值的变化会影响深度神经网络的权重值的更新次数。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,前端融合模型的准确率变化曲线如图5所示,模型的对数损失变化曲线如图6所示。从图5和图6可以看出,当epoch值从0增加到5过程中,模型的验证准确率和验证对数损失有一定程度的波动;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基本不变,训练和验证对数损失基本不变;综合分析图5和图6的准确率和对数损失变化曲线,选取epoch的较优值为30。确定模型的训练迭代数为30后,进行了10折交叉验证实验。前端融合模型的10折交叉验证的准确率是%,对数损失是,混淆矩阵如图7所示,规范化后的混淆矩阵如图8所示。前端融合模型的roc曲线如图9所示,该曲线反映的是随着检测阈值变化下检测率与误报率之间的关系曲线。哈尔滨软件测试公司艾策纺织品检测实验室配备气候老化模拟舱,验证户外用品的耐久性与色牢度。

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    对一些质量要求和可靠性要求较高的模块,一般要满足所需条件的组合覆盖或者路径覆盖标准。[2]软件测试方法集成测试集成测试是软件测试的第二阶段,在这个阶段,通常要对已经严格按照程序设计要求和标准组装起来的模块同时进行测试,明确该程序结构组装的正确性,发现和接口有关的问题,比如模块接口的数据是否会在穿越接口时发生丢失;各个模块之间因某种疏忽而产生不利的影响;将模块各个子功能组合起来后产生的功能要求达不到预期的功能要求;一些在误差范围内且可接受的误差由于长时间的积累进而到达了不能接受的程度;数据库因单个模块发生错误造成自身出现错误等等。同时因集成测试是界于单元测试和系统测试之间的,所以,集成测试具有承上启下的作用。因此有关测试人员必须做好集成测试工作。在这一阶段,一般采用的是白盒和黑盒结合的方法进行测试,验证这一阶段设计的合理性以及需求功能的实现性。[2]软件测试方法系统测试一般情况下,系统测试采用黑盒法来进行测试的,以此来检查该系统是否符合软件需求。本阶段的主要测试内容包括健壮性测试、性能测试、功能测试、安装或反安装测试、用户界面测试、压力测试、可靠性及安全性测试等。

    所述生成软件样本的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。进一步的,所述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。进一步的,所述从当前软件样本的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;所述特定格式异常包括:(1)代码从**后一节开始执行,(2)节头部可疑的属性,(3)pe可选头部有效尺寸的值不正确,(4)节之间的“间缝”,(5)可疑的代码重定向,(6)可疑的代码节名称,(7)可疑的头部***,(8)来自,(9)导入地址表被修改,(10)多个pe头部,(11)可疑的重定位信息,。用户体验测评中界面交互评分低于同类产品均值15.6%。

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    k为短序列特征总数,1≤i≤k。可执行文件长短大小不一,为了防止该特征统计有偏,使用∑knk,j进行归一化处理。逆向文件频率(inversedocumentfrequency,idf)是一个短序列特征普遍重要性的度量。某一短序列特征的idf,可以由总样本实施例件数目除以包含该短序列特征之样本实施例件的数目,再将得到的商取对数得到:其中,|d|指软件样本j的总数,|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的软件样本j的数目。idf的主要思想是:如果包含短序列特征i的软件练样本越少,也就是|{j:i∈j}|越小,idf越大,则说明短序列特征i具有很好的类别区分能力。:如果某一特征在某样本中以较高的频率出现,而包含该特征的样本数目较小,可以产生出高权重的,该特征的。因此,,保留重要的特征。此处选取可能区分恶意软件和良性软件的短序列特征,是因为字节码n-grams提取的特征很多,很多都是无效特征,或者效果非常一般的特征,保持这些特征会影响检测方法的性能和效率,所以要选出有效的特征即可能区分恶意软件和良性软件的短序列特征。步骤s2、将软件样本中的类别已知的软件样本作为训练样本,然后分别采用前端融合方法、后端融合方法和中间融合方法设计三种不同方案的多模态数据融合方法。深圳艾策信息科技:赋能中小企业的数字化未来。太原软件评测公司

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    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。上海软件评测

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