图2是后端融合方法的流程图。图3是中间融合方法的流程图。图4是前端融合模型的架构图。图5是前端融合模型的准确率变化曲线图。图6是前端融合模型的对数损失变化曲线图。图7是前端融合模型的检测混淆矩阵示意图。图8是规范化前端融合模型的检测混淆矩阵示意图。图9是前端融合模型的roc曲线图。图10是后端融合模型的架构图。图11是后端融合模型的准确率变化曲线图。图12是后端融合模型的对数损失变化曲线图。图13是后端融合模型的检测混淆矩阵示意图。图14是规范化后端融合模型的检测混淆矩阵示意图。图15是后端融合模型的roc曲线图。图16是中间融合模型的架构图。图17是中间融合模型的准确率变化曲线图。图18是中间融合模型的对数损失变化曲线图。图19是中间融合模型的检测混淆矩阵示意图。图20是规范化中间融合模型的检测混淆矩阵示意图。图21是中间融合模型的roc曲线图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例**是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。数字化转型中的挑战与应对：艾策科技的经验分享。广东第三方软件测评单位

    第三方软件检测机构在开展第三方软件测试的过程中，需要保持测试整体的严谨性，也需要对测试结果负责并确保公平公正性。所以，在测试过程中，软件测试所使用的测试工具也是很重要的一方面。我们简单介绍一下在软件检测过程中使用的那些软件测试工具。众所周知，软件测试的参数项目包括功能性、性能、安全性等参数，而其中出具软件测试报告主要的就是性能测试和安全测试所需要使用到的工具了。一、软件测试性能测试工具这个参数的测试工具有loadrunner，jmeter两大主要工具，国产化性能测试软件目前市场并未有比较大的突破，其中loadrunner是商业软件测试工具，jmeter为开源社区版本的性能测试工具。从第三方软件检测机构的角度上来说，是不太建议使用开源测试工具的。首先，开源测试工具并不能确保结果的准确性，虽然技术层面上来说都可以进行测试，但是因为开源更多的需要考量软件测试人员的测试技术如何进行使用，涉及到了人为因素的影响，一般第三方软件检测机构都会使用loadrunner作为性能测试的工具来进行使用。而loadrunner被加拿大的一家公司收购以后，在整个中国市场区域的销售和营销都以第三方软件检测机构为基础来开展工作。浙江软件检测中心对比分析显示资源占用率高于同类产品均值26%。

    所以第三方软件检测机构可以说是使用loadrunner软件工具较多的一个业务领域，也能保证软件测试报告结果的性能准确。二、软件测试漏洞扫描工具在客户需要的软件测试报告中，软件安全的渗透测试和漏洞扫描一般会作为信息安全性的软件测试报告内容。首先来说一下漏洞扫描的工具，这部分在国际上有ibm很出名的一个扫描测试工具appscan，以及针对web等的全量化扫描器nessus。国产的目前的绿盟漏洞扫描设备也做得非常好，个人其实更建议用绿盟的漏洞扫描设备，规则全，扫描速度快，测试报告也更符合国情。三、软件测试渗透测试工具渗透测试属于第三方软件检测测评过程中的比较专业的一个测试项，对技术的要求也比较高，一般使用的工具为burpsuite这个专业安全工具，这个工具挺全能的，不光是安全服务常用的工具，同样也认可作为软件渗透测试的工具输出。总的来说，第三方软件检测的那些软件测试工具，都是为了确保软件测试报告结果的整体有效性来进行使用，也是第三方检测机构作为自主实验室的这个性质，提供了具备正规效力的软件测试过程和可靠的第三方检测结果，所以客户可以有一个初步的软件测试工具了解，也对获取一份有效的第三方软件测试报告的结果可以有更清楚的认识。

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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。网络延迟测评显示亚太地区响应时间超欧盟2倍。浙江软件检测中心

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    本发明属于恶意软件防护技术领域：：，涉及一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法。背景技术：：：恶意软件是指在未明确提示用户或未经用户许可的情况下，故意编制或设置的，对网络或系统会产生威胁或潜在威胁的计算机软件。常见的恶意软件有计算机**(简称**)、特洛伊木马(简称木马)、计算机蠕虫(简称蠕虫)、后门、逻辑**等。恶意软件可能在用户不知情的情况下窃取计算机用户的信息和隐私，也可能非法获得计算机系统和网络资源的控制，破坏计算机和网络的可信性、完整性和可用性，从而为恶意软件控制者谋取非法利益。腾讯安全发布的《2017年度互联网安全报告》显示，2017年腾讯电脑管家pc端总计拦截**近30亿次，平均每月拦截木马**近，共发现**或木马***。这些数目庞大、名目繁多的恶意软件侵蚀着我国的***、经济、文化、***等各个领域的信息安全，带来了前所未有的挑战。当前的反**软件主要采用基于特征码的检测方法，这种方法通过对代码进行充分研究，获得恶意软件特征值(即每种恶意软件所独有的十六进制代码串)，如字节序列、特定的字符串等，通过匹配查找软件中是否包含恶意软件特征库中的特征码来判断其是否为恶意软件。广东第三方软件测评单位

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