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    后端融合模型的10折交叉验证的准确率是％，对数损失是，混淆矩阵如图13所示，规范化后的混淆矩阵如图14所示。后端融合模型的roc曲线如图15所示，其显示后端融合模型的auc值为。(6)中间融合中间融合的架构如图16所示，中间融合方式用深度神经网络从三种模态的特征分别抽取高等特征表示，然后合并学习得到的特征表示，再作为下一个深度神经网络的输入训练模型，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。图16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，其***个隐含层的神经元个数是128，第二个隐含层的神经元个数是64，第三个隐含层的神经元个数是32，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，其***个隐含层的神经元个数是64，其第二个隐含层的神经元个数是32，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，其***个隐含层的神经元个数是512，第二个隐含层的神经元个数是384，第三个隐含层的神经元个数是256，第四个隐含层的神经元个数是125。代码质量评估显示注释覆盖率不足30%需加强。石家庄第三方软件评测公司

    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特征视图输入深度神经网络，训练多模态深度集成模型；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法，首先合并训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的特征，融合成一个单一的特征向量空间，然后将其作为深度神经网络模型的输入，训练多模态深度集成模型；(2)方案二：首先利用训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图分别训练深度神经网络模型，合并训练的三个深度神经网络模型的决策输出，并将其作为感知机的输入，训练得到**终的多模态深度集成模型；(3)方案三：采用中间融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三个深度神经网络分别学习训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的高等特征表示，并合并学习得到的训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的高等特征表示融合成一个单一的特征向量空间，然后将其作为下一个深度神经网络的输入，训练得到多模态深度神经网络模型。步骤s3、将软件样本中的类别未知的软件样本作为测试样本。石家庄第三方软件评测公司艾策医疗检测中心为体外诊断试剂提供全流程合规性验证服务。

    Alpha测试主要是对软件产品的功能、局域化、界面、可使用性以及性能等等方面进行评价。而Beta测试是在实际环境中由多个用户对其进行测试，并将在测试过程中发现的错误有效反馈给软件开发者。所以在测试过程中用户必须定期将所遇到的问题反馈给开发者。[2]软件测试方法重要性编辑软件测试的目的就是确保软件的质量、确认软件以正确的方式做了你所期望的事情，所以他的工作主要是发现软件的错误、有效定义和实现软件成分由低层到高层的组装过程、验证软件是否满足任务书和系统定义文档所规定的技术要求、为软件质量模型的建立提供依据。软件的测试不*是要确保软件的质量，还要给开发人员提供信息，以方便其为风险评估做相应的准备，重要的是他要贯穿在整个软件开发的过程中，保证整个软件开发的过程是高质量的。[6]软件测试时在软件设计及程序编码之后，在软件运行之前进行**为合适。考虑到测试人员在软件开发过程中的寻找Bug、避免软件开发过程中的缺陷、关注用户的需求等任务，所以作为软件开发人员，软件测试要嵌入在整个软件开发的过程中，比如在软件的设计和程序的编码等阶段都得嵌入软件测试的部分，要时时检查软件的可行性，但是作为的软件测试工作。

    这样做的好处是，融合模型的错误来自不同的分类器，而来自不同分类器的错误往往互不相关、互不影响，不会造成错误的进一步累加。常见的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、贝叶斯规则融合(bayes’rulebased)以及集成学习(ensemblelearning)等。其中集成学习作为后端融合方式的典型**，被广泛应用于通信、计算机识别、语音识别等研究领域。中间融合是指将不同的模态数据先转化为高等特征表达，再于模型的中间层进行融合，如图3所示。以深度神经网络为例，神经网络通过一层一层的管道映射输入，将原始输入转换为更高等的表示。中间融合首先利用神经网络将原始数据转化成高等特征表达，然后获取不同模态数据在高等特征空间上的共性，进而学习一个联合的多模态表征。深度多模态融合的大部分工作都采用了这种中间融合的方法，其***享表示层是通过合并来自多个模态特定路径的连接单元来构建的。中间融合方法的一大优势是可以灵活的选择融合的位置，但设计深度多模态集成结构时，确定如何融合、何时融合以及哪些模式可以融合，是比较有挑战的问题。字节码n-grams、dll和api信息、格式结构信息这三种类型的特征都具有自身的优势。5G 与物联网：深圳艾策的下一个技术前沿。

    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。艾策科技发布产品：智能企业管理平台。长春第三方软件测试实验室

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    并分发至项目涉及的所有管理人员和开发人员。5)将测试目标反映在测试计划中。(II)启动测试计划过程制订计划是使一个过程可重复，可定义和可管理的基础。测试计划应包括测试目的，风险分析，测试策略以及测试设计规格说明和测试用例。此外，测试计划还应说明如何分配测试资源，如何划分单元测试，集成测试，系统测试和验收测试的任务。启动测试计划过程包含5个子目标:1)建立**内的测试计划**并予以经费支持。2)建立**内的测试计划政策框架并予以管理上的支持。3)开发测试计划模板井分发至项目的管理者和开发者。4)建立一种机制，使用户需求成为测试计划的依据之一。5)评价，推荐和获得基本的计划工具并从管理上支持工具的使用。(III)制度化基本的测试技术和方法?为改进测试过程能力，**中需应用基本的测试技术和方法，并说明何时和怎样使用这些技术，方法和支持工具。将基本测试技术和方法制度化有2个子目标:1)在**范围内成立测试技术组，研究，评价和推荐基本的测试技术和测试方法，推荐支持这些技术与方法的基本工具。2)制订管理方针以保证在全**范围内一致使用所推荐的技术和方法。第三级集成级在集成级，测试不**是跟随在编码阶段之后的一个阶段。石家庄第三方软件评测公司