軟件測試技術(shù)測試分類編輯軟件測試的狹義論和廣義論一一靜態(tài)和動態(tài)的測試軟件測試技術(shù)軟件測試的辨證論一一正向思維和反向思維軟件測試的風(fēng)險論一一測試是評估軟件測試的經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點一一為盈利而測試軟件測試的標(biāo)準(zhǔn)論一一驗證和確認(rèn)軟件測試技術(shù)測試工具編輯幾種常用的測試工具：1、軟件錯誤管理工具Bugzilla2,、功能測試工具WinRunner3,、負(fù)載測試工具LoadRunner4、測試管理工具TestDirector軟件測試技術(shù)同名圖書編輯軟件測試技術(shù)圖書1書名:軟件測試技術(shù)軟件測試技術(shù)作者：曲朝陽出版社：**水利水電出版社出版時間：2006ISBN:97開本：16定價:元內(nèi)容簡介本書詳盡地闡述了軟件測試領(lǐng)域中的一些基本理論和實用技術(shù),。首先從軟件測試的基本原則,，以及常用的軟件測試技術(shù)入手，介紹了與軟件測試領(lǐng)域相關(guān)的基礎(chǔ)知識。然后,，分別從單元測試,、集成測試和系統(tǒng)測試3個層面深入分析了如何選擇和設(shè)計有效的測試用例，制定合適的測試策略等主題,。**后,，討論了面向?qū)ο蟮能浖䴗y試和軟件測試自動化技術(shù)。附錄中還附錄了常見的軟件錯誤,，供讀者參閱,。本書作為軟件測試的實際應(yīng)用參考書，除了力求突出基本知識和基本概念的表述外,，更注重軟件測試技術(shù)的運用,。網(wǎng)絡(luò)安全新時代：深圳艾策的防御策略解析。石家莊第三方軟件評測中心
生成取值表,。3把取值表與選擇的正交表進(jìn)行映射控件數(shù)Ln(取值數(shù))3個控件5個取值5的3次冪混合正交表當(dāng)控件的取值數(shù)目水平不一致時候,，使用allp**rs工具生成1等價類劃分法劃分值2邊界值分析法邊界值3錯誤推斷法經(jīng)驗4因果圖分析法關(guān)系5判定表法條件和結(jié)果6流程圖法流程路徑梳理7場景法主要功能和業(yè)務(wù)的事件8正交表先關(guān)注主要功能和業(yè)務(wù)流程，業(yè)務(wù)邏輯是否正確實現(xiàn),，考慮場景法需要輸入數(shù)據(jù)的地方,，考慮等價類劃分法+邊界值分析法，發(fā)現(xiàn)程序錯誤的能力**強存在輸入條件的組合情況,，考慮因果圖判定表法多種參數(shù)配置組合情況,，正交表排列法采用錯誤推斷法再追加測試用例。需求分析場景法分析主要功能輸入的等價類邊界值輸入的各種組合因果圖判定表多種參數(shù)配置正交表錯誤推斷法經(jīng)驗軟件缺陷軟件產(chǎn)品中存在的問題,，用戶所需要的功能沒有完全實現(xiàn),。深圳軟件評測中心艾策醫(yī)療檢測中心為體外診斷試劑提供全流程合規(guī)性驗證服務(wù)。
第三方軟件檢測機構(gòu)在開展第三方軟件測試的過程中,，需要保持測試整體的嚴(yán)謹(jǐn)性,，也需要對測試結(jié)果負(fù)責(zé)并確保公平公正性。所以,，在測試過程中,，軟件測試所使用的測試工具也是很重要的一方面。我們簡單介紹一下在軟件檢測過程中使用的那些軟件測試工具,。眾所周知,，軟件測試的參數(shù)項目包括功能性、性能,、安全性等參數(shù),，而其中出具軟件測試報告主要的就是性能測試和安全測試所需要使用到的工具了。一,、軟件測試性能測試工具這個參數(shù)的測試工具有l(wèi)oadrunner,，jmeter兩大主要工具,，國產(chǎn)化性能測試軟件目前市場并未有比較大的突破，其中l(wèi)oadrunner是商業(yè)軟件測試工具,，jmeter為開源社區(qū)版本的性能測試工具,。從第三方軟件檢測機構(gòu)的角度上來說，是不太建議使用開源測試工具的,。首先,，開源測試工具并不能確保結(jié)果的準(zhǔn)確性，雖然技術(shù)層面上來說都可以進(jìn)行測試,，但是因為開源更多的需要考量軟件測試人員的測試技術(shù)如何進(jìn)行使用,，涉及到了人為因素的影響，一般第三方軟件檢測機構(gòu)都會使用loadrunner作為性能測試的工具來進(jìn)行使用,。而loadrunner被加拿大的一家公司收購以后,，在整個中國市場區(qū)域的銷售和營銷都以第三方軟件檢測機構(gòu)為基礎(chǔ)來開展工作。
并將測試樣本的dll和api信息特征視圖,、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中,，對測試樣本進(jìn)行檢測并得出檢測結(jié)果。實驗結(jié)果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)集選取實驗評估使用了不同時期的惡意軟件和良性軟件樣本,，包含了7871個良性軟件樣本和8269個惡意軟件樣本,，其中4103個惡意軟件樣本是2011年以前發(fā)現(xiàn)的，4166個惡意軟件樣本是近年來新發(fā)現(xiàn)的,；3918個良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統(tǒng)中收集的,，3953個良性軟件樣本是從全新安裝的32位windows7系統(tǒng)中收集的,。所有的惡意軟件樣本都是從vxheavens網(wǎng)站中收集的,，所有的樣本格式都是windowspe格式的，樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)成如表1所示,。表1樣本數(shù)據(jù)集類別惡意軟件樣本良性軟件樣本早期樣本41033918近期樣本41663953合計82697871(2)評價指標(biāo)及方法分類性能主要用兩個指標(biāo)來評估：準(zhǔn)確率和對數(shù)損失,。準(zhǔn)確率測量所有預(yù)測中正確預(yù)測的樣本占總樣本的比例，*憑準(zhǔn)確率通常不足以評估預(yù)測的魯棒性,，因此還需要使用對數(shù)損失,。對數(shù)損失(logarithmicloss)，也稱交叉熵?fù)p失(cross-entropyloss),，是在概率估計上定義的,，用于測量預(yù)測類別與真實類別之間的差距大小。艾策檢測團(tuán)隊采用多模態(tài)傳感器融合技術(shù),，構(gòu)建智能工廠設(shè)備狀態(tài)健康監(jiān)測體系,。
將訓(xùn)練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型,；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法,，首先合并訓(xùn)練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖的特征,，融合成一個單一的特征向量空間,，然后將其作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型,；(2)方案二：首先利用訓(xùn)練樣本的dll和api信息特征視圖,、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖分別訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，合并訓(xùn)練的三個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的決策輸出,，并將其作為感知機的輸入,，訓(xùn)練得到**終的多模態(tài)深度集成模型；(3)方案三：采用中間融合(intermediate-fusion)方法,，首先使用三個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本的dll和api信息特征視圖,、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖的高等特征表示，并合并學(xué)習(xí)得到的訓(xùn)練樣本的dll和api信息特征視圖,、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖的高等特征表示融合成一個單一的特征向量空間,，然后將其作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，訓(xùn)練得到多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,。步驟s3,、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測試樣本。創(chuàng)新光譜分析技術(shù)賦能艾策檢測,，實現(xiàn)食品藥品中微量有害物質(zhì)的超痕量檢測,。西安軟件評測公司
能耗評估顯示后臺服務(wù)耗電量超出行業(yè)基準(zhǔn)值42%。石家莊第三方軟件評測中心
每一種信息的來源或者形式,，都可以稱為一種模態(tài),。例如，人有觸覺,，聽覺,，視覺，嗅覺,。多模態(tài)機器學(xué)習(xí)旨在通過機器學(xué)習(xí)的方法實現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力,。多模態(tài)學(xué)習(xí)從1970年代起步，經(jīng)歷了幾個發(fā)展階段,，在2010年后***步入深度學(xué)習(xí)(deeplearning)階段,。在某種意義上，深度學(xué)習(xí)可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復(fù)雜的深度多模態(tài)模型,。目前,，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數(shù)據(jù)水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(intermediate-fusion),。前端融合將多個**的數(shù)據(jù)集融合成一個單一的特征向量空間,，然后將其用作機器學(xué)習(xí)算法的輸入,，訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，如圖1所示,。由于多模態(tài)數(shù)據(jù)的前端融合往往無法充分利用多個模態(tài)數(shù)據(jù)間的互補性,，且前端融合的原始數(shù)據(jù)通常包含大量的冗余信息。因此,，多模態(tài)前端融合方法常常與特征提取方法相結(jié)合以剔除冗余信息,，基于領(lǐng)域經(jīng)驗從每個模態(tài)中提取更高等別的特征表示，或者應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法直接學(xué)習(xí)特征表示,，然后在特性級別上進(jìn)行融合,。后端融合則是將不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練好的分類器輸出決策進(jìn)行融合，如圖2所示,。石家莊第三方軟件評測中心
