所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖,，是先統(tǒng)計所有類別已知的軟件樣本的pe可執(zhí)行文件引用的dll和api信息，從中選取引用頻率**高的多個dll和api信息,；然后判斷當(dāng)前的軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)里是否存在選擇出的某個引用頻率**高的dll和api信息,，如存在，則將當(dāng)前軟件樣本的該dll或api信息以1表示,，否則將其以0表示,，從而對當(dāng)前軟件樣本的所有dll和api信息進行表示形成當(dāng)前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。進一步的,，所述生成軟件樣本的格式信息特征視圖,，是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征，形成當(dāng)前軟件樣本的格式信息特征視圖,。進一步的,，所述從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征，是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中確定存在特定格式異常的pe格式結(jié)構(gòu)特征以及存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結(jié)構(gòu)特征,；所述特定格式異常包括：(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行,，(2)節(jié)頭部可疑的屬性，(3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確,，(4)節(jié)之間的“間縫”,，(5)可疑的代碼重定向，(6)可疑的代碼節(jié)名稱,，(7)可疑的頭部***,，(8)來自，(9)導(dǎo)入地址表被修改,，(10)多個pe頭部,，(11)可疑的重定位信息，,。對比分析顯示資源占用率高于同類產(chǎn)品均值26%。江蘇省軟件產(chǎn)品檢測中心 cma

    k為短序列特征總數(shù),，1≤i≤k,。可執(zhí)行文件長短大小不一,，為了防止該特征統(tǒng)計有偏,，使用∑knk,j進行歸一化處理。逆向文件頻率(inversedocumentfrequency,，idf)是一個短序列特征普遍重要性的度量,。某一短序列特征的idf，可以由總樣本實施例件數(shù)目除以包含該短序列特征之樣本實施例件的數(shù)目，再將得到的商取對數(shù)得到：其中,，|d|指軟件樣本j的總數(shù),，|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數(shù)目。idf的主要思想是：如果包含短序列特征i的軟件練樣本越少,，也就是|{j:i∈j}|越小,，idf越大，則說明短序列特征i具有很好的類別區(qū)分能力,。：如果某一特征在某樣本中以較高的頻率出現(xiàn),，而包含該特征的樣本數(shù)目較小，可以產(chǎn)生出高權(quán)重的,，該特征的,。因此，,，保留重要的特征,。此處選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征，是因為字節(jié)碼n-grams提取的特征很多,，很多都是無效特征,，或者效果非常一般的特征，保持這些特征會影響檢測方法的性能和效率,，所以要選出有效的特征即可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征,。步驟s2、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓(xùn)練樣本,，然后分別采用前端融合方法,、后端融合方法和中間融合方法設(shè)計三種不同方案的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法。上海軟件測評整合多學(xué)科團隊的定制化檢測方案,，體現(xiàn)艾策服務(wù)于制造的技術(shù)深度,。

    4)建立與用戶或客戶的聯(lián)系，收集他們對測試的需求和建議,。(II)制訂技術(shù)培訓(xùn)計劃為高效率地完成好測試工作,，測試人員必須經(jīng)過適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)。制訂技術(shù)培訓(xùn)規(guī)劃有3個子目標:1)制訂**的培訓(xùn)計劃,，并在管理上提供包括經(jīng)費在內(nèi)的支持,。2)制訂培訓(xùn)目標和具體的培訓(xùn)計劃。3)成立培訓(xùn)組,，配備相應(yīng)的工具,，設(shè)備和教材(III)軟件全生命周期測試提高測試成熟度和改善軟件產(chǎn)品質(zhì)量都要求將測試工作與軟件生命周期中的各個階段聯(lián)系起來。該目標有4個子目標:1)將測試階段劃分為子階段,，并與軟件生命周期的各階段相聯(lián)系,。2)基于已定義的測試子階段,，采用軟件生命周期V字模型。3)制訂與淵試相關(guān)的工作產(chǎn)品的標準,。4)建立測試人員與開發(fā)人員共同工作的機制,。這種機制有利于促進將測試活動集成于軟件生命周期中(IV)控制和監(jiān)視測試過程為控制和監(jiān)視測試過程，軟件**需采取相應(yīng)措施,，如:制訂測試產(chǎn)品的標準,，制訂與測試相關(guān)的偶發(fā)事件的處理預(yù)案，確定測試里程碑,，確定評估測試效率的度量,，建立測試日志等�,？刂坪捅O(jiān)視測試過程有3個子目標:1)制訂控制和監(jiān)視測試過程的機制和政策,。2)定義，記錄并分配一組與測試過程相關(guān)的基本測量,。3)開發(fā),，記錄并文檔化一組糾偏措施和偶發(fā)事件處理預(yù)案。

    測試人員素質(zhì)要求1,、責(zé)任心2,、學(xué)習(xí)能力3、懷疑精神4,、溝通能力5,、專注力6、洞察力7,、團隊精神8,、注重積累軟件測試技術(shù)測試目的編輯軟件測試的目的是為了保證軟件產(chǎn)品的**終質(zhì)量，在軟件開發(fā)的過程中,，對軟件產(chǎn)品進行質(zhì)量控制,。一般來說軟件測試應(yīng)由**的產(chǎn)品評測中心負責(zé)，嚴格按照軟件測試流程,，制定測試計劃,、測試方案、測試規(guī)范,，實施測試,，對測試記錄進行分析，并根據(jù)回歸測試情況撰寫測試報告,。測試是為了證明程序有錯，而不能保證程序沒有錯誤,。軟件測試技術(shù)常見測試編輯回歸測試功能測試壓力測試負載測試性能測試易用性測試安裝與反安裝測試**測試安全性測試兼容性測試內(nèi)存泄漏測試比較測試Alpha測試Beta測試測試信息流1,、軟件配置2,、測試配置3、測試工具軟件測試技術(shù)-軟件測試的分類1,、從是否需要執(zhí)行被測試軟件的角度分類（靜態(tài)測試和動態(tài)測試）,。2、從測試是否針對軟件結(jié)構(gòu)與算法的角度分類（白盒測試和黑盒測試）,。3,、從測試的不同階段分類（單元測試、集成測試,、系統(tǒng)測試,、驗收測試）。覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測方案設(shè)計與實施,！

    它已被擴展成與軟件生命周期融為一體的一組已定義的活動,。測試活動遵循軟件生命周期的V字模型。測試人員在需求分析階段便開始著手制訂測試計劃,，并根據(jù)用戶或客戶需求建立測試目標,，同時設(shè)計測試用例并制訂測試通過準則。在集成級上,，應(yīng)成立軟件測試**,，提供測試技術(shù)培訓(xùn)，關(guān)鍵的測試活動應(yīng)有相應(yīng)的測試工具予以支持,。在該測試成熟度等級上,，沒有正式的評審程序，沒有建立質(zhì)量過程和產(chǎn)品屬性的測試度量,。集成級要實現(xiàn)4個成熟度目標,，它們分別是:建立軟件測試**，制訂技術(shù)培訓(xùn)計劃,，軟件全壽命周期測試,，控制和監(jiān)視測試過程。(I)建立軟件測試**軟件測試的過程及質(zhì)量對軟件產(chǎn)品質(zhì)量有直接影響,。由于測試往往是在時間緊,，壓力大的情況下所完成的一系列復(fù)雜的活動，因此應(yīng)由訓(xùn)練有素的人員組成測試組,。測試組要完成與測試有關(guān)的多種活動,，包括負責(zé)制訂測試計劃，實施測試執(zhí)行,，記錄測試結(jié)果,，制訂與測試有關(guān)的標準和測試度量，建立鍘試數(shù)據(jù)庫,，測試重用,，測試**以及測試評價等,。建立軟件測試**要實現(xiàn)4個子目標:1)建立全**范圍內(nèi)的測試組，并得到上級管理層的領(lǐng)導(dǎo)和各方面的支持,，包括經(jīng)費支持,。2)定義測試組的作用和職責(zé)。3)由訓(xùn)練有素的人員組成測試組,。艾策檢測團隊采用多模態(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。江蘇省軟件產(chǎn)品檢測中心 cma

數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：艾策科技如何提升企業(yè)競爭力,。江蘇省軟件產(chǎn)品檢測中心 cma

    保留了較多信息,，同時由于操作數(shù)比較隨機，某種程度上又沒有抓住主要矛盾,，干擾了主要語義信息的提取,。pe文件即可移植文件導(dǎo)入節(jié)中的動態(tài)鏈接庫(dll)和應(yīng)用程序接口(api)信息能大致反映軟件的功能和性質(zhì)，通過一個可執(zhí)行程序引用的dll和api信息可以粗略的預(yù)測該程序的功能和行為,。belaoued和mazouzi應(yīng)用統(tǒng)計khi2檢驗分析了pe格式的惡意軟件和良性軟件的導(dǎo)入節(jié)中的dll和api信息,，分析顯示惡意軟件和良性軟件使用的dll和api信息統(tǒng)計上有明顯的區(qū)別。后續(xù)的研究人員提出了挖掘dll和api信息的惡意軟件檢測方法,，該類方法提取的特征語義信息豐富,，但*從二進制可執(zhí)行文件的導(dǎo)入節(jié)提取特征，忽略了整個可執(zhí)行文件的大量信息,。惡意軟件和被***二進制可執(zhí)行文件格式信息上存在一些異常,，這些異常是檢測惡意軟件的關(guān)鍵。研究人員提出了基于二進制可執(zhí)行文件格式結(jié)構(gòu)信息的惡意軟件檢測方法,，這類方法從二進制可執(zhí)行文件的pe文件頭,、節(jié)頭部、資源節(jié)等提取特征,，基于這些特征使用機器學(xué)習(xí)分類算法處理,，取得了較高的檢測準確率。這類方法通常不受變形或多態(tài)等混淆技術(shù)影響,，提取特征只需要對pe文件進行格式解析,，無需遍歷整個可執(zhí)行文件，提取特征速度較快,。江蘇省軟件產(chǎn)品檢測中心 cma