等價類劃分法將不能窮舉的測試過程進行合理分類,，從而保證設計出來的測試用例具有完整性和**性,。有數(shù)據(jù)輸入的地方，可以使用等價類劃分法,。從大量數(shù)據(jù)中挑選少量**數(shù)據(jù)進行測試有效等價類：符合需求規(guī)格說明書規(guī)定的數(shù)據(jù)用來測試功能是否正確實現(xiàn)無效等價類：不合理的輸入數(shù)據(jù)**一用來測試程序是否有強大的異常處理能力（健壯性）使用**少的測試數(shù)據(jù),，達到**好的測試質量邊界值分析法對輸入或輸出的邊界值進行測試的一種黑盒測試方法。是作為對等價類劃分法的補充,，這種情況下,，其測試用例來自等價類的邊界。邊界點1,、邊界是指相對于輸入等價類和輸出等價類而言,，稍高于、稍低于其邊界值的一些特定情況,。2,、邊界點分為上點,、內點和離點。如果是范圍[1,100]需要選擇0,1,2,50,99,100,101如果是個數(shù)**多20個[0,20]需要測0,10,20,，-1,21因果圖分析法用畫圖的方式表達輸入條件和輸出結果之間的關系,。1恒等2與3或4非5互斥1個或者不選6***必須是1個7包含可以多選不能不選8要求如果a=1，則要求b必須是1,，反之如果a=0時,，b的值無所謂9**關系當a=1時,，要求b必須為0,；而當a=0時�,？缭O備測試報告指出平板端UI元素存在比例失調問題,。重慶軟件檢測報告

    2）軟件產品登記測試流程材料準備并遞交------實驗室受理------環(huán)境準備------測試實施------輸出報告------通知客戶------繳費并取報告服務區(qū)域北京、上海,、廣州,、深圳、重慶,、杭州,、南京、蘇州等**各地軟件測試報告|軟件檢測報告以“軟件質量為目標,，貫穿整個軟件生命周期,、覆蓋軟件測試生命周期”的**測試服務模式，真正做到了“軟件測試應該越早介入越好的原則”,，從軟件生命周期的每一個環(huán)節(jié)把控軟件產品質量,；提供軟件產品質量度量依據(jù)，提供軟件可靠性分析依據(jù),。軟件成果鑒定測試結果可以作為軟件類科技成果鑒定的依據(jù),。提供功能、性能,、標準符合性,、易用性、安全性,、可靠性等專項測試服務,。科技項目驗收測試報告及鑒定結論,可以真實反映指標的技術水平和市場價值,有助于項目成交和產品營銷,。重慶軟件檢測報告數(shù)據(jù)安全與合規(guī)：艾策科技的*實踐,。

    Alpha測試主要是對軟件產品的功能、局域化,、界面,、可使用性以及性能等等方面進行評價。而Beta測試是在實際環(huán)境中由多個用戶對其進行測試，并將在測試過程中發(fā)現(xiàn)的錯誤有效反饋給軟件開發(fā)者,。所以在測試過程中用戶必須定期將所遇到的問題反饋給開發(fā)者,。[2]軟件測試方法重要性編輯軟件測試的目的就是確保軟件的質量、確認軟件以正確的方式做了你所期望的事情,，所以他的工作主要是發(fā)現(xiàn)軟件的錯誤,、有效定義和實現(xiàn)軟件成分由低層到高層的組裝過程、驗證軟件是否滿足任務書和系統(tǒng)定義文檔所規(guī)定的技術要求,、為軟件質量模型的建立提供依據(jù),。軟件的測試不*是要確保軟件的質量，還要給開發(fā)人員提供信息,，以方便其為風險評估做相應的準備,，重要的是他要貫穿在整個軟件開發(fā)的過程中，保證整個軟件開發(fā)的過程是高質量的,。[6]軟件測試時在軟件設計及程序編碼之后,，在軟件運行之前進行**為合適�,？紤]到測試人員在軟件開發(fā)過程中的尋找Bug,、避免軟件開發(fā)過程中的缺陷、關注用戶的需求等任務,，所以作為軟件開發(fā)人員,，軟件測試要嵌入在整個軟件開發(fā)的過程中，比如在軟件的設計和程序的編碼等階段都得嵌入軟件測試的部分,，要時時檢查軟件的可行性,，但是作為的軟件測試工作。

    程序利用windows提供的接口(windowsapi)實現(xiàn)程序的功能,。通過一個可執(zhí)行程序引用的動態(tài)鏈接庫(dll)和應用程序接口(api)可以粗略的預測該程序的功能和行為,。統(tǒng)計所有樣本的導入節(jié)中引用的dll和api的頻率，留下引用頻率**高的60個dll和500個api,。提取特征時,，每個樣本的導入節(jié)里存在選擇出的dll或api，該特征以1表示,，不存在則以0表示,，提取的560個dll和api特征作為***個特征視圖。提取格式信息特征視圖pe是portableexecutable的縮寫,，初衷是希望能開發(fā)一個在所有windows平臺上和所有cpu上都可執(zhí)行的通用文件格式,。pe格式文件是封裝windows操作系統(tǒng)加載程序所需的信息和管理可執(zhí)行代碼的數(shù)據(jù)結構，數(shù)據(jù)**是大量的字節(jié)碼和數(shù)據(jù)結構的有機融合,。pe文件格式被**為一個線性的數(shù)據(jù)流,，由pe文件頭,、節(jié)表和節(jié)實體組成。惡意軟件或被惡意軟件***的可執(zhí)行文件,，它本身也遵循格式要求的約束,，但可能存在以下特定格式異常：(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)導入地址表被修改,；(10)多個pe頭部,；(11)可疑的重定位信息,；。2025 年 IT 趨勢展望：深圳艾策的五大技術突破,。

    嘗試了前端融合,、后端融合和中間融合三種融合方法對進行有效融合，有效提高了惡意軟件的準確率,，具備較好的泛化性能和魯棒性,。實驗結果顯示，相對**且互補的特征視圖和不同深度學習融合機制的使用明顯提高了檢測方法的檢測能力和泛化性能,，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準確率,，對數(shù)損失為，auc值為,。有效解決了現(xiàn)有采用二進制可執(zhí)行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法檢測結果準確率不高,、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題,。另外,，惡意軟件很難同時偽造良性軟件的多個抽象層次的特征以逃避檢測，本發(fā)明實施例同時融合軟件的二進制可執(zhí)行文件的多個抽象層次的特征,，可準確檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件,，解決了現(xiàn)有采用二進制可執(zhí)行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法難以檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問題。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案,，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹,，顯而易見地，下面描述中的附圖**是本發(fā)明的一些實施例,，對于本領域普通技術人員來講,，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下,，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1是前端融合方法的流程圖,。從傳統(tǒng)到智能：艾策科技助力制造業(yè)升級之路,。合肥軟件驗收測試定制

對比分析顯示資源占用率高于同類產品均值26%。重慶軟件檢測報告

    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)機器學習旨在通過機器學習的方法實現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力,。多模態(tài)學習從1970年代起步，經歷了幾個發(fā)展階段,，在2010年后***步入深度學習(deeplearning)階段,。在某種意義上，深度學習可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復雜的深度多模態(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習算法的輸入，訓練機器學習模型,，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合以剔除冗余信息，基于領域經驗從每個模態(tài)中提取更高等別的特征表示,，或者應用深度學習算法直接學習特征表示,，然后在特性級別上進行融合。后端融合則是將不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別訓練好的分類器輸出決策進行融合,，如圖2所示,。重慶軟件檢測報告