圖2是后端融合方法的流程圖。圖3是中間融合方法的流程圖,。圖4是前端融合模型的架構(gòu)圖,。圖5是前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖。圖6是前端融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖,。圖7是前端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖,。圖8是規(guī)范化前端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖9是前端融合模型的roc曲線圖,。圖10是后端融合模型的架構(gòu)圖。圖11是后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖,。圖12是后端融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖,。圖13是后端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖14是規(guī)范化后端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖,。圖15是后端融合模型的roc曲線圖,。圖16是中間融合模型的架構(gòu)圖。圖17是中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖。圖18是中間融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖,。圖19是中間融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖,。圖20是規(guī)范化中間融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖21是中間融合模型的roc曲線圖,。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖,，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述,，顯然,，所描述的實(shí)施例**是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例,�,；�于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例,，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍,。第三方驗(yàn)證實(shí)際啟動(dòng)速度較廠商宣稱慢0.7秒。哈爾濱第三方軟件評(píng)測(cè)中心

    本書(shū)內(nèi)容充實(shí),、實(shí)用性強(qiáng),，可作為高職高專院校計(jì)算機(jī)軟件軟件測(cè)試技術(shù)課程的教材，也可作為有關(guān)軟件測(cè)試的培訓(xùn)教材,，對(duì)從事軟件測(cè)試實(shí)際工作的相關(guān)技術(shù)人員也具有一定的參考價(jià)值,。目錄前言第1章軟件測(cè)試基本知識(shí)第2章測(cè)試計(jì)劃第3章測(cè)試設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)第4章執(zhí)行測(cè)試第5章測(cè)試技術(shù)與應(yīng)用第6章軟件測(cè)試工具第7章測(cè)試文檔實(shí)例附錄IEEE模板參考文獻(xiàn)軟件測(cè)試技術(shù)圖書(shū)3基本信息書(shū)號(hào)：軟件測(cè)試技術(shù)7-113-07054作者：李慶義定價(jià)：出版日期：套系名稱：21世紀(jì)高校計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)系列規(guī)劃教材出版單位：**鐵道出版社內(nèi)容簡(jiǎn)介本書(shū)主要介紹軟件適用測(cè)試技術(shù)。內(nèi)容分為三部分,，***部分為概念基礎(chǔ),、測(cè)試?yán)碚摰谋尘凹鞍l(fā)展，簡(jiǎn)要地分析了當(dāng)前測(cè)試技術(shù)的現(xiàn)狀,；第二部分介紹軟件測(cè)試的程序分析技術(shù),、測(cè)試技術(shù)，軟件測(cè)試的方法和策略,，分析了軟件業(yè)在測(cè)試方面的研究成果,，并總結(jié)了測(cè)試的基本原則和一些好的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；第三部分介紹了兩種測(cè)試工具軟件一一基于Windows的WinRunner和服務(wù)器負(fù)載測(cè)試軟件WAS,。本書(shū)結(jié)合實(shí)際,，從一些具體的實(shí)例出發(fā)，介紹軟件測(cè)試的一些基本概念和方法,，分析出軟件測(cè)試的基本理論知識(shí),，適用性比較強(qiáng)。上海第三方軟件評(píng)測(cè)公司人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用：艾策科技的實(shí)踐案例,。

    [3]軟件測(cè)試方法原則編輯1.盡早不斷測(cè)試的原則應(yīng)當(dāng)盡早不斷地進(jìn)行軟件測(cè)試,。據(jù)統(tǒng)計(jì)約60%的錯(cuò)誤來(lái)自設(shè)計(jì)以前,，并且修正一個(gè)軟件錯(cuò)誤所需的費(fèi)用將隨著軟件生存周期的進(jìn)展而上升。錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)得越早,，修正它所需的費(fèi)用就越少,。[4]測(cè)試用例由測(cè)試輸入數(shù)據(jù)和與之對(duì)應(yīng)的預(yù)期輸出結(jié)果這兩部分組成。[4]3.**測(cè)試原則(1)**測(cè)試原則,。這是指軟件測(cè)試工作由在經(jīng)濟(jì)上和管理上**于開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)的**進(jìn)行,。程序員應(yīng)避免檢査自己的程序，程序設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)也不應(yīng)測(cè)試自己開(kāi)發(fā)的程序,。軟件開(kāi)發(fā)者難以客觀,、有效地測(cè)試自己的軟件，而找出那些因?yàn)閷?duì)需求的誤解而產(chǎn)生的錯(cuò)誤就更加困難,。[4](2)合法和非合法原則,。在設(shè)計(jì)時(shí)，測(cè)試用例應(yīng)當(dāng)包括合法的輸入條件和不合法的輸入條件,。[4](3)錯(cuò)誤群集原則,。軟件錯(cuò)誤呈現(xiàn)群集現(xiàn)象。經(jīng)驗(yàn)表明,，某程序段剩余的錯(cuò)誤數(shù)目與該程序段中已發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤數(shù)目成正比,，所以應(yīng)該對(duì)錯(cuò)誤群集的程序段進(jìn)行重點(diǎn)測(cè)試。[4](4)嚴(yán)格性原則,。嚴(yán)格執(zhí)行測(cè)試計(jì)劃,，排除測(cè)試的隨意性。[4](5)覆蓋原則,。應(yīng)當(dāng)對(duì)每一個(gè)測(cè)試結(jié)果做***的檢查,。[4](6)定義功能測(cè)試原則。檢查程序是否做了要做的事*是成功的一半,，另一半是看程序是否做了不屬于它做的事,。[4](7)回歸測(cè)試原則。應(yīng)妥善保留測(cè)試用例,。

    這種傳統(tǒng)方式幾乎不能檢測(cè)未知的新的惡意軟件種類,，能檢測(cè)的已知惡意軟件經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單加殼或混淆后又不能檢測(cè)，且使用多態(tài)變形技術(shù)的惡意軟件在傳播過(guò)程中不斷隨機(jī)的改變著二進(jìn)制文件內(nèi)容,，沒(méi)有固定的特征,，使用該方法也不能檢測(cè)。新出現(xiàn)的惡意軟件,，特別是zero-day惡意軟件,，在釋放到互聯(lián)網(wǎng)前，都使用主流的反**軟件測(cè)試,，確保主流的反**軟件無(wú)法識(shí)別這些惡意軟件，使得當(dāng)前的反**軟件通常對(duì)它們無(wú)能為力，只有在惡意軟件大規(guī)模傳染后,，捕獲到這些惡意軟件樣本,，提取簽名和更新簽名庫(kù)，才能檢測(cè)這些惡意軟件,�,；�于��(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法將可執(zhí)行文件表示成不同抽象層次的特征，使用這些特征來(lái)訓(xùn)練分類模型,，可實(shí)現(xiàn)惡意軟件的智能檢測(cè),，基于這些特征的檢測(cè)方法也取得了較高的準(zhǔn)確率。受文本分類方法的啟發(fā),，研究人員提出了基于二進(jìn)制可執(zhí)行文件字節(jié)碼n-grams的惡意軟件檢測(cè)方法,，這類方法提取的特征覆蓋了整個(gè)二進(jìn)制可執(zhí)行文件，包括pe文件頭,、代碼節(jié),、數(shù)據(jù)節(jié)、導(dǎo)入節(jié),、資源節(jié)等信息,，但字節(jié)碼n-grams特征通常沒(méi)有明顯的語(yǔ)義信息，大量具有語(yǔ)義的信息丟失,，很多語(yǔ)義信息提取不完整,。此外，基于字節(jié)碼n-grams的檢測(cè)方法提取代碼節(jié)信息考慮了機(jī)器指令的操作數(shù),。代碼審計(jì)發(fā)現(xiàn)2處潛在內(nèi)存泄漏風(fēng)險(xiǎn),，建議版本迭代修復(fù)。

    測(cè)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(tuán)隊(duì)精神8,、注重積累軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試目的編輯軟件測(cè)試的目的是為了保證軟件產(chǎn)品的**終質(zhì)量，在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中,，對(duì)軟件產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量控制,。一般來(lái)說(shuō)軟件測(cè)試應(yīng)由**的產(chǎn)品評(píng)測(cè)中心負(fù)責(zé)，嚴(yán)格按照軟件測(cè)試流程,，制定測(cè)試計(jì)劃,、測(cè)試方案,、測(cè)試規(guī)范，實(shí)施測(cè)試,，對(duì)測(cè)試記錄進(jìn)行分析,，并根據(jù)回歸測(cè)試情況撰寫(xiě)測(cè)試報(bào)告。測(cè)試是為了證明程序有錯(cuò),，而不能保證程序沒(méi)有錯(cuò)誤,。軟件測(cè)試技術(shù)常見(jiàn)測(cè)試編輯回歸測(cè)試功能測(cè)試壓力測(cè)試負(fù)載測(cè)試性能測(cè)試易用性測(cè)試安裝與反安裝測(cè)試**測(cè)試安全性測(cè)試兼容性測(cè)試內(nèi)存泄漏測(cè)試比較測(cè)試Alpha測(cè)試Beta測(cè)試測(cè)試信息流1、軟件配置2,、測(cè)試配置3,、測(cè)試工具軟件測(cè)試技術(shù)-軟件測(cè)試的分類1、從是否需要執(zhí)行被測(cè)試軟件的角度分類（靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試）,。2,、從測(cè)試是否針對(duì)軟件結(jié)構(gòu)與算法的角度分類（白盒測(cè)試和黑盒測(cè)試）。3,、從測(cè)試的不同階段分類（單元測(cè)試,、集成測(cè)試、系統(tǒng)測(cè)試,、驗(yàn)收測(cè)試）,。網(wǎng)絡(luò)安全新時(shí)代：深圳艾策的防御策略解析。哈爾濱第三方軟件評(píng)測(cè)中心

代碼簽名驗(yàn)證確認(rèn)所有組件均經(jīng)過(guò)可信機(jī)構(gòu)認(rèn)證,。哈爾濱第三方軟件評(píng)測(cè)中心

    optimizer)采用的是adagrad,，batch_size是40。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練基本都是基于梯度下降的,，尋找函數(shù)值下降速度**快的方向,，沿著下降方向迭代，迅速到達(dá)局部**優(yōu)解的過(guò)程就是梯度下降的過(guò)程,。使用訓(xùn)練集中的全部樣本訓(xùn)練一次就是一個(gè)epoch,，整個(gè)訓(xùn)練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會(huì)影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重值的更新次數(shù),。本次實(shí)驗(yàn)使用了80％的樣本訓(xùn)練,，20％的樣本驗(yàn)證，訓(xùn)練50個(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值,。隨著迭代數(shù)的增加,，前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖5所示，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖6所示,。從圖5和圖6可以看出,，當(dāng)epoch值從0增加到5過(guò)程中，模型的驗(yàn)證準(zhǔn)確率和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失有一定程度的波動(dòng),；當(dāng)epoch值從5到50的過(guò)程中,，前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率基本不變,，訓(xùn)練和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失基本不變；綜合分析圖5和圖6的準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失變化曲線,，選取epoch的較優(yōu)值為30,。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為30后，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),。前端融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是％，對(duì)數(shù)損失是,，混淆矩陣如圖7所示,，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖8所示。前端融合模型的roc曲線如圖9所示,，該曲線反映的是隨著檢測(cè)閾值變化下檢測(cè)率與誤報(bào)率之間的關(guān)系曲線,。哈爾濱第三方軟件評(píng)測(cè)中心