Alpha測試主要是對軟件產(chǎn)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。深圳艾策信息科技：賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來,。浙江省軟件檢測報告
這樣做的好處是,，融合模型的錯誤來自不同的分類器，而來自不同分類器的錯誤往往互不相關,、互不影響，不會造成錯誤的進一步累加,。常見的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion),、平均值融合(averaged-fusion),、貝葉斯規(guī)則融合(bayes’rulebased)以及集成學習(ensemblelearning)等。其中集成學習作為后端融合方式的典型**,，被廣泛應用于通信,、計算機識別、語音識別等研究領域,。中間融合是指將不同的模態(tài)數(shù)據(jù)先轉化為高等特征表達,，再于模型的中間層進行融合，如圖3所示,。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡為例,，神經(jīng)網(wǎng)絡通過一層一層的管道映射輸入，將原始輸入轉換為更高等的表示,。中間融合首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡將原始數(shù)據(jù)轉化成高等特征表達,，然后獲取不同模態(tài)數(shù)據(jù)在高等特征空間上的共性，進而學習一個聯(lián)合的多模態(tài)表征,。深度多模態(tài)融合的大部分工作都采用了這種中間融合的方法,，其***享表示層是通過合并來自多個模態(tài)特定路徑的連接單元來構建的。中間融合方法的一大優(yōu)勢是可以靈活的選擇融合的位置,，但設計深度多模態(tài)集成結構時,，確定如何融合、何時融合以及哪些模式可以融合,，是比較有挑戰(zhàn)的問題,。字節(jié)碼n-grams、dll和api信息,、格式結構信息這三種類型的特征都具有自身的優(yōu)勢,。江蘇國保信息系統(tǒng)測評中心漏洞掃描報告顯示依賴庫存在5個已知CVE漏洞。
步驟s2,、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓練樣本,，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，將訓練樣本的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,，訓練多模態(tài)深度集成模型；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,，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訓練得到的多模態(tài)深度集成模型中,，對測試樣本進行檢測并得出檢測結果,。進一步的，所述提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示,，是統(tǒng)計當前軟件樣本的導入節(jié)中引用的dll和api,；所述提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的pe格式結構信息的特征表示,，是先對當前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件進行格式結構解析，然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結構信息,；所述提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示,，是先將當前軟件樣本件的二進制可執(zhí)行文件轉換為十六進制字節(jié)碼序列，然后采用n-grams方法在十六進制字節(jié)碼序列中滑動,，產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征,。進一步的，采用3-grams方法在十六進制字節(jié)碼序列中滑動產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征,。進一步的,。
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圖,。圖5是前端融合模型的準確率變化曲線圖。圖6是前端融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖,。圖7是前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖,。圖8是規(guī)范化前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。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圖,。圖11是后端融合模型的準確率變化曲線圖。圖12是后端融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖,。圖13是后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖,。圖14是規(guī)范化后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。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圖,。圖17是中間融合模型的準確率變化曲線圖。圖18是中間融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖,。圖19是中間融合模型的檢測混淆矩陣示意圖,。圖20是規(guī)范化中間融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖21是中間融合模型的roc曲線圖,。具體實施方式下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖,，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,，顯然,，所描述的實施例**是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例,�,；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,，都屬于本發(fā)明保護的范圍,。艾策檢測團隊采用多模態(tài)傳感器融合技術,，構建智能工廠設備狀態(tài)健康監(jiān)測體系。
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(jīng)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(jīng)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。網(wǎng)絡安全新時代：深圳艾策的防御策略解析,。重慶軟件評測機構
5G 與物聯(lián)網(wǎng)：深圳艾策的下一個技術前沿,。浙江省軟件檢測報告
軟件測試技術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險論一一測試是評估軟件測試的經(jīng)濟學觀點一一為盈利而測試軟件測試的標準論一一驗證和確認軟件測試技術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,、負載測試工具LoadRunner4、測試管理工具TestDirector軟件測試技術同名圖書編輯軟件測試技術圖書1書名:軟件測試技術軟件測試技術作者：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域中的一些基本理論和實用技術,。首先從軟件測試的基本原則,，以及常用的軟件測試技術入手,，介紹了與軟件測試領域相關的基礎知識。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,，討論了面向對象的軟件測試和軟件測試自動化技術。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的運用,。浙江省軟件檢測報告
