將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,，如表3所示。從表3可以看出,，前端融合和中間融合較基于模態(tài)特征的檢測(cè)準(zhǔn)確率更高,，損失率更低。后端融合是三種融合方法中較弱的,，雖然明顯優(yōu)于基于dll和api信息,、pe格式結(jié)構(gòu)特征的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，但稍弱于基于字節(jié)碼3-grams特征的結(jié)果,。中間融合是三種融合方法中**好的,，各項(xiàng)性能指標(biāo)都非常接近**優(yōu)值。表3實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比本實(shí)施例提出了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法,，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息,、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams)，提出了通過三種融合方式(前端融合,、后端融合,、中間融合)集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,，相對(duì)**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)制的使用明顯提高了檢測(cè)方法的檢測(cè)能力和泛化性能，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準(zhǔn)確率,，對(duì)數(shù)損失為,，auc值為，各項(xiàng)性能指標(biāo)已接近**優(yōu)值,�,？紤]到樣本集可能存在噪聲，本實(shí)施例提出的方法已取得了比較理想的結(jié)果,。由于惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)模態(tài)的特征,，本實(shí)施例提出的方法比單模態(tài)特征方法更魯棒。以上所述*為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已,，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍,。壓力測(cè)試表明系統(tǒng)在5000并發(fā)用戶時(shí)響應(yīng)延遲激增300%。西安軟件測(cè)評(píng)

    坐標(biāo)點(diǎn)(0,1)**一個(gè)完美的分類器,，它將所有的樣本都正確分類。roc曲線越接近左上角,，該分類器的性能越好,。從圖9可以看出，該方案的roc曲線非常接近左上角,，性能較優(yōu),。另外,，前端融合模型的auc值為。(5)后端融合后端融合的架構(gòu)如圖10所示,，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,，然后進(jìn)行決策融合，隱藏層的***函數(shù)為relu,，輸出層的***函數(shù)是sigmoid,，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，防止過擬合,，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad,，batch_size是40。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,，后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖11所示,，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖12所示。從圖11和圖12可以看出,，當(dāng)epoch值從0增加到5過程中,，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率快速提高，模型的訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失快速減少,；當(dāng)epoch值從5到50的過程中,，前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率小幅提高，訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失緩慢下降,；綜合分析圖11和圖12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40。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為40后,，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),。西安軟件測(cè)評(píng)隱私合規(guī)檢測(cè)確認(rèn)用戶數(shù)據(jù)加密符合GDPR標(biāo)準(zhǔn)要求。

    程序利用windows提供的接口(windowsapi)實(shí)現(xiàn)程序的功能,。通過一個(gè)可執(zhí)行程序引用的動(dòng)態(tài)鏈接庫(dll)和應(yīng)用程序接口(api)可以粗略的預(yù)測(cè)該程序的功能和行為,。統(tǒng)計(jì)所有樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api的頻率，留下引用頻率**高的60個(gè)dll和500個(gè)api,。提取特征時(shí),，每個(gè)樣本的導(dǎo)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(gè)dll和api特征作為***個(gè)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(gè)在所有windows平臺(tái)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(jié)構(gòu),，數(shù)據(jù)**是大量的字節(jié)碼和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有機(jī)融合。pe文件格式被**為一個(gè)線性的數(shù)據(jù)流,，由pe文件頭,、節(jié)表和節(jié)實(shí)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(dǎo)入地址表被修改,；(10)多個(gè)pe頭部；(11)可疑的重定位信息,；,。

    [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**于開發(fā)機(jī)構(gòu)的**進(jìn)行,。程序員應(yīng)避*査自己的程序,，程序設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)也不應(yīng)測(cè)試自己開發(fā)的程序。軟件開發(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。網(wǎng)絡(luò)安全新時(shí)代：深圳艾策的防御策略解析,。

    軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試分類編輯軟件測(cè)試的狹義論和廣義論一一靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的測(cè)試軟件測(cè)試技術(shù)軟件測(cè)試的辨證論一一正向思維和反向思維軟件測(cè)試的風(fēng)險(xiǎn)論一一測(cè)試是評(píng)估軟件測(cè)試的經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點(diǎn)一一為盈利而測(cè)試軟件測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)論一一驗(yàn)證和確認(rèn)軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試工具編輯幾種常用的測(cè)試工具：1,、軟件錯(cuò)誤管理工具Bugzilla2、功能測(cè)試工具WinRunner3,、負(fù)載測(cè)試工具LoadRunner4,、測(cè)試管理工具TestDirector軟件測(cè)試技術(shù)同名圖書編輯軟件測(cè)試技術(shù)圖書1書名:軟件測(cè)試技術(shù)軟件測(cè)試技術(shù)作者：曲朝陽出版社：**水利水電出版社出版時(shí)間：2006ISBN:97開本：16定價(jià):元內(nèi)容簡(jiǎn)介本書詳盡地闡述了軟件測(cè)試領(lǐng)域中的一些基本理論和實(shí)用技術(shù)。首先從軟件測(cè)試的基本原則,，以及常用的軟件測(cè)試技術(shù)入手,，介紹了與軟件測(cè)試領(lǐng)域相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)。然后,，分別從單元測(cè)試,、集成測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試3個(gè)層面深入分析了如何選擇和設(shè)計(jì)有效的測(cè)試用例，制定合適的測(cè)試策略等主題,。**后,，討論了面向?qū)ο蟮能浖�測(cè)試和軟件測(cè)試自動(dòng)化技術(shù)。附錄中還附錄了常見的軟件錯(cuò)誤,，供讀者參閱,。本書作為軟件測(cè)試的實(shí)際應(yīng)用參考書，除了力求突出基本知識(shí)和基本概念的表述外,，更注重軟件測(cè)試技術(shù)的運(yùn)用,。創(chuàng)新光譜分析技術(shù)賦能艾策檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)食品藥品中微量有害物質(zhì)的超痕量檢測(cè),。上海第三方軟件測(cè)評(píng)公司

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    ***級(jí)初始級(jí)TMM初始級(jí)軟件測(cè)試過程的特點(diǎn)是測(cè)試過程無序，有時(shí)甚至是混亂的,，幾乎沒有妥善定義的,。初始級(jí)中軟件的測(cè)試與調(diào)試常常被混為一談，軟件開發(fā)過程中缺乏測(cè)試資源，工具以及訓(xùn)練有素的測(cè)試人員,。初始級(jí)的軟件測(cè)試過程沒有定義成熟度目標(biāo),。第二級(jí)定義級(jí)TMM的定義級(jí)中，測(cè)試己具備基本的測(cè)試技術(shù)和方法,，軟件的測(cè)試與調(diào)試己經(jīng)明確地被區(qū)分開,。這時(shí)，測(cè)試被定義為軟件生命周期中的一個(gè)階段,，它緊隨在編碼階段之后,。但在定義級(jí)中，測(cè)試計(jì)劃往往在編碼之后才得以制訂,，這顯然有背于軟件工程的要求,。TMM的定義級(jí)中需實(shí)現(xiàn)3個(gè)成熟度目標(biāo):制訂測(cè)試與調(diào)試目標(biāo)，啟動(dòng)測(cè)試計(jì)劃過程,，制度化基本的測(cè)試技術(shù)和方法,。(I)制訂測(cè)試與調(diào)試目標(biāo)軟件**必須消晰地區(qū)分軟件開發(fā)的測(cè)試過程與調(diào)試過程，識(shí)別各自的目標(biāo),，任務(wù)和括動(dòng),。正確區(qū)分這兩個(gè)過程是提高軟件**測(cè)試能力的基礎(chǔ)。與調(diào)試工作不同,，測(cè)試工作是一種有計(jì)劃的活動(dòng),，可以進(jìn)行管理和控制。這種管理和控制活動(dòng)需要制訂相應(yīng)的策略和政策,，以確定和協(xié)調(diào)這兩個(gè)過程,。制訂測(cè)試與調(diào)試目標(biāo)包含5個(gè)子成熟度目標(biāo):1)分別形成測(cè)試**和調(diào)試**，并有經(jīng)費(fèi)支持,。2)規(guī)劃并記錄測(cè)試目標(biāo),。3)規(guī)劃井記錄調(diào)試目標(biāo)。4)將測(cè)試和調(diào)試目標(biāo)形成文檔,。西安軟件測(cè)評(píng)