且4個(gè)隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層,。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個(gè)隱含層,，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64，第二個(gè)神經(jīng)元的隱含層個(gè)數(shù)是10,，且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層,。且所有dropout層的dropout率等于,。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，中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖17所示，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖18所示,。從圖17和圖18可以看出,，當(dāng)epoch值從0增加到20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30到50的過程中，中間融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率基本保持不變,，訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失緩慢下降,；綜合分析圖17和圖18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)。中間融合模型的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19所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖20所示,。中間融合模型的roc曲線如圖21所示,，auc值為，已經(jīng)非常接近auc的**優(yōu)值1,。(7)實(shí)驗(yàn)結(jié)果比對(duì)為了綜合評(píng)估本實(shí)施例提出融合方案的綜合性能,。跨設(shè)備測(cè)試報(bào)告指出平板端UI元素存在比例失調(diào)問題,。南京軟件測(cè)試實(shí)驗(yàn)室

數(shù)據(jù)庫是否存儲(chǔ)敏感信息,，某些應(yīng)用會(huì)把cookie類數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫中，一旦此數(shù)據(jù)被他人獲取,，可能造成用戶賬戶被盜用等嚴(yán)重問題,，測(cè)試中在跑完一個(gè)包含數(shù)據(jù)庫操作的測(cè)試用例后，我們可以直接查看數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù),，觀察是否有敏感信息存儲(chǔ)在內(nèi),。一般來說這些敏感信息需要用戶進(jìn)行注銷操作后刪除。如果是cookie類數(shù)據(jù),，建議設(shè)置合理的過期時(shí)間,。日志是否存在敏感信息，一般開發(fā)在寫程序的過程中會(huì)加入日志幫助高度,，所有可能會(huì)寫入一些敏感信息,，通常APP的發(fā)布版不會(huì)使用日志，但也不排除特殊情況,。配置文件是否存在敏感信息,，與日志類似，我們需要檢查配置文件中是否包含敏感信息。醫(yī)療軟件安全測(cè)試服務(wù)艾策檢測(cè)針對(duì)智能穿戴設(shè)備開發(fā)動(dòng)態(tài)壓力測(cè)試系統(tǒng),，確保人機(jī)交互的舒適性與安全性,。

軟件檢測(cè)報(bào)告不僅是產(chǎn)品質(zhì)量的證明，也是企業(yè)競爭力的體現(xiàn),。通過檢測(cè)的軟件產(chǎn)品能夠增強(qiáng)用戶信任,，提升市場認(rèn)可度。此外,，檢測(cè)報(bào)告還能幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在問題,，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，降低后期維護(hù)成本,。對(duì)于需要參與招投標(biāo)或申請(qǐng)**補(bǔ)貼的企業(yè)來說,，軟件檢測(cè)報(bào)告是展示產(chǎn)品實(shí)力的重要依據(jù)，能夠?yàn)槠髽I(yè)贏得更多商業(yè)機(jī)會(huì),。軟件檢測(cè)報(bào)告不僅是產(chǎn)品質(zhì)量的證明,，也是企業(yè)競爭力的體現(xiàn)。通過檢測(cè)的軟件產(chǎn)品能夠增強(qiáng)用戶信任,，提升市場認(rèn)可度,。此外，檢測(cè)報(bào)告還能幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在問題,，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì),，降低后期維護(hù)成本。對(duì)于需要參與招投標(biāo)或申請(qǐng)**補(bǔ)貼的企業(yè)來說,，軟件檢測(cè)報(bào)告是展示產(chǎn)品實(shí)力的重要依據(jù),，能夠?yàn)槠髽I(yè)贏得更多商業(yè)機(jī)會(huì)。

    什么是軟件測(cè)試通過手工和自動(dòng)化工具對(duì)被測(cè)對(duì)象進(jìn)行檢測(cè),，驗(yàn)證實(shí)際結(jié)果和預(yù)期結(jié)果之間的差異,。軟件測(cè)試的原則1測(cè)試是為了證明軟件存在缺陷2測(cè)試應(yīng)該盡早介入3注意測(cè)試缺陷的群集效應(yīng)80-204殺蟲劑現(xiàn)象5合法數(shù)據(jù)和不合法數(shù)據(jù)和邊界值，網(wǎng)絡(luò)異常和電源斷電等6回歸測(cè)試防止出現(xiàn)更多問題7妥善保存一切測(cè)試文檔軟件測(cè)試的目的1暴露軟件中的缺陷和BUG2記錄軟件運(yùn)行中產(chǎn)生的一些數(shù)據(jù),，為開發(fā)提供改良的數(shù)據(jù)支持為什么需要軟件測(cè)試1功能實(shí)現(xiàn)且正確執(zhí)行2軟件運(yùn)行的信息數(shù)據(jù)如果一個(gè)產(chǎn)品開發(fā)完成之后發(fā)現(xiàn)了很多問題,，說明此軟件開發(fā)過程很可能是有缺陷的，因此,，軟件測(cè)試的目的是保證整個(gè)軟件開發(fā)過程是高質(zhì)量的。測(cè)試分類1單元測(cè)試分單元2集成測(cè)試多個(gè)單元3系統(tǒng)測(cè)試用戶角度-功能主體4驗(yàn)證測(cè)試α測(cè)試-內(nèi)測(cè)β測(cè)試-公測(cè)UAT測(cè)試-客戶驗(yàn)收使用系統(tǒng)測(cè)試分類1功能測(cè)試2性能測(cè)試3安全測(cè)試4兼容性測(cè)試測(cè)試方法1按照測(cè)試對(duì)象分類白盒測(cè)試黑盒測(cè)試灰盒測(cè)試2按照測(cè)試對(duì)象是否執(zhí)行分類靜態(tài)測(cè)試動(dòng)態(tài)測(cè)試3按照測(cè)試手段進(jìn)行分類手工測(cè)試靈活改變測(cè)試操作和環(huán)境自動(dòng)化測(cè)試1自己寫腳本2第三方工具進(jìn)行測(cè)試軟件質(zhì)量1維護(hù)性2移植性3效率性4可靠性5易用性6功能性軟件測(cè)試流程1需求分析2設(shè)計(jì)用例3評(píng)審用例4,。專業(yè)機(jī)構(gòu)認(rèn)證該程序內(nèi)存管理效率優(yōu)于行業(yè)平均水平23%,。

    ***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,。安全測(cè)試報(bào)告為軟件筑牢安全防線,，守護(hù)數(shù)據(jù)。軟件檢測(cè)第三方

用戶隱私測(cè)評(píng)確認(rèn)數(shù)據(jù)采集范圍超出聲明條款3項(xiàng),。南京軟件測(cè)試實(shí)驗(yàn)室

    在不知道多長的子序列能更好的表示可執(zhí)行文件的情況下,，只能以固定窗口大小在字節(jié)碼序列中滑動(dòng)，產(chǎn)生大量的短序列,，由機(jī)器學(xué)習(xí)方法選擇可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征,，產(chǎn)生短序列的方法叫n-grams?！?80074ff13b2”的字節(jié)碼序列,，如果以3-grams產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列,，將得到“080074”、“0074ff”,、“74ff13”,、“ff13b2”四個(gè)短序列。每個(gè)短序列特征的權(quán)重表示有多種方法,。**簡單的方法是如果該短序列在具體樣本中出現(xiàn),，就表示為1；如果沒有出現(xiàn),，就表示為0,，也可以用。本實(shí)施例采用3-grams方法提取特征,，3-grams產(chǎn)生的短序列非常龐大,，將產(chǎn)生224＝(16,777,216)個(gè)特征，如此龐大的特征集在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中存儲(chǔ)和算法效率上都是問題,。如果短序列特征的tf較小,，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)可能沒有意義，選取了tf**高的5000個(gè)短序列特征,，計(jì)算每個(gè)短序列特征的,，每個(gè)短序列特征的權(quán)重是判斷其所在軟件樣本是否為惡意軟件的依據(jù)，也是區(qū)分每個(gè)軟件樣本的依據(jù),。(4)前端融合前端融合的架構(gòu)如圖4所示,，前端融合方式將三種模態(tài)的特征合并，然后輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，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。南京軟件測(cè)試實(shí)驗(yàn)室