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來源: 發(fā)布時間:2025-04-08

    沒有滿足用戶的需求1未達(dá)到需求規(guī)格說明書表明的功能2出現(xiàn)了需求規(guī)格說明書指明不會出現(xiàn)的錯誤3軟件功能超出了需求規(guī)格說明書指明的范圍4軟件質(zhì)量不夠高維護(hù)性移植性效率性可靠性易用性功能性健壯性等5軟件未達(dá)到軟件需求規(guī)格說明書未指出但是應(yīng)該達(dá)到的目標(biāo)計算器沒電了下次還得能正常使用6測試或用戶覺得不好軟件缺陷的表現(xiàn)形式1功能沒有完全實(shí)現(xiàn)2產(chǎn)品的實(shí)際結(jié)果和所期望的結(jié)果不一致3沒有達(dá)到需求規(guī)格說明書所規(guī)定的的性能指標(biāo)等4運(yùn)行出錯斷電運(yùn)行終端系統(tǒng)崩潰5界面排版重點(diǎn)不突出,格式不統(tǒng)一6用戶不能接受的其他問題軟件缺陷產(chǎn)生的原因需求錯誤需求記錄錯誤設(shè)計說明錯誤代碼錯誤兼容性錯誤時間不充足缺陷的信息缺陷id缺陷標(biāo)題缺陷嚴(yán)重程度缺陷的優(yōu)先級缺陷的所屬模塊缺陷的詳細(xì)描述缺陷提交時間缺陷的嚴(yán)重程度劃分1blocker系統(tǒng)癱瘓異常退出計算錯誤大部分功能不能使用死機(jī)2major功能點(diǎn)不符合用戶需求數(shù)據(jù)丟失3normal**功能特定調(diào)點(diǎn)斷斷續(xù)續(xù)4Trivial細(xì)小的錯誤優(yōu)先級劃分緊急高中低,。漏洞掃描報告顯示依賴庫存在5個已知CVE漏洞,。cma檢測軟件需要多少錢

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    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(guān),、互不影響,,不會造成錯誤的進(jìn)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(xué)習(xí)(ensemblelearning)等,。其中集成學(xué)習(xí)作為后端融合方式的典型**,被廣泛應(yīng)用于通信,、計算機(jī)識別、語音識別等研究領(lǐng)域,。中間融合是指將不同的模態(tài)數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)化為高等特征表達(dá),再于模型的中間層進(jìn)行融合,,如圖3所示。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過一層一層的管道映射輸入,,將原始輸入轉(zhuǎn)換為更高等的表示,。中間融合首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成高等特征表達(dá),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(jìn)而學(xué)習(xí)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(gòu)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(shè)計深度多模態(tài)集成結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)信息這三種類型的特征都具有自身的優(yōu)勢,。蘭州軟件檢測中心創(chuàng)新光譜分析技術(shù)賦能艾策檢測,,實(shí)現(xiàn)食品藥品中微量有害物質(zhì)的超痕量檢測。

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    12)把節(jié)裝入到vmm的地址空間,,(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確,,(14)含有可疑標(biāo)志,;所述存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括:(1)無證書表,;(2)調(diào)試數(shù)據(jù)明顯小于正常文件,(3).text,、.rsrc,、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常,,(4)資源節(jié)的資源個數(shù)少于正常文件,。進(jìn)一步的,,所述生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖的具體實(shí)現(xiàn)過程如下:先從當(dāng)前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個短序列特征;然后計算選取的每個短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積,,并將其作為選取的每個短序列特征的特征值,,,,表示該短序列特征表示其所在軟件樣本的能力越強(qiáng),;**后在選取的詞頻tf**高的多個短序列特征中選取,,生成字節(jié)碼n-grams特征視圖;:=tf×idf,;其中,,ni,j是短序列特征i在軟件樣本j中出現(xiàn)的次數(shù),,∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現(xiàn)的次數(shù)之和,k為短序列特征總數(shù),,1≤i≤k,;其中,,|d|指軟件樣本j的總數(shù),|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數(shù)目,。進(jìn)一步的,,所述步驟s2采用中間融合方法訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型,。

    后端融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是%,對數(shù)損失是,,混淆矩陣如圖13所示,,規(guī)范化后的混淆矩陣如圖14所示。后端融合模型的roc曲線如圖15所示,,其顯示后端融合模型的auc值為。(6)中間融合中間融合的架構(gòu)如圖16所示,,中間融合方式用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從三種模態(tài)的特征分別抽取高等特征表示,,然后合并學(xué)習(xí)得到的特征表示,,再作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入訓(xùn)練模型,,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,。圖16中,,用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含3個隱含層,其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是128,,第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64,,第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32,且3個隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層,。用于抽取格式信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個隱含層,其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64,,其第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32,且2個隱含層中間設(shè)置有dropout層,。用于抽取字節(jié)碼n-grams特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含4個隱含層,其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是512,,第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是384,,第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是256,,第四個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是125。從傳統(tǒng)到智能:艾策科技助力制造業(yè)升級之路,。

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    **小化對數(shù)損失基本等價于**大化分類器的準(zhǔn)確度,,對于完美的分類器,對數(shù)損失值為0,。對數(shù)損失函數(shù)的計算公式如下:其中,,y為輸出變量即輸出的測試樣本的檢測結(jié)果,,x為輸入變量即測試樣本,,l為損失函數(shù),n為測試樣本(待檢測軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件)數(shù)目,,yij是一個二值指標(biāo),,表示與輸入的第i個測試樣本對應(yīng)的類別j,類別j指良性軟件或惡意軟件,,pij為輸入的第i個測試樣本屬于類別j的概率,m為總類別數(shù),,本實(shí)施例中m=2,。分類器的性能也可用roc曲線(receiveroperatingcharacteristic)評價,roc曲線的縱軸是檢測率(true****itiverate),,橫軸是誤報率(false****itiverate),,該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報率之間的關(guān)系曲線,。roc曲線下面積(areaunderroccurve,auc)的值是評價分類器比較綜合的指標(biāo),,auc的值通常介于,,較大的auc值一般表示分類器的性能較優(yōu)。(3)特征提取提取dll和api信息特征視圖dll(dynamiclinklibrary)文件為動態(tài)鏈接庫文件,,執(zhí)行某一個程序時,,相應(yīng)的dll文件就會被調(diào)用,。一個應(yīng)用程序可使用多個dll文件,,一個dll文件也可能被不同的應(yīng)用程序使用。api(applicationprogramminginterface)函數(shù)是windows提供給用戶作為應(yīng)用程序開發(fā)的接口,。代碼審計發(fā)現(xiàn)2處潛在內(nèi)存泄漏風(fēng)險,建議版本迭代修復(fù),。河北軟件評測實(shí)驗(yàn)室

數(shù)據(jù)安全與合規(guī):艾策科技的最佳實(shí)踐。cma檢測軟件需要多少錢

    程序利用windows提供的接口(windowsapi)實(shí)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(yīng)用程序接口(api)可以粗略的預(yù)測該程序的功能和行為。統(tǒng)計所有樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api的頻率,,留下引用頻率**高的60個dll和500個api,。提取特征時,,每個樣本的導(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(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pe頭部,;(11)可疑的重定位信息;,。cma檢測軟件需要多少錢

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