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?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(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,。覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測(cè)方案設(shè)計(jì)與實(shí)施！軟件漏洞測(cè)試報(bào)告

    降低成本對(duì)每個(gè)階段都進(jìn)行測(cè)試,，包括文檔,，便于控制項(xiàng)目過程缺點(diǎn)依賴文檔,，沒有文檔的項(xiàng)目無法使用，復(fù)雜度很高,，實(shí)踐需要很強(qiáng)的管理H模型把測(cè)試活動(dòng)完全**出來,，將測(cè)試準(zhǔn)備和測(cè)試執(zhí)行體現(xiàn)出來測(cè)試準(zhǔn)備-測(cè)試執(zhí)行就緒點(diǎn)其他流程----------設(shè)計(jì)等v模型適用于中小企業(yè)需求在開始必須明確，不適用變更需求w模型適用于中大企業(yè)包括文檔也需要測(cè)試（需求分析文檔概要設(shè)計(jì)文檔詳細(xì)設(shè)計(jì)文檔代碼文檔）測(cè)試和開發(fā)同步進(jìn)行H模型對(duì)公司參與人員技能和溝通要求高測(cè)試階段單元測(cè)試-集成測(cè)試-系統(tǒng)測(cè)試-驗(yàn)證測(cè)試是否覆蓋代碼白盒測(cè)試-黑盒測(cè)試-灰盒測(cè)試是否運(yùn)行靜態(tài)測(cè)試-動(dòng)態(tài)測(cè)試測(cè)試手段人工測(cè)試-自動(dòng)化測(cè)試其他測(cè)試回歸測(cè)試-冒*測(cè)試功能測(cè)試一般功能測(cè)試-界面測(cè)試-易用性測(cè)試-安裝測(cè)試-兼容性測(cè)試性能測(cè)試穩(wěn)定性測(cè)試-負(fù)載測(cè)試-壓力測(cè)試-時(shí)間性能-空間性能負(fù)載測(cè)試確定在各種工作負(fù)載下,，系統(tǒng)各項(xiàng)指標(biāo)變化情況壓力測(cè)試:通過確定一個(gè)系統(tǒng)的剛好不能接受的性能點(diǎn),。獲得系統(tǒng)能夠提供的**大服務(wù)級(jí)別測(cè)試用例為特定的目的而設(shè)計(jì)的一組測(cè)試輸入，執(zhí)行條件和預(yù)期結(jié)果,，以便測(cè)試是否滿足某個(gè)特定需求,。通過大量的測(cè)試用例來檢測(cè)軟件的運(yùn)行效果，它是指導(dǎo)測(cè)試工作進(jìn)行的依據(jù),。軟件驗(yàn)收檢測(cè)報(bào)告企業(yè)數(shù)據(jù)安全與合規(guī)：艾策科技的最佳實(shí)踐,。

    本書內(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3基本信息書號(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——基于Windows的WinRunner和服務(wù)器負(fù)載測(cè)試軟件WAS。本書結(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),。

    幫助客戶提升內(nèi)部技術(shù)團(tuán)隊(duì)能力。例如,，某三甲醫(yī)院在采用艾策科技的醫(yī)療信息化系統(tǒng)檢測(cè)方案后,，不僅系統(tǒng)漏洞率下降45%，其IT團(tuán)隊(duì)的安全意識(shí)與應(yīng)急響應(yīng)能力也提升,。技術(shù)創(chuàng)新未來方向艾策科技創(chuàng)始人兼CTO表示：“作為軟件檢測(cè)公司,，我們始終將技術(shù)創(chuàng)新視為競(jìng)爭(zhēng)力,。未來，公司將重點(diǎn)投入AI算法優(yōu)化,、邊緣計(jì)算檢測(cè)等前沿領(lǐng)域,，為電力能源、政企單位等行業(yè)提供更高效,、更智能的質(zhì)量保障服務(wù),。”深圳艾策信息科技有限公司是一家立足于粵港澳大灣區(qū),，依托信息技術(shù)產(chǎn)業(yè),，面向全國(guó)客戶提供專業(yè)、可靠服務(wù)的第三方CMACNAS檢測(cè)機(jī)構(gòu),。在檢測(cè)服務(wù)過程中,，公司始終堅(jiān)持以客戶需求為本，秉承公平公正的第三方檢測(cè)要求,，遵循國(guó)家檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,，確保檢測(cè)數(shù)據(jù)和結(jié)果準(zhǔn)確可靠，運(yùn)用前沿A人工智能技術(shù)提高檢測(cè)效率,。我們追求創(chuàng)造優(yōu)異的社會(huì)價(jià)值,，我們致力于打造公司成為第三方檢測(cè)行業(yè)的行業(yè)榜樣。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%,。

    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(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力。多模態(tài)學(xué)習(xí)從1970年代起步,，經(jīng)歷了幾個(gè)發(fā)展階段,，在2010年后***步入深度學(xué)習(xí)(deeplearning)階段。在某種意義上,，深度學(xué)習(xí)可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復(fù)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(gè)**的數(shù)據(jù)集融合成一個(gè)單一的特征向量空間，然后將其用作機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)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(gè)模態(tài)數(shù)據(jù)間的互補(bǔ)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(jié)合以剔除冗余信息,，基于領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)從每個(gè)模態(tài)中提取更高等別的特征表示,，或者應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法直接學(xué)習(xí)特征表示，然后在特性級(jí)別上進(jìn)行融合,。后端融合則是將不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練好的分類器輸出決策進(jìn)行融合,，如圖2所示。安全審計(jì)發(fā)現(xiàn)日志模塊存在敏感信息明文存儲(chǔ)缺陷,。代碼安全審計(jì)費(fèi)用怎么算的

5G 與物聯(lián)網(wǎng)：深圳艾策的下一個(gè)技術(shù)前沿,。軟件漏洞測(cè)試報(bào)告

    特征之間存在部分重疊，但特征類型間存在著互補(bǔ),，融合這些不同抽象層次的特征可更好的識(shí)別軟件的真正性質(zhì),。且惡意軟件通常偽造出和良性軟件相似的特征，逃避反**軟件的檢測(cè),，但惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)抽象層次的特征逃避檢測(cè),。基于該觀點(diǎn),，本發(fā)明實(shí)施例提出一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法,，以實(shí)現(xiàn)對(duì)惡意軟件的有效檢測(cè)，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),，提出了通過前端融合、后端融合和中間融合這三種融合方式集成三種模態(tài)的特征,，有效提高惡意軟件檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性,，具體步驟如下：步驟s1、提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息,、pe格式結(jié)構(gòu)信息以及字節(jié)碼n-grams的特征表示,，生成軟件樣本的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,；統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api,，提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示。對(duì)當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析,，并按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息,，得到該軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示。軟件漏洞測(cè)試報(bào)告