步驟s2、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓(xùn)練樣本，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法,，將訓(xùn)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(luò)，訓(xùn)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(cè)試樣本，并將測(cè)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(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中,，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行檢測(cè)并得出檢測(cè)結(jié)果。進(jìn)一步的,，所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示,，是統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api,；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示,，是先對(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，然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息,；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示,，是先將當(dāng)前軟件樣本件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制字節(jié)碼序列，然后采用n-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng),，產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征,。進(jìn)一步的，采用3-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng)產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征,。進(jìn)一步的,。第三方驗(yàn)證實(shí)際啟動(dòng)速度較廠商宣稱慢0.7秒。應(yīng)用系統(tǒng)軟件測(cè)試報(bào)告多少錢

    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——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——正向思維和反向思維軟件測(cè)試的風(fēng)險(xiǎn)論——測(cè)試是評(píng)估軟件測(cè)試的經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點(diǎn)——為盈利而測(cè)試軟件測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)論——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(yáng)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y(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。應(yīng)用系統(tǒng)軟件測(cè)試報(bào)告多少錢隱私合規(guī)檢測(cè)確認(rèn)用戶數(shù)據(jù)加密符合GDPR標(biāo)準(zhǔn)要求,。

    每一種信息的來(lái)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(wú)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。

    收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測(cè)試技術(shù)編輯鎖定討論上傳視頻軟件測(cè)試技術(shù)是軟件開發(fā)過程中的一個(gè)重要組成部分,，是貫穿整個(gè)軟件開發(fā)生命周期,、對(duì)軟件產(chǎn)品（包括階段性產(chǎn)品）進(jìn)行驗(yàn)證和確認(rèn)的活動(dòng)過程，其目的是盡快盡早地發(fā)現(xiàn)在軟件產(chǎn)品中所存在的各種問題——與用戶需求,、預(yù)先定義的不一致性,。檢查軟件產(chǎn)品的bug。寫成測(cè)試報(bào)告，交于開發(fā)人員修改,。軟件測(cè)試人員的基本目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)軟件中的錯(cuò)誤,。中文名軟件測(cè)試技術(shù)簡(jiǎn)介單元測(cè)試、集成測(cè)試主要步驟測(cè)試設(shè)計(jì)與開發(fā)常見測(cè)試回歸測(cè)試功能測(cè)試目錄1主要步驟2基本功能3測(cè)試目標(biāo)4測(cè)試目的5常見測(cè)試6測(cè)試分類7測(cè)試工具8同名圖書?圖書1?圖書2?圖書3?圖書4軟件測(cè)試技術(shù)主要步驟編輯1,、測(cè)試計(jì)劃2,、測(cè)試設(shè)計(jì)與開發(fā)3、執(zhí)行測(cè)試軟件測(cè)試技術(shù)基本功能編輯1,、驗(yàn)證（Verification）2,、確認(rèn)（Validation）軟件測(cè)試人員應(yīng)具備的知識(shí)：1、軟件測(cè)試技術(shù)2,、被測(cè)試應(yīng)用程序及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試目標(biāo)編輯1,、軟件測(cè)試人員所追求的是盡可能早地找出軟件的錯(cuò)誤；2,、軟件測(cè)試人員必須確保找出的軟件錯(cuò)誤得以關(guān)閉,。性能基準(zhǔn)測(cè)試GPU利用率未達(dá)理論最大值67%。

    **小化對(duì)數(shù)損失基本等價(jià)于**大化分類器的準(zhǔn)確度,，對(duì)于完美的分類器,，對(duì)數(shù)損失值為0。對(duì)數(shù)損失函數(shù)的計(jì)算公式如下：其中,，y為輸出變量即輸出的測(cè)試樣本的檢測(cè)結(jié)果，x為輸入變量即測(cè)試樣本,，l為損失函數(shù),，n為測(cè)試樣本(待檢測(cè)軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件)數(shù)目，yij是一個(gè)二值指標(biāo),，表示與輸入的第i個(gè)測(cè)試樣本對(duì)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(gè)測(cè)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(píng)價(jià),，roc曲線的縱軸是檢測(cè)率(true****itiverate),，橫軸是誤報(bào)率(false****itiverate)，該曲線反映的是隨著檢測(cè)閾值變化下檢測(cè)率與誤報(bào)率之間的關(guān)系曲線,。roc曲線下面積(areaunderroccurve,，auc)的值是評(píng)價(jià)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(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)文件，執(zhí)行某一個(gè)程序時(shí)，相應(yīng)的dll文件就會(huì)被調(diào)用,。一個(gè)應(yīng)用程序可使用多個(gè)dll文件,，一個(gè)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,。數(shù)據(jù)安全與合規(guī)：艾策科技的最佳實(shí)踐,。山西軟件評(píng)測(cè)實(shí)驗(yàn)室

代碼質(zhì)量評(píng)估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強(qiáng)。應(yīng)用系統(tǒng)軟件測(cè)試報(bào)告多少錢

    將訓(xùn)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(luò),，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法,，首先合并訓(xùn)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特征視圖的特征，融合成一個(gè)單一的特征向量空間,，然后將其作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型；(2)方案二：首先利用訓(xùn)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特征視圖分別訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,，合并訓(xùn)練的三個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的決策輸出，并將其作為感知機(jī)的輸入,，訓(xùn)練得到**終的多模態(tài)深度集成模型,；(3)方案三：采用中間融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別學(xué)習(xí)訓(xùn)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特征視圖的高等特征表示,，并合并學(xué)習(xí)得到的訓(xùn)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特征視圖的高等特征表示融合成一個(gè)單一的特征向量空間,，然后將其作為下一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,，訓(xùn)練得到多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。步驟s3,、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測(cè)試樣本,。應(yīng)用系統(tǒng)軟件測(cè)試報(bào)告多少錢