收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測(cè)試方法編輯鎖定本詞條由“科普**”科學(xué)百科詞條編寫(xiě)與應(yīng)用工作項(xiàng)目審核,。軟件測(cè)試是使用人工或自動(dòng)的手段來(lái)運(yùn)行或測(cè)定某個(gè)軟件系統(tǒng)的過(guò)程，其目的在于檢驗(yàn)它是否滿(mǎn)足規(guī)定的需求或弄清預(yù)期結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的差別,。[1]從是否關(guān)心軟件內(nèi)部結(jié)構(gòu)和具體實(shí)現(xiàn)的角度劃分，測(cè)試方法主要有白盒測(cè)試和黑盒測(cè)試,。白盒測(cè)試方法主要有代碼檢査法,、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析法,、靜態(tài)質(zhì)量度量法、邏輯覆蓋法,、基夲路徑測(cè)試法,、域測(cè)試,、符號(hào)測(cè)試、路徑覆蓋和程序變異,。黑盒測(cè)試方法主要包括等價(jià)類(lèi)劃分法,、邊界值分析法,、錯(cuò)誤推測(cè)法、因果圖法,、判定表驅(qū)動(dòng)法,、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法,、功能圖法、場(chǎng)景法等,。[1]從是否執(zhí)行程序的角度劃分,，測(cè)試方法又可分為靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試。靜態(tài)測(cè)試包括代碼檢査,、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析、代碼質(zhì)量度量等,。動(dòng)態(tài)測(cè)試由3部分組成：構(gòu)造測(cè)試實(shí)例,、執(zhí)行程序和分析程序的輸出結(jié)果。網(wǎng)絡(luò)安全新時(shí)代：深圳艾策的防御策略解析,。滲透測(cè)試 安全服務(wù)

    k為短序列特征總數(shù)，1≤i≤k,?？蓤?zhí)行文件長(zhǎng)短大小不一，為了防止該特征統(tǒng)計(jì)有偏,，使用∑knk,j進(jìn)行歸一化處理,。逆向文件頻率(inversedocumentfrequency，idf)是一個(gè)短序列特征普遍重要性的度量,。某一短序列特征的idf,，可以由總樣本實(shí)施例件數(shù)目除以包含該短序列特征之樣本實(shí)施例件的數(shù)目,，再將得到的商取對(duì)數(shù)得到：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。idf的主要思想是：如果包含短序列特征i的軟件練樣本越少,，也就是|{j:i∈j}|越小,，idf越大，則說(shuō)明短序列特征i具有很好的類(lèi)別區(qū)分能力,。：如果某一特征在某樣本中以較高的頻率出現(xiàn),，而包含該特征的樣本數(shù)目較小，可以產(chǎn)生出高權(quán)重的,，該特征的,。因此,，，保留重要的特征,。此處選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征,，是因?yàn)樽止?jié)碼n-grams提取的特征很多,，很多都是無(wú)效特征,，或者效果非常一般的特征,，保持這些特征會(huì)影響檢測(cè)方法的性能和效率，所以要選出有效的特征即可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征。步驟s2,、將軟件樣本中的類(lèi)別已知的軟件樣本作為訓(xùn)練樣本，然后分別采用前端融合方法,、后端融合方法和中間融合方法設(shè)計(jì)三種不同方案的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法,。軟件測(cè)試應(yīng)用測(cè)試用戶(hù)體驗(yàn)測(cè)評(píng)中界面交互評(píng)分低于同類(lèi)產(chǎn)品均值15.6%。

    當(dāng)我們拿到一份第三方軟件測(cè)試報(bào)告的時(shí)候,，我們可能會(huì)好奇第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)是如何定義一份第三方軟件測(cè)試報(bào)告的費(fèi)用呢,，為何價(jià)格會(huì)存在一些差異,，如何找到高性?xún)r(jià)比的第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)來(lái)出具第三方軟件檢測(cè)報(bào)告呢。我們可以從以下三個(gè)方面著手討論關(guān)于軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的第三方軟件測(cè)試報(bào)告費(fèi)用的一些問(wèn)題,，對(duì)大家在選擇適合價(jià)格的軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu),，出具高性?xún)r(jià)比的軟件檢測(cè)報(bào)告有一定的幫助和參考意義。1,、首先，軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)大小的關(guān)系,，從資質(zhì)上來(lái)說(shuō),，軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的規(guī)模大小和資質(zhì)的有效性是沒(méi)有任何關(guān)系的?？赡苄⌒偷能浖z測(cè)機(jī)構(gòu),，員工人數(shù)規(guī)模會(huì)小一點(diǎn),，但是出具的CMA或者CNAS第三方軟件檢測(cè)報(bào)告和大型機(jī)構(gòu)的效力是沒(méi)有區(qū)別的,。但是，小機(jī)構(gòu)在人員數(shù)量,，運(yùn)營(yíng)成本都會(huì)成本比較低,，在這里其實(shí)是可以降低一份第三方軟件測(cè)試報(bào)告的部分費(fèi)用，所以反過(guò)來(lái)說(shuō),，小型軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的價(jià)格可能更加具有競(jìng)爭(zhēng)力,。2、軟件檢測(cè)流程的關(guān)系,，為何流程會(huì)和第三方軟件測(cè)試的費(fèi)用有關(guān)系呢,。因?yàn)椋粋€(gè)機(jī)構(gòu)的軟件檢測(cè)流程如果是高效率流轉(zhuǎn),，那么在同等時(shí)間內(nèi),，軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)可以更高效的對(duì)軟件測(cè)試報(bào)告進(jìn)行產(chǎn)出，相對(duì)來(lái)說(shuō)，時(shí)間成本就會(huì)降低,，提高測(cè)試報(bào)告的出具效率,。

    這樣做的好處是，融合模型的錯(cuò)誤來(lái)自不同的分類(lèi)器,，而來(lái)自不同分類(lèi)器的錯(cuò)誤往往互不相關(guān),、互不影響，不會(huì)造成錯(cuò)誤的進(jìn)一步累加,。常見(jiàn)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(jì)算機(jī)識(shí)別,、語(yǔ)音識(shí)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(guò)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(gè)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(guò)合并來(lái)自多個(gè)模態(tài)特定路徑的連接單元來(lái)構(gòu)建的,。中間融合方法的一大優(yōu)勢(shì)是可以靈活的選擇融合的位置，但設(shè)計(jì)深度多模態(tài)集成結(jié)構(gòu)時(shí),，確定如何融合,、何時(shí)融合以及哪些模式可以融合，是比較有挑戰(zhàn)的問(wèn)題,。字節(jié)碼n-grams,、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息這三種類(lèi)型的特征都具有自身的優(yōu)勢(shì),。功能完整性測(cè)試發(fā)現(xiàn)3項(xiàng)宣傳功能未完全實(shí)現(xiàn),。

    置環(huán)境操作系統(tǒng)+服務(wù)器+數(shù)據(jù)庫(kù)+軟件依賴(lài)5執(zhí)行用例6回歸測(cè)試及缺陷**7輸出測(cè)試報(bào)告8測(cè)試結(jié)束軟件架構(gòu)BSbrowser瀏覽器+server服務(wù)器CSclient客戶(hù)端+server服務(wù)器1標(biāo)準(zhǔn)上BS是在服務(wù)器和瀏覽器都存在的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)2效率BS中負(fù)擔(dān)在服務(wù)器上CS中的客戶(hù)端會(huì)分擔(dān)，CS效率更高3安全BS數(shù)據(jù)依靠http協(xié)議進(jìn)行明文輸出不安全4升級(jí)上bs更簡(jiǎn)便5開(kāi)發(fā)成本bs更簡(jiǎn)單cs需要客戶(hù)端安卓和ios軟件開(kāi)發(fā)模型瀑布模型1需求分析2功能設(shè)計(jì)3編寫(xiě)代碼4功能實(shí)現(xiàn)切入點(diǎn)5軟件測(cè)試需求變更6完成7上線維護(hù)是一種線性模型的一種，是其他開(kāi)發(fā)模型的基礎(chǔ)測(cè)試的切入點(diǎn)要留下足夠的時(shí)間可能導(dǎo)致測(cè)試不充分,，上線后才暴露***開(kāi)發(fā)的各個(gè)階段比較清晰需求調(diào)查適合需求穩(wěn)定的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)當(dāng)前一階段完成后,，您只需要去關(guān)注后續(xù)階段可在迭代模型中應(yīng)用瀑布模型可以節(jié)省大量的時(shí)間和金錢(qián)缺點(diǎn)1）各個(gè)階段的劃分完全固定，階段之間產(chǎn)生大量的文檔,，極大地增加了工作量,。2）由于開(kāi)發(fā)模型是線性的，用戶(hù)只有等到整個(gè)過(guò)程的末期才能見(jiàn)到開(kāi)發(fā)成果,，從而增加了開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn),。3）通過(guò)過(guò)多的強(qiáng)制完成日期和里程碑來(lái)**各個(gè)項(xiàng)目階段。4）瀑布模型的突出缺點(diǎn)是不適應(yīng)用戶(hù)需求的變化瀑布模型強(qiáng)調(diào)文檔的作用,，并要求每個(gè)階段都要仔細(xì)驗(yàn)證,。第三方測(cè)評(píng)顯示軟件運(yùn)行穩(wěn)定性達(dá)99.8%，未發(fā)現(xiàn)重大系統(tǒng)崩潰隱患,。東莞cma軟件測(cè)試

無(wú)障礙測(cè)評(píng)認(rèn)定視覺(jué)障礙用戶(hù)支持功能缺失4項(xiàng),。滲透測(cè)試 安全服務(wù)

    的值不一定判定表法根據(jù)因果來(lái)制定判定表組成部分1條件樁:所有條件2動(dòng)作樁:所有結(jié)果3條件項(xiàng):針對(duì)條件樁的取值4動(dòng)作項(xiàng):針對(duì)動(dòng)作樁的取值不犯罪，不抽*是好男人,，不喝酒是好男人,，只要打媳婦就是壞男人條件樁1不犯罪1102不抽*1013不喝酒011動(dòng)作樁好男人11壞男人1場(chǎng)景法模擬用戶(hù)操作軟件時(shí)的場(chǎng)景，主要用于測(cè)試系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程先關(guān)注功能和業(yè)務(wù)是否正確實(shí)現(xiàn),，然后再使用等價(jià)類(lèi)和邊界值進(jìn)行檢測(cè),。基本流正確的業(yè)務(wù)流程來(lái)實(shí)現(xiàn)一條操作路徑備選流模擬一條錯(cuò)誤的操作流程用例場(chǎng)景要從開(kāi)始到結(jié)束便利用例中所有的基本流和備選流,。流程分析法流程-路徑針對(duì)路徑使用路徑分析的方法設(shè)計(jì)測(cè)試用例降低測(cè)試用例設(shè)計(jì)難度,，只要搞清楚各種流程，就可以設(shè)計(jì)出高質(zhì)量的測(cè)試用例,，而不需要太多測(cè)試經(jīng)驗(yàn)1詳細(xì)了解需求2根據(jù)需求說(shuō)明或界面原型,，找出業(yè)務(wù)流程的哥哥頁(yè)面以及流轉(zhuǎn)關(guān)系3畫(huà)出業(yè)務(wù)流程axure4寫(xiě)用例，覆蓋所有路徑分支錯(cuò)誤推斷法利用經(jīng)驗(yàn)猜測(cè)出出錯(cuò)的可能類(lèi)型,，列出所有可能的錯(cuò)誤和容易發(fā)生錯(cuò)誤的情況,。多考慮異常,，反面,，特殊輸入，以攻擊者的態(tài)度對(duì)臺(tái)程序,。正交表對(duì)可選項(xiàng)多種可取值進(jìn)行均等選取組合,，**大概率覆蓋測(cè)試用例1根據(jù)控件和取值數(shù)選擇一個(gè)合適的正交表2列舉取值并編號(hào)。滲透測(cè)試 安全服務(wù)