4)建立與用戶或客戶的聯(lián)系,，收集他們對測試的需求和建議,。(II)制訂技術(shù)培訓(xùn)計(jì)劃為高效率地完成好測試工作，測試人員必須經(jīng)過適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn),。制訂技術(shù)培訓(xùn)規(guī)劃有3個(gè)子目標(biāo):1)制訂**的培訓(xùn)計(jì)劃,，并在管理上提供包括經(jīng)費(fèi)在內(nèi)的支持。2)制訂培訓(xùn)目標(biāo)和具體的培訓(xùn)計(jì)劃,。3)成立培訓(xùn)組,，配備相應(yīng)的工具，設(shè)備和教材(III)軟件全生命周期測試提高測試成熟度和改善軟件產(chǎn)品質(zhì)量都要求將測試工作與軟件生命周期中的各個(gè)階段聯(lián)系起來,。該目標(biāo)有4個(gè)子目標(biāo):1)將測試階段劃分為子階段,，并與軟件生命周期的各階段相聯(lián)系。2)基于已定義的測試子階段,，采用軟件生命周期V字模型,。3)制訂與淵試相關(guān)的工作產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)。4)建立測試人員與開發(fā)人員共同工作的機(jī)制,。這種機(jī)制有利于促進(jìn)將測試活動(dòng)集成于軟件生命周期中(IV)控制和監(jiān)視測試過程為控制和監(jiān)視測試過程,，軟件**需采取相應(yīng)措施，如:制訂測試產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn),，制訂與測試相關(guān)的偶發(fā)事件的處理預(yù)案,，確定測試?yán)锍瘫_定評(píng)估測試效率的度量,，建立測試日志等,。控制和監(jiān)視測試過程有3個(gè)子目標(biāo):1)制訂控制和監(jiān)視測試過程的機(jī)制和政策,。2)定義,，記錄并分配一組與測試過程相關(guān)的基本測量。3)開發(fā)，記錄并文檔化一組糾偏措施和偶發(fā)事件處理預(yù)案,。兼容性測試涵蓋35款設(shè)備,，通過率91.4%。天津計(jì)算機(jī)軟件檢測報(bào)告

    [1]中文名軟件測試方法外文名SoftwareTestingMethod目的測試軟件性能所屬行業(yè)計(jì)算機(jī)作用選擇合適的軟件目錄1概述2原則3分類?靜態(tài)測試和動(dòng)態(tài)測試?黑盒測試,、白盒測試和灰盒測試?手動(dòng)測試和自動(dòng)化測試4不同階段測試?單元測試?集成測試?系統(tǒng)測試?驗(yàn)收測試5重要性軟件測試方法概述編輯軟件測試方法的目的包括：發(fā)現(xiàn)軟件程序中的錯(cuò)誤、對軟件是否符合設(shè)計(jì)要求,，以及是否符合合同中所要達(dá)到的技術(shù)要求,，進(jìn)行有關(guān)驗(yàn)證以及評(píng)估軟件的質(zhì)量。**終實(shí)現(xiàn)將高質(zhì)量的軟件系統(tǒng)交給用戶的目的,。而軟件的基本測試方法主要有靜態(tài)測試和動(dòng)態(tài)測試,、功能測試、性能測試,、黑盒測試和白盒測試等等,。[2]軟件測試方法眾多，比較常用到的測試方法有等價(jià)類劃分,、場景法,，偶爾會(huì)使用到的測試方法有邊界值和判定表，還有包括不經(jīng)常使用到的正交排列法和測試大綱法,。其中等價(jià)類劃分,、邊界值分析、判定表等屬于黑盒測試方法,；只對功能是否可以滿足規(guī)定要求進(jìn)行檢查,，主要用于軟件的確認(rèn)測試階段。白盒測試也叫做結(jié)構(gòu)測試或邏輯驅(qū)動(dòng)測試,，是基于覆蓋的全部代碼和路徑,、條件的測試，通過測試檢測產(chǎn)品內(nèi)部性能,，檢驗(yàn)程序中的路徑是否可以按照要求完成工作,，但是并不對功能進(jìn)行測試，主要用于軟件的驗(yàn)證,。合肥軟件測試公司多平臺(tái)兼容性測試顯示Linux環(huán)境下存在驅(qū)動(dòng)適配問題,。

    所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統(tǒng)計(jì)所有類別已知的軟件樣本的pe可執(zhí)行文件引用的dll和api信息,，從中選取引用頻率**高的多個(gè)dll和api信息,；然后判斷當(dāng)前的軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)里是否存在選擇出的某個(gè)引用頻率**高的dll和api信息，如存在,，則將當(dāng)前軟件樣本的該dll或api信息以1表示,，否則將其以0表示，從而對當(dāng)前軟件樣本的所有dll和api信息進(jìn)行表示形成當(dāng)前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。進(jìn)一步的,，所述生成軟件樣本的格式信息特征視圖,，是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征，形成當(dāng)前軟件樣本的格式信息特征視圖,。進(jìn)一步的,，所述從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征，是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中確定存在特定格式異常的pe格式結(jié)構(gòu)特征以及存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征,；所述特定格式異常包括：(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(gè)pe頭部,，(11)可疑的重定位信息，,。

    在介紹諸多知識(shí)點(diǎn)的過程當(dāng)中結(jié)合直觀形象的圖表或?qū)嶋H案例進(jìn)行深入淺出的分析,，從而使讀者可以更好地理解秋掌握軟件測試?yán)碚撝R(shí)，并迅速地運(yùn)用到實(shí)際測試工作中去,。本書適合作為各層次高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)的教學(xué)用書,，也可作為軟件測試人員的參考書。目錄前言第1章概述第2章軟件測試基礎(chǔ)第3章單元測試第4章集成測試第5章系統(tǒng)測試……軟件測試技術(shù)圖書2書名:軟件測試技術(shù)層次：高職高專配套：電子課件作者：徐芳出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2011-6-21ISBN:開本：16開定價(jià):￥內(nèi)容簡介本書根據(jù)軟件測試教學(xué)的需要,，結(jié)合讀者對象未來的職業(yè)要求和定位,，除了盡力***闡述軟件測試技術(shù)基本概念外，采取了計(jì)劃,、設(shè)計(jì)與開發(fā),、執(zhí)行這樣的工程步驟來描述軟件測試的相關(guān)知識(shí)，使學(xué)生在學(xué)習(xí)軟件測試的技術(shù)知識(shí)時(shí),，能夠同時(shí)獲得工程化思維方式的訓(xùn)練,。本書共7章。第1章介紹軟件測試的基本知識(shí),；第2章介紹如何制定軟件測試計(jì)劃,；第3章介紹測試用例的設(shè)計(jì)和相關(guān)技術(shù)；第4章介紹執(zhí)行測試中相關(guān)技術(shù)和方法,；第5章介紹實(shí)際工作中各種測試方法,；第6章介紹MI公司的一套測試工具的使用，包括功能、性能和測試管理工具,；第7章通過一個(gè)實(shí)例,，給出了完整的與軟件測試相關(guān)的文檔。無障礙測評(píng)認(rèn)定視覺障礙用戶支持功能缺失4項(xiàng),。

    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試樣本,。云計(jì)算與 AI 融合：深圳艾策的創(chuàng)新解決方案,。軟件驗(yàn)收安全檢測

自動(dòng)化測試發(fā)現(xiàn)7個(gè)邊界條件未處理的異常情況。天津計(jì)算機(jī)軟件檢測報(bào)告

    并將測試樣本的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,，對測試樣本進(jìn)行檢測并得出檢測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)集選取實(shí)驗(yàn)評(píng)估使用了不同時(shí)期的惡意軟件和良性軟件樣本,，包含了7871個(gè)良性軟件樣本和8269個(gè)惡意軟件樣本,，其中4103個(gè)惡意軟件樣本是2011年以前發(fā)現(xiàn)的，4166個(gè)惡意軟件樣本是近年來新發(fā)現(xiàn)的,；3918個(gè)良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統(tǒng)中收集的,，3953個(gè)良性軟件樣本是從全新安裝的32位windows7系統(tǒng)中收集的。所有的惡意軟件樣本都是從vxheavens網(wǎng)站中收集的，所有的樣本格式都是windowspe格式的,，樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)成如表1所示,。表1樣本數(shù)據(jù)集類別惡意軟件樣本良性軟件樣本早期樣本41033918近期樣本41663953合計(jì)82697871(2)評(píng)價(jià)指標(biāo)及方法分類性能主要用兩個(gè)指標(biāo)來評(píng)估：準(zhǔn)確率和對數(shù)損失。準(zhǔn)確率測量所有預(yù)測中正確預(yù)測的樣本占總樣本的比例,，*憑準(zhǔn)確率通常不足以評(píng)估預(yù)測的魯棒性,，因此還需要使用對數(shù)損失。對數(shù)損失(logarithmicloss),，也稱交叉熵?fù)p失(cross-entropyloss),，是在概率估計(jì)上定義的，用于測量預(yù)測類別與真實(shí)類別之間的差距大小,。天津計(jì)算機(jī)軟件檢測報(bào)告