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,，提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示。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(duì)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,。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,。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。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,，。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南：艾策科技的實(shí)用建議,。cnas 軟件 檢測(cè)機(jī)構(gòu)

    坐標(biāo)點(diǎn)(0,1)**一個(gè)完美的分類器,，它將所有的樣本都正確分類。roc曲線越接近左上角,，該分類器的性能越好,。從圖9可以看出，該方案的roc曲線非常接近左上角,，性能較優(yōu),。另外，前端融合模型的auc值為,。(5)后端融合后端融合的架構(gòu)如圖10所示,，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后進(jìn)行決策融合,，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,。本次實(shí)驗(yàn)使用了80％的樣本訓(xùn)練，20％的樣本驗(yàn)證,，訓(xùn)練50個(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值,。隨著迭代數(shù)的增加，后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖11所示,，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖12所示,。從圖11和圖12可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到5過程中,，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率快速提高,，模型的訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失快速減少；當(dāng)epoch值從5到50的過程中,，前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率小幅提高,，訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失變化曲線,，選取epoch的較優(yōu)值為40,。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為40后,，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。佛山軟件驗(yàn)收測(cè)試數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)：艾策科技的經(jīng)驗(yàn)分享,。

    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)的手段來運(yùn)行或測(cè)定某個(gè)軟件系統(tǒng)的過程,，其目的在于檢驗(yàn)它是否滿足規(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。

    測(cè)試人員素質(zhì)要求1,、責(zé)任心2,、學(xué)習(xí)能力3、懷疑精神4,、溝通能力5,、專注力6、洞察力7,、團(tuán)隊(duì)精神8,、注重積累軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試目的編輯軟件測(cè)試的目的是為了保證軟件產(chǎn)品的**終質(zhì)量,，在軟件開發(fā)的過程中，對(duì)軟件產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量控制,。一般來說軟件測(cè)試應(yīng)由**的產(chǎn)品評(píng)測(cè)中心負(fù)責(zé),，嚴(yán)格按照軟件測(cè)試流程，制定測(cè)試計(jì)劃,、測(cè)試方案,、測(cè)試規(guī)范，實(shí)施測(cè)試,，對(duì)測(cè)試記錄進(jìn)行分析,，并根據(jù)回歸測(cè)試情況撰寫測(cè)試報(bào)告。測(cè)試是為了證明程序有錯(cuò),，而不能保證程序沒有錯(cuò)誤,。軟件測(cè)試技術(shù)常見測(cè)試編輯回歸測(cè)試功能測(cè)試壓力測(cè)試負(fù)載測(cè)試性能測(cè)試易用性測(cè)試安裝與反安裝測(cè)試**測(cè)試安全性測(cè)試兼容性測(cè)試內(nèi)存泄漏測(cè)試比較測(cè)試Alpha測(cè)試Beta測(cè)試測(cè)試信息流1、軟件配置2,、測(cè)試配置3,、測(cè)試工具軟件測(cè)試技術(shù)-軟件測(cè)試的分類1、從是否需要執(zhí)行被測(cè)試軟件的角度分類（靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試）,。2,、從測(cè)試是否針對(duì)軟件結(jié)構(gòu)與算法的角度分類（白盒測(cè)試和黑盒測(cè)試）。3,、從測(cè)試的不同階段分類（單元測(cè)試,、集成測(cè)試、系統(tǒng)測(cè)試,、驗(yàn)收測(cè)試）,。深圳艾策信息科技：打造智慧供應(yīng)鏈的關(guān)鍵技術(shù)。

    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。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,。無錫軟件檢測(cè)報(bào)告規(guī)格

創(chuàng)新光譜分析技術(shù)賦能艾策檢測(cè),，實(shí)現(xiàn)食品藥品中微量有害物質(zhì)的超痕量檢測(cè)。cnas 軟件 檢測(cè)機(jī)構(gòu)

    I)應(yīng)用過程數(shù)據(jù)預(yù)防缺陷,。這時(shí)的軟件**能夠記錄軟件缺陷,，分析缺陷模式，識(shí)別錯(cuò)誤根源,，制訂防止缺陷再次發(fā)生的計(jì)劃,，提供**這種括動(dòng)的辦法，并將這些活動(dòng)貫穿于全**的各個(gè)項(xiàng)目中,。應(yīng)用過程數(shù)據(jù)預(yù)防缺陷有礴個(gè)成熟度子目標(biāo):1)成立缺陷預(yù)防組,。2)識(shí)別和記錄在軟件生命周期各階段引入的軟件缺陷和消除的缺陷。3)建立缺陷原因分析機(jī)制,，確定缺陷原因,。4)管理，開發(fā)和測(cè)試人員互相配合制訂缺陷預(yù)防計(jì)劃,，防止已識(shí)別的缺陷再次發(fā)生,。缺陷預(yù)防計(jì)劃要具有可**性。(II)質(zhì)量控制在本級(jí),，軟件**通過采用統(tǒng)計(jì)采樣技術(shù),，測(cè)量**的自信度，測(cè)量用戶對(duì)**的信賴度以及設(shè)定軟件可靠性目標(biāo)來推進(jìn)測(cè)試過程,。為了加強(qiáng)軟件質(zhì)量控制,，測(cè)試組和質(zhì)量保證組要有負(fù)責(zé)質(zhì)量的人員參加，他們應(yīng)掌握能減少軟件缺陷和改進(jìn)軟件質(zhì)量的技術(shù)和工具,。支持統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制的子目標(biāo)有:?1)軟件測(cè)試組和軟件質(zhì)量保證組建立軟件產(chǎn)品的質(zhì)量目標(biāo),，如:產(chǎn)品的缺陷密度，**的自信度以及可信賴度等。2)測(cè)試管理者要將這些質(zhì)量目標(biāo)納入測(cè)試計(jì)劃中,。3)培訓(xùn)測(cè)試組學(xué)習(xí)和使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,。4)收集用戶需求以建立使用模型(III)優(yōu)化測(cè)試過程在測(cè)試成熟度的***，己能夠量化測(cè)試過程,。這樣就可以依據(jù)量化結(jié)果來調(diào)整測(cè)試過程,。cnas 軟件 檢測(cè)機(jī)構(gòu)