程序利用windows提供的接口(windowsapi)實(shí)現(xiàn)程序的功能,。通過一個(gè)可執(zhí)行程序引用的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)(dll)和應(yīng)用程序接口(api)可以粗略的預(yù)測(cè)該程序的功能和行為。統(tǒng)計(jì)所有樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api的頻率,，留下引用頻率**高的60個(gè)dll和500個(gè)api,。提取特征時(shí)，每個(gè)樣本的導(dǎo)入節(jié)里存在選擇出的dll或api,，該特征以1表示,，不存在則以0表示,，提取的560個(gè)dll和api特征作為***個(gè)特征視圖。提取格式信息特征視圖pe是portableexecutable的縮寫,，初衷是希望能開發(fā)一個(gè)在所有windows平臺(tái)上和所有cpu上都可執(zhí)行的通用文件格式,。pe格式文件是封裝windows操作系統(tǒng)加載程序所需的信息和管理可執(zhí)行代碼的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)**是大量的字節(jié)碼和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有機(jī)融合,。pe文件格式被**為一個(gè)線性的數(shù)據(jù)流,，由pe文件頭、節(jié)表和節(jié)實(shí)體組成,。惡意軟件或被惡意軟件***的可執(zhí)行文件,，它本身也遵循格式要求的約束，但可能存在以下特定格式異常：(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,；。人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用：艾策科技的實(shí)踐案例,。云南第三方軟件評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)

    12)把節(jié)裝入到vmm的地址空間,，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確,，(14)含有可疑標(biāo)志,；所述存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括：(1)無證書表；(2)調(diào)試數(shù)據(jù)明顯小于正常文件,，(3).text,、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常,，(4)資源節(jié)的資源個(gè)數(shù)少于正常文件,。進(jìn)一步的，所述生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖的具體實(shí)現(xiàn)過程如下：先從當(dāng)前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個(gè)短序列特征,；然后計(jì)算選取的每個(gè)短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積,，并將其作為選取的每個(gè)短序列特征的特征值，,，表示該短序列特征表示其所在軟件樣本的能力越強(qiáng),；**后在選取的詞頻tf**高的多個(gè)短序列特征中選取,，生成字節(jié)碼n-grams特征視圖；：＝tf×idf,；其中,，ni,j是短序列特征i在軟件樣本j中出現(xiàn)的次數(shù)，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現(xiàn)的次數(shù)之和,，k為短序列特征總數(shù),，1≤i≤k；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。進(jìn)一步的,，所述步驟s2采用中間融合方法訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型,。軟件系統(tǒng)驗(yàn)收檢測(cè)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)。

    并分發(fā)至項(xiàng)目涉及的所有管理人員和開發(fā)人員,。5)將測(cè)試目標(biāo)反映在測(cè)試計(jì)劃中,。(II)啟動(dòng)測(cè)試計(jì)劃過程制訂計(jì)劃是使一個(gè)過程可重復(fù)，可定義和可管理的基礎(chǔ),。測(cè)試計(jì)劃應(yīng)包括測(cè)試目的,，風(fēng)險(xiǎn)分析，測(cè)試策略以及測(cè)試設(shè)計(jì)規(guī)格說明和測(cè)試用例,。此外,，測(cè)試計(jì)劃還應(yīng)說明如何分配測(cè)試資源，如何劃分單元測(cè)試,，集成測(cè)試,，系統(tǒng)測(cè)試和驗(yàn)收測(cè)試的任務(wù)。啟動(dòng)測(cè)試計(jì)劃過程包含5個(gè)子目標(biāo):1)建立**內(nèi)的測(cè)試計(jì)劃**并予以經(jīng)費(fèi)支持,。2)建立**內(nèi)的測(cè)試計(jì)劃政策框架并予以管理上的支持,。3)開發(fā)測(cè)試計(jì)劃模板井分發(fā)至項(xiàng)目的管理者和開發(fā)者。4)建立一種機(jī)制,，使用戶需求成為測(cè)試計(jì)劃的依據(jù)之一,。5)評(píng)價(jià)，推薦和獲得基本的計(jì)劃工具并從管理上支持工具的使用,。(III)制度化基本的測(cè)試技術(shù)和方法?為改進(jìn)測(cè)試過程能力,，**中需應(yīng)用基本的測(cè)試技術(shù)和方法，并說明何時(shí)和怎樣使用這些技術(shù),，方法和支持工具,。將基本測(cè)試技術(shù)和方法制度化有2個(gè)子目標(biāo):1)在**范圍內(nèi)成立測(cè)試技術(shù)組，研究,，評(píng)價(jià)和推薦基本的測(cè)試技術(shù)和測(cè)試方法,，推薦支持這些技術(shù)與方法的基本工具,。2)制訂管理方針以保證在全**范圍內(nèi)一致使用所推薦的技術(shù)和方法。第三級(jí)集成級(jí)在集成級(jí),，測(cè)試不**是跟隨在編碼階段之后的一個(gè)階段,。

    生成取值表。3把取值表與選擇的正交表進(jìn)行映射控件數(shù)Ln(取值數(shù))3個(gè)控件5個(gè)取值5的3次冪混合正交表當(dāng)控件的取值數(shù)目水平不一致時(shí)候,，使用allp**rs工具生成1等價(jià)類劃分法劃分值2邊界值分析法邊界值3錯(cuò)誤推斷法經(jīng)驗(yàn)4因果圖分析法關(guān)系5判定表法條件和結(jié)果6流程圖法流程路徑梳理7場(chǎng)景法主要功能和業(yè)務(wù)的事件8正交表先關(guān)注主要功能和業(yè)務(wù)流程,，業(yè)務(wù)邏輯是否正確實(shí)現(xiàn)，考慮場(chǎng)景法需要輸入數(shù)據(jù)的地方,，考慮等價(jià)類劃分法+邊界值分析法,，發(fā)現(xiàn)程序錯(cuò)誤的能力**強(qiáng)存在輸入條件的組合情況，考慮因果圖判定表法多種參數(shù)配置組合情況,，正交表排列法采用錯(cuò)誤推斷法再追加測(cè)試用例,。需求分析場(chǎng)景法分析主要功能輸入的等價(jià)類邊界值輸入的各種組合因果圖判定表多種參數(shù)配置正交表錯(cuò)誤推斷法經(jīng)驗(yàn)軟件缺陷軟件產(chǎn)品中存在的問題，用戶所需要的功能沒有完全實(shí)現(xiàn),。多平臺(tái)兼容性測(cè)試顯示Linux環(huán)境下存在驅(qū)動(dòng)適配問題,。

    等價(jià)類劃分法將不能窮舉的測(cè)試過程進(jìn)行合理分類，從而保證設(shè)計(jì)出來的測(cè)試用例具有完整性和**性,。有數(shù)據(jù)輸入的地方,，可以使用等價(jià)類劃分法。從大量數(shù)據(jù)中挑選少量**數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試有效等價(jià)類：符合需求規(guī)格說明書規(guī)定的數(shù)據(jù)用來測(cè)試功能是否正確實(shí)現(xiàn)無效等價(jià)類：不合理的輸入數(shù)據(jù)**—用來測(cè)試程序是否有強(qiáng)大的異常處理能力（健壯性）使用**少的測(cè)試數(shù)據(jù),，達(dá)到**好的測(cè)試質(zhì)量邊界值分析法對(duì)輸入或輸出的邊界值進(jìn)行測(cè)試的一種黑盒測(cè)試方法,。是作為對(duì)等價(jià)類劃分法的補(bǔ)充，這種情況下,，其測(cè)試用例來自等價(jià)類的邊界,。邊界點(diǎn)1、邊界是指相對(duì)于輸入等價(jià)類和輸出等價(jià)類而言,，稍高于,、稍低于其邊界值的一些特定情況。2,、邊界點(diǎn)分為上點(diǎn),、內(nèi)點(diǎn)和離點(diǎn),。如果是范圍[1,100]需要選擇0,1,2,50,99,100,101如果是個(gè)數(shù)**多20個(gè)[0,20]需要測(cè)0,10,20,，-1,21因果圖分析法用畫圖的方式表達(dá)輸入條件和輸出結(jié)果之間的關(guān)系。1恒等2與3或4非5互斥1個(gè)或者不選6***必須是1個(gè)7包含可以多選不能不選8要求如果a=1,，則要求b必須是1,，反之如果a=0時(shí)，b的值無所謂9**關(guān)系當(dāng)a=1時(shí),，要求b必須為0,；而當(dāng)a=0時(shí),。深圳艾策信息科技：賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來。河北省軟件評(píng)測(cè)中心官網(wǎng)

2025 年 IT 趨勢(shì)展望：深圳艾策的五大技術(shù)突破,。云南第三方軟件評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)

    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。云南第三方軟件評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)