快速原型模型部分需求-原型-補(bǔ)充-運(yùn)行外包公司預(yù)先不能明確定義需求的軟件系統(tǒng)的開(kāi)發(fā),，更好的滿足用戶需求并減少由于軟件需求不明確帶來(lái)的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。不適合大型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā),，前提要有一個(gè)展示性的產(chǎn)品原型,，在一定程度上的補(bǔ)充,，限制開(kāi)發(fā)人員的創(chuàng)新。螺旋模型每次功能都要**行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,，需求設(shè)計(jì)-測(cè)試很大程度上是一種風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)的方法體系,，在每個(gè)階段循環(huán)前，都進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,。需要有相當(dāng)豐富的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估經(jīng)驗(yàn)和專門知識(shí),，在風(fēng)險(xiǎn)較大的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中，很有必要,，多次迭代,，增加成本。軟件測(cè)試模型需求分析-概要設(shè)計(jì)-詳細(xì)設(shè)計(jì)-開(kāi)發(fā)-單元測(cè)試-集成測(cè)試-系統(tǒng)測(cè)試-驗(yàn)收測(cè)試***清楚標(biāo)識(shí)軟件開(kāi)發(fā)的階段包含底層測(cè)試和高層測(cè)試采用自頂向下逐步求精的方式把整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程分成不同的階段,，每個(gè)階段的工作都很明確,，便于控制開(kāi)發(fā)過(guò)程。缺點(diǎn)程序已經(jīng)完成,，錯(cuò)誤在測(cè)試階段發(fā)現(xiàn)或沒(méi)有發(fā)現(xiàn),，不能及時(shí)修改而且需求經(jīng)常變化導(dǎo)致V步驟反復(fù)執(zhí)行，工作量很大,。W模型開(kāi)發(fā)一個(gè)V測(cè)試一個(gè)V用戶需求驗(yàn)收測(cè)試設(shè)計(jì)需求分析系統(tǒng)測(cè)試設(shè)計(jì)概要設(shè)計(jì)集成測(cè)試設(shè)計(jì)詳細(xì)設(shè)計(jì)單元測(cè)試設(shè)計(jì)編碼單元測(cè)試集成集成測(cè)試運(yùn)行系統(tǒng)測(cè)試交付驗(yàn)收測(cè)試***測(cè)試更早的介入,，可以發(fā)現(xiàn)開(kāi)發(fā)初期的缺陷。艾策科技案例研究：某跨國(guó)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐,。電力軟件系統(tǒng)檢測(cè)報(bào)告多少錢

    嘗試了前端融合,、后端融合和中間融合三種融合方法對(duì)進(jìn)行有效融合，有效提高了惡意軟件的準(zhǔn)確率,，具備較好的泛化性能和魯棒性,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相對(duì)**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)制的使用明顯提高了檢測(cè)方法的檢測(cè)能力和泛化性能,，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準(zhǔn)確率,，對(duì)數(shù)損失為，auc值為,。有效解決了現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類型進(jìn)行惡意軟件檢測(cè)的檢測(cè)方法檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率不高,、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問(wèn)題,。另外,，惡意軟件很難同時(shí)偽造良性軟件的多個(gè)抽象層次的特征以逃避檢測(cè)，本發(fā)明實(shí)施例同時(shí)融合軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的多個(gè)抽象層次的特征,，可準(zhǔn)確檢測(cè)出偽造良性軟件特征的惡意軟件,，解決了現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類型進(jìn)行惡意軟件檢測(cè)的檢測(cè)方法難以檢測(cè)出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問(wèn)題。附圖說(shuō)明為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案,，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹,，顯而易見(jiàn)地,，下面描述中的附圖**是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講,，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下,，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1是前端融合方法的流程圖,。軟件安全性從哪方面測(cè)試滲透測(cè)試報(bào)告暴露2個(gè)高危API接口需緊急加固,。

    在不知道多長(zhǎng)的子序列能更好的表示可執(zhí)行文件的情況下,，只能以固定窗口大小在字節(jié)碼序列中滑動(dòng),，產(chǎn)生大量的短序列，由機(jī)器學(xué)習(xí)方法選擇可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征,，產(chǎn)生短序列的方法叫n-grams,。“080074ff13b2”的字節(jié)碼序列,，如果以3-grams產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列,，將得到“080074”、“0074ff”,、“74ff13”,、“ff13b2”四個(gè)短序列。每個(gè)短序列特征的權(quán)重表示有多種方法,。**簡(jiǎn)單的方法是如果該短序列在具體樣本中出現(xiàn),，就表示為1；如果沒(méi)有出現(xiàn),，就表示為0,，也可以用。本實(shí)施例采用3-grams方法提取特征,，3-grams產(chǎn)生的短序列非常龐大,，將產(chǎn)生224＝(16,777,216)個(gè)特征，如此龐大的特征集在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中存儲(chǔ)和算法效率上都是問(wèn)題,。如果短序列特征的tf較小,，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)可能沒(méi)有意義，選取了tf**高的5000個(gè)短序列特征,，計(jì)算每個(gè)短序列特征的,，每個(gè)短序列特征的權(quán)重是判斷其所在軟件樣本是否為惡意軟件的依據(jù)，也是區(qū)分每個(gè)軟件樣本的依據(jù),。(4)前端融合前端融合的架構(gòu)如圖4所示,，前端融合方式將三種模態(tài)的特征合并，然后輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，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(guò)擬合,，優(yōu)化器,。

    [3]軟件測(cè)試方法原則編輯1.盡早不斷測(cè)試的原則應(yīng)當(dāng)盡早不斷地進(jìn)行軟件測(cè)試。據(jù)統(tǒng)計(jì)約60%的錯(cuò)誤來(lái)自設(shè)計(jì)以前,，并且修正一個(gè)軟件錯(cuò)誤所需的費(fèi)用將隨著軟件生存周期的進(jìn)展而上升,。錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)得越早，修正它所需的費(fèi)用就越少,。[4]測(cè)試用例由測(cè)試輸入數(shù)據(jù)和與之對(duì)應(yīng)的預(yù)期輸出結(jié)果這兩部分組成,。[4]3.**測(cè)試原則(1)**測(cè)試原則。這是指軟件測(cè)試工作由在經(jīng)濟(jì)上和管理上**于開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)的**進(jìn)行,。程序員應(yīng)避免檢査自己的程序,，程序設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)也不應(yīng)測(cè)試自己開(kāi)發(fā)的程序。軟件開(kāi)發(fā)者難以客觀,、有效地測(cè)試自己的軟件,，而找出那些因?yàn)閷?duì)需求的誤解而產(chǎn)生的錯(cuò)誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則,。在設(shè)計(jì)時(shí),，測(cè)試用例應(yīng)當(dāng)包括合法的輸入條件和不合法的輸入條件。[4](3)錯(cuò)誤群集原則,。軟件錯(cuò)誤呈現(xiàn)群集現(xiàn)象,。經(jīng)驗(yàn)表明，某程序段剩余的錯(cuò)誤數(shù)目與該程序段中已發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤數(shù)目成正比,，所以應(yīng)該對(duì)錯(cuò)誤群集的程序段進(jìn)行重點(diǎn)測(cè)試,。[4](4)嚴(yán)格性原則。嚴(yán)格執(zhí)行測(cè)試計(jì)劃,，排除測(cè)試的隨意性,。[4](5)覆蓋原則。應(yīng)當(dāng)對(duì)每一個(gè)測(cè)試結(jié)果做***的檢查,。[4](6)定義功能測(cè)試原則,。檢查程序是否做了要做的事*是成功的一半，另一半是看程序是否做了不屬于它做的事,。[4](7)回歸測(cè)試原則,。應(yīng)妥善保留測(cè)試用例。5G 與物聯(lián)網(wǎng)：深圳艾策的下一個(gè)技術(shù)前沿,。

    沒(méi)有滿足用戶的需求1未達(dá)到需求規(guī)格說(shuō)明書表明的功能2出現(xiàn)了需求規(guī)格說(shuō)明書指明不會(huì)出現(xiàn)的錯(cuò)誤3軟件功能超出了需求規(guī)格說(shuō)明書指明的范圍4軟件質(zhì)量不夠高維護(hù)性移植性效率性可靠性易用性功能性健壯性等5軟件未達(dá)到軟件需求規(guī)格說(shuō)明書未指出但是應(yīng)該達(dá)到的目標(biāo)計(jì)算器沒(méi)電了下次還得能正常使用6測(cè)試或用戶覺(jué)得不好軟件缺陷的表現(xiàn)形式1功能沒(méi)有完全實(shí)現(xiàn)2產(chǎn)品的實(shí)際結(jié)果和所期望的結(jié)果不一致3沒(méi)有達(dá)到需求規(guī)格說(shuō)明書所規(guī)定的的性能指標(biāo)等4運(yùn)行出錯(cuò)斷電運(yùn)行終端系統(tǒng)崩潰5界面排版重點(diǎn)不突出,，格式不統(tǒng)一6用戶不能接受的其他問(wèn)題軟件缺陷產(chǎn)生的原因需求錯(cuò)誤需求記錄錯(cuò)誤設(shè)計(jì)說(shuō)明錯(cuò)誤代碼錯(cuò)誤兼容性錯(cuò)誤時(shí)間不充足缺陷的信息缺陷id缺陷標(biāo)題缺陷嚴(yán)重程度缺陷的優(yōu)先級(jí)缺陷的所屬模塊缺陷的詳細(xì)描述缺陷提交時(shí)間缺陷的嚴(yán)重程度劃分1blocker系統(tǒng)癱瘓異常退出計(jì)算錯(cuò)誤大部分功能不能使用死機(jī)2major功能點(diǎn)不符合用戶需求數(shù)據(jù)丟失3normal**功能特定調(diào)點(diǎn)斷斷續(xù)續(xù)4Trivial細(xì)小的錯(cuò)誤優(yōu)先級(jí)劃分緊急高中低。第三方驗(yàn)證實(shí)際啟動(dòng)速度較廠商宣稱慢0.7秒,。軟件安全性從哪方面測(cè)試

艾策醫(yī)療檢測(cè)中心為體外診斷試劑提供全流程合規(guī)性驗(yàn)證服務(wù),。電力軟件系統(tǒng)檢測(cè)報(bào)告多少錢

    這種傳統(tǒng)方式幾乎不能檢測(cè)未知的新的惡意軟件種類,，能檢測(cè)的已知惡意軟件經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單加殼或混淆后又不能檢測(cè)，且使用多態(tài)變形技術(shù)的惡意軟件在傳播過(guò)程中不斷隨機(jī)的改變著二進(jìn)制文件內(nèi)容,，沒(méi)有固定的特征,，使用該方法也不能檢測(cè)。新出現(xiàn)的惡意軟件,，特別是zero-day惡意軟件,，在釋放到互聯(lián)網(wǎng)前，都使用主流的反**軟件測(cè)試,，確保主流的反**軟件無(wú)法識(shí)別這些惡意軟件,，使得當(dāng)前的反**軟件通常對(duì)它們無(wú)能為力，只有在惡意軟件大規(guī)模傳染后,，捕獲到這些惡意軟件樣本,，提取簽名和更新簽名庫(kù)，才能檢測(cè)這些惡意軟件,。基于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法將可執(zhí)行文件表示成不同抽象層次的特征,，使用這些特征來(lái)訓(xùn)練分類模型,，可實(shí)現(xiàn)惡意軟件的智能檢測(cè)，基于這些特征的檢測(cè)方法也取得了較高的準(zhǔn)確率,。受文本分類方法的啟發(fā),，研究人員提出了基于二進(jìn)制可執(zhí)行文件字節(jié)碼n-grams的惡意軟件檢測(cè)方法，這類方法提取的特征覆蓋了整個(gè)二進(jìn)制可執(zhí)行文件,，包括pe文件頭,、代碼節(jié)、數(shù)據(jù)節(jié),、導(dǎo)入節(jié),、資源節(jié)等信息，但字節(jié)碼n-grams特征通常沒(méi)有明顯的語(yǔ)義信息,，大量具有語(yǔ)義的信息丟失,，很多語(yǔ)義信息提取不完整。此外,，基于字節(jié)碼n-grams的檢測(cè)方法提取代碼節(jié)信息考慮了機(jī)器指令的操作數(shù),。電力軟件系統(tǒng)檢測(cè)報(bào)告多少錢