optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40,。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練基本都是基于梯度下降的，尋找函數(shù)值下降速度**快的方向,，沿著下降方向迭代，迅速到達(dá)局部**優(yōu)解的過程就是梯度下降的過程,。使用訓(xùn)練集中的全部樣本訓(xùn)練一次就是一個epoch,，整個訓(xùn)練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重值的更新次數(shù),。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個迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值,。隨著迭代數(shù)的增加,，前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖5所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖6所示,。從圖5和圖6可以看出,，當(dāng)epoch值從0增加到5過程中，模型的驗(yàn)證準(zhǔn)確率和驗(yàn)證對數(shù)損失有一定程度的波動,；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)確率基本不變，訓(xùn)練和驗(yàn)證對數(shù)損失基本不變,；綜合分析圖5和圖6的準(zhǔn)確率和對數(shù)損失變化曲線,，選取epoch的較優(yōu)值為30。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為30后,，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),。前端融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是％，對數(shù)損失是,，混淆矩陣如圖7所示,，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖8所示。前端融合模型的roc曲線如圖9所示,，該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報(bào)率之間的關(guān)系曲線,。第三方驗(yàn)證實(shí)際啟動速度較廠商宣稱慢0.7秒。軟件系統(tǒng)安全測試服務(wù)

    并分發(fā)至項(xiàng)目涉及的所有管理人員和開發(fā)人員,。5)將測試目標(biāo)反映在測試計(jì)劃中,。(II)啟動測試計(jì)劃過程制訂計(jì)劃是使一個過程可重復(fù)，可定義和可管理的基礎(chǔ),。測試計(jì)劃應(yīng)包括測試目的,，風(fēng)險分析，測試策略以及測試設(shè)計(jì)規(guī)格說明和測試用例,。此外,，測試計(jì)劃還應(yīng)說明如何分配測試資源，如何劃分單元測試，集成測試,，系統(tǒng)測試和驗(yàn)收測試的任務(wù),。啟動測試計(jì)劃過程包含5個子目標(biāo):1)建立**內(nèi)的測試計(jì)劃**并予以經(jīng)費(fèi)支持,。2)建立**內(nèi)的測試計(jì)劃政策框架并予以管理上的支持,。3)開發(fā)測試計(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,，使用戶需求成為測試計(jì)劃的依據(jù)之一,。5)評價，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)制度化基本的測試技術(shù)和方法?為改進(jìn)測試過程能力,，**中需應(yīng)用基本的測試技術(shù)和方法，并說明何時和怎樣使用這些技術(shù),，方法和支持工具,。將基本測試技術(shù)和方法制度化有2個子目標(biāo):1)在**范圍內(nèi)成立測試技術(shù)組，研究,，評價和推薦基本的測試技術(shù)和測試方法,，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,。第三級集成級在集成級,，測試不**是跟隨在編碼階段之后的一個階段。CNAS軟件測評流程性能基準(zhǔn)測試GPU利用率未達(dá)理論最大值67%,。

    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，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,。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,，,。

    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的項(xiàng)目開發(fā)風(fēng)險,。不適合大型系統(tǒng)的開發(fā),，前提要有一個展示性的產(chǎn)品原型，在一定程度上的補(bǔ)充,，限制開發(fā)人員的創(chuàng)新,。螺旋模型每次功能都要**行風(fēng)險評估，需求設(shè)計(jì)-測試很大程度上是一種風(fēng)險驅(qū)動的方法體系,，在每個階段循環(huán)前,，都進(jìn)行風(fēng)險評估。需要有相當(dāng)豐富的風(fēng)險評估經(jīng)驗(yàn)和專門知識,，在風(fēng)險較大的項(xiàng)目開發(fā)中,，很有必要，多次迭代,，增加成本,。軟件測試模型需求分析-概要設(shè)計(jì)-詳細(xì)設(shè)計(jì)-開發(fā)-單元測試-集成測試-系統(tǒng)測試-驗(yàn)收測試***清楚標(biāo)識軟件開發(fā)的階段包含底層測試和高層測試采用自頂向下逐步求精的方式把整個開發(fā)過程分成不同的階段，每個階段的工作都很明確,，便于控制開發(fā)過程,。缺點(diǎn)程序已經(jīng)完成，錯誤在測試階段發(fā)現(xiàn)或沒有發(fā)現(xiàn),，不能及時修改而且需求經(jīng)常變化導(dǎo)致V步驟反復(fù)執(zhí)行,，工作量很大。W模型開發(fā)一個V測試一個V用戶需求驗(yàn)收測試設(shè)計(jì)需求分析系統(tǒng)測試設(shè)計(jì)概要設(shè)計(jì)集成測試設(shè)計(jì)詳細(xì)設(shè)計(jì)單元測試設(shè)計(jì)編碼單元測試集成集成測試運(yùn)行系統(tǒng)測試交付驗(yàn)收測試***測試更早的介入,，可以發(fā)現(xiàn)開發(fā)初期的缺陷,。艾策科技案例研究：某跨國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐。

    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**的數(shù)據(jù)集融合成一個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,。數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的挑戰(zhàn)與應(yīng)對：艾策科技的經(jīng)驗(yàn)分享。長沙軟件測試

漏洞掃描報(bào)告顯示依賴庫存在5個已知CVE漏洞,。軟件系統(tǒng)安全測試服務(wù)

    針對cma和cnas第三方軟件測試機(jī)構(gòu)的資質(zhì),，客戶在確定合作前需要同時確認(rèn)資質(zhì)的有效期，因?yàn)檐浖y試資質(zhì)都是有一定有效期的,，如果軟件測試公司在業(yè)務(wù)開展的過程中有違規(guī)或者不受認(rèn)可的操作和行為,，有可能會被吊銷資質(zhì)執(zhí)照，這一點(diǎn)需要特別注意,。第三,，軟件測試機(jī)構(gòu)的資質(zhì)所涵蓋的業(yè)務(wù)參數(shù)，通常來講,，軟件測試報(bào)告一般針對軟件的八大參數(shù)進(jìn)行測試,，包括軟件功能測試、軟件性能測試,、軟件信息安全測試,、軟件兼容性測試、軟件可靠性測試,、軟件穩(wěn)定性測試,、軟件可移植測試、軟件易用性測試,。這幾個參數(shù)在cma或者cnas的官方網(wǎng)站都可以進(jìn)行查詢和確認(rèn)第四,，軟件測試機(jī)構(gòu)或者公司的本身信用背景，那么用戶可以去檢查一下公司的信用記錄，是否有不良的投訴或者法律糾紛,，可以確保第三方軟件測試機(jī)構(gòu)出具的軟件測試報(bào)告的效力也沒有問題,。那么，總而言之,，找一家靠譜的第三方軟件測試機(jī)構(gòu)還是需要用戶從自己的軟件測試業(yè)務(wù)需求場景出發(fā),，認(rèn)真仔細(xì)比較資質(zhì)許可的正規(guī)性，然后可以完成愉快的合作和軟件測試報(bào)告的交付,。軟件系統(tǒng)安全測試服務(wù)