圖書目錄第1章軟件測試描述第2章常見的軟件測試方法第3章設計測試第4章程序分析技術第5章測試分析技術第6章測試自動化的優(yōu)越性第7章測試計劃與測試標準第8章介紹一種企業(yè)級測試工具第9章學習一種負載測試軟件第10章軟件測試的經(jīng)驗總結附錄A常見測試術語附錄B測試技術分類附錄C常見的編碼錯誤附錄D有關的測試網(wǎng)站參考文獻軟件測試技術圖書4書名:軟件測試技術第2版作者：徐芳層次：高職高專配套：電子課件出版社：機械工業(yè)出版社出版時間：2012-06-26ISBN:978-7-111-37884-6開本：16開定價:目錄第1章開始軟件測試工作第2章執(zhí)行系統(tǒng)測試第3章測試用例設計第4章測試工具應用第5章測試技術與應用第6章成為***的測試組長第7章測試文檔實例詞條圖冊更多圖冊。深圳艾策信息科技：可持續(xù)發(fā)展的 IT 解決方案。怎么找第三方軟件測評

    先將當前軟件樣本件的二進制可執(zhí)行文件轉換為十六進制字節(jié)碼序列，然后采用n-grams方法在十六進制字節(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，提取得到當前軟件樣本的二進制可執(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；然后判斷當前的軟件樣本的導入節(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，從而對當前軟件樣本的所有dll和api信息進行表示形成當前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。生成軟件樣本的格式信息特征視圖，是從當前軟件樣本的pe格式結構信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構特征，形成當前軟件樣本的格式信息特征視圖。從當前軟件樣本的pe格式結構信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構特征，是從當前軟件樣本的pe格式結構信息中確定存在特定格式異常的pe格式結構特征以及存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結構特征。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，。山東軟件測試機構2025 年 IT 趨勢展望：深圳艾策的五大技術突破。

    之所以被稱為黑盒測試是因為可以將被測程序看成是一個無法打開的黑盒，而工作人員在不軟件測試方法考慮任何程序內(nèi)部結構和特性的條件下，根據(jù)需求規(guī)格說明書設計測試實例，并檢查程序的功能是否能夠按照規(guī)范說明準確無誤的運行。其主要是對軟件界面和軟件功能進行測試。對于黑盒測試行為必須加以量化才能夠有效的保證軟件的質(zhì)量。[5]（2）白盒測試。其與黑盒測試不同，它主要是借助程序內(nèi)部的邏輯和相關信息，通過檢測內(nèi)部動作是否按照設計規(guī)格說明書的設定進行，檢查每一條通路能否正常工作。白盒測試是從程序結構方面出發(fā)對測試用例進行設計。其主要用于檢查各個邏輯結構是否合理，對應的模塊**路徑是否正常以及內(nèi)部結構是否有效。常用的白盒測試法有控制流分析、數(shù)據(jù)流分析、路徑分析、程序變異等，其中邏輯覆蓋法是主要的測試方法。[5]（3）灰盒測試?；液袦y試則介于黑盒測試和白盒測試之間。灰盒測試除了重視輸出相對于出入的正確性，也看重其內(nèi)部表現(xiàn)。但是它不可能像白盒測試那樣詳細和完整。它只是簡單的靠一些象征性的現(xiàn)象或標志來判斷其內(nèi)部的運行情況，因此在內(nèi)部結果出現(xiàn)錯誤，但輸出結果正確的情況下可以采取灰盒測試方法。因為在此情況下灰盒比白盒**。

    坐標點(0,1)**一個完美的分類器，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如圖10所示，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型，然后進行決策融合，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。本次實驗使用了80％的樣本訓練，20％的樣本驗證，訓練50個迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，后端融合模型的準確率變化曲線如圖11所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖12所示。從圖11和圖12可以看出，當epoch值從0增加到5過程中，模型的訓練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失快速減少；當epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓練準確率和驗證準確率小幅提高，訓練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為40。確定模型的訓練迭代數(shù)為40后，進行了10折交叉驗證實驗。代碼質(zhì)量評估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強。

    這樣做的好處是，融合模型的錯誤來自不同的分類器，而來自不同分類器的錯誤往往互不相關、互不影響，不會造成錯誤的進一步累加。常見的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、貝葉斯規(guī)則融合(bayes’rulebased)以及集成學習(ensemblelearning)等。其中集成學習作為后端融合方式的典型**，被廣泛應用于通信、計算機識別、語音識別等研究領域。中間融合是指將不同的模態(tài)數(shù)據(jù)先轉化為高等特征表達，再于模型的中間層進行融合，如圖3所示。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡為例，神經(jīng)網(wǎng)絡通過一層一層的管道映射輸入，將原始輸入轉換為更高等的表示。中間融合首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡將原始數(shù)據(jù)轉化成高等特征表達，然后獲取不同模態(tài)數(shù)據(jù)在高等特征空間上的共性，進而學習一個聯(lián)合的多模態(tài)表征。深度多模態(tài)融合的大部分工作都采用了這種中間融合的方法，其***享表示層是通過合并來自多個模態(tài)特定路徑的連接單元來構建的。中間融合方法的一大優(yōu)勢是可以靈活的選擇融合的位置，但設計深度多模態(tài)集成結構時，確定如何融合、何時融合以及哪些模式可以融合，是比較有挑戰(zhàn)的問題。字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結構信息這三種類型的特征都具有自身的優(yōu)勢。網(wǎng)絡延遲測評顯示亞太地區(qū)響應時間超歐盟2倍。軟件驗收檢測報告價格

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    特征之間存在部分重疊，但特征類型間存在著互補，融合這些不同抽象層次的特征可更好的識別軟件的真正性質(zhì)。且惡意軟件通常偽造出和良性軟件相似的特征，逃避反**軟件的檢測，但惡意軟件很難同時偽造多個抽象層次的特征逃避檢測。基于該觀點，本發(fā)明實施例提出一種基于多模態(tài)深度學習的惡意軟件檢測方法，以實現(xiàn)對惡意軟件的有效檢測，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結構信息和字節(jié)碼3-grams)，提出了通過前端融合、后端融合和中間融合這三種融合方式集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測的準確率和魯棒性，具體步驟如下：步驟s1、提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的dll和api信息、pe格式結構信息以及字節(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、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖；統(tǒng)計當前軟件樣本的導入節(jié)中引用的dll和api，提取得到當前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示。對當前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件進行格式結構解析，并按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結構信息，得到該軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的pe格式結構信息的特征表示。怎么找第三方軟件測評