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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。網(wǎng)絡(luò)延遲測評(píng)顯示亞太地區(qū)響應(yīng)時(shí)間超歐盟2倍。第三方軟件質(zhì)量檢測中心
所述生成軟件樣本的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。進(jìn)一步的,所述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。進(jìn)一步的,所述從當(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;所述特定格式異常包括:(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行,(2)節(jié)頭部可疑的屬性,(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,。遼寧軟件評(píng)測公司第三方測評(píng)顯示軟件運(yùn)行穩(wěn)定性達(dá)99.8%,未發(fā)現(xiàn)重大系統(tǒng)崩潰隱患。
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(xiǎn)。不適合大型系統(tǒng)的開發(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(shí)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(gè)開發(fā)過程分成不同的階段,每個(gè)階段的工作都很明確,便于控制開發(fā)過程。缺點(diǎn)程序已經(jīng)完成,錯(cuò)誤在測試階段發(fā)現(xiàn)或沒有發(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模型開發(fā)一個(gè)V測試一個(gè)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。
[3]軟件測試方法原則編輯1.盡早不斷測試的原則應(yīng)當(dāng)盡早不斷地進(jìn)行軟件測試。據(jù)統(tǒng)計(jì)約60%的錯(cuò)誤來自設(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]測試用例由測試輸入數(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.**測試原則(1)**測試原則。這是指軟件測試工作由在經(jīng)濟(jì)上和管理上**于開發(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)測試自己開發(fā)的程序。軟件開發(fā)者難以客觀、有效地測試自己的軟件,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)測試。[4](4)嚴(yán)格性原則。嚴(yán)格執(zhí)行測試計(jì)劃,排除測試的隨意性。[4](5)覆蓋原則。應(yīng)當(dāng)對(duì)每一個(gè)測試結(jié)果做***的檢查。[4](6)定義功能測試原則。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)回歸測試原則。應(yīng)妥善保留測試用例。用戶體驗(yàn)測評(píng)中界面交互評(píng)分低于同類產(chǎn)品均值15.6%。
第三方軟件檢測機(jī)構(gòu)在開展第三方軟件測試的過程中,需要保持測試整體的嚴(yán)謹(jǐn)性,也需要對(duì)測試結(jié)果負(fù)責(zé)并確保公平公正性。所以,在測試過程中,軟件測試所使用的測試工具也是很重要的一方面。我們簡單介紹一下在軟件檢測過程中使用的那些軟件測試工具。眾所周知,軟件測試的參數(shù)項(xiàng)目包括功能性、性能、安全性等參數(shù),而其中出具軟件測試報(bào)告主要的就是性能測試和安全測試所需要使用到的工具了。一、軟件測試性能測試工具這個(gè)參數(shù)的測試工具有l(wèi)oadrunner,jmeter兩大主要工具,國產(chǎn)化性能測試軟件目前市場并未有比較大的突破,其中l(wèi)oadrunner是商業(yè)軟件測試工具,jmeter為開源社區(qū)版本的性能測試工具。從第三方軟件檢測機(jī)構(gòu)的角度上來說,是不太建議使用開源測試工具的。首先,開源測試工具并不能確保結(jié)果的準(zhǔn)確性,雖然技術(shù)層面上來說都可以進(jìn)行測試,但是因?yàn)殚_源更多的需要考量軟件測試人員的測試技術(shù)如何進(jìn)行使用,涉及到了人為因素的影響,一般第三方軟件檢測機(jī)構(gòu)都會(huì)使用loadrunner作為性能測試的工具來進(jìn)行使用。而loadrunner被加拿大的一家公司收購以后,在整個(gè)中國市場區(qū)域的銷售和營銷都以第三方軟件檢測機(jī)構(gòu)為基礎(chǔ)來開展工作。2025 年 IT 趨勢展望:深圳艾策的五大技術(shù)突破。成都第三方軟件測試中心
艾策檢測針對(duì)智能穿戴設(shè)備開發(fā)動(dòng)態(tài)壓力測試系統(tǒng),確保人機(jī)交互的舒適性與安全性。第三方軟件質(zhì)量檢測中心
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方法的檢測能力和泛化性能,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)行惡意軟件檢測的檢測方法檢測結(jié)果準(zhǔn)確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題。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,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)行惡意軟件檢測的檢測方法難以檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問題。附圖說明為了更清楚地說明本發(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單地介紹,顯而易見地,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。第三方軟件質(zhì)量檢測中心