軟件測評單位要求

    坐標(biāo)點(diǎn)(0,1)**一個(gè)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(gòu)如圖10所示，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后進(jìn)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(jìn)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(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(gè)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(zhǔn)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(dāng)epoch值從0增加到5過程中，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率快速提高，模型的訓(xùn)練對數(shù)損失和驗(yàn)證對數(shù)損失快速減少；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)確率小幅提高，訓(xùn)練對數(shù)損失和驗(yàn)證對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準(zhǔn)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(xùn)練迭代數(shù)為40后，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。可靠性評估連續(xù)運(yùn)行72小時(shí)出現(xiàn)2次非致命錯(cuò)誤。軟件測評單位要求

    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(gè)epoch，整個(gè)訓(xùn)練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會(huì)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(gè)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(dòng)；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。西寧軟件測評公司艾策科技案例研究：某跨國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐。

    且4個(gè)隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個(gè)隱含層，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64，第二個(gè)神經(jīng)元的隱含層個(gè)數(shù)是10，且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。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(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖17所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到20過程中，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率快速提高，模型的訓(xùn)練對數(shù)損失和驗(yàn)證對數(shù)損失快速減少；當(dāng)epoch值從30到50的過程中，中間融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率基本保持不變，訓(xùn)練對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖17和圖18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)。中間融合模型的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19所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖20所示。中間融合模型的roc曲線如圖21所示，auc值為，已經(jīng)非常接近auc的**優(yōu)值1。(7)實(shí)驗(yàn)結(jié)果比對為了綜合評估本實(shí)施例提出融合方案的綜合性能。

    等價(jià)類劃分法將不能窮舉的測試過程進(jìn)行合理分類，從而保證設(shè)計(jì)出來的測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)**—用來測試程序是否有強(qiáng)大的異常處理能力（健壯性）使用**少的測試數(shù)據(jù)，達(dá)到**好的測試質(zhì)量邊界值分析法對輸入或輸出的邊界值進(jìn)行測試的一種黑盒測試方法。是作為對等價(jià)類劃分法的補(bǔ)充，這種情況下，其測試用例來自等價(jià)類的邊界。邊界點(diǎn)1、邊界是指相對于輸入等價(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)。滲透測試報(bào)告暴露2個(gè)高危API接口需緊急加固。

    什么是軟件測試通過手工和自動(dòng)化工具對被測對象進(jìn)行檢測，驗(yàn)證實(shí)際結(jié)果和預(yù)期結(jié)果之間的差異。軟件測試的原則1測試是為了證明軟件存在缺陷2測試應(yīng)該盡早介入3注意測試缺陷的群集效應(yīng)80-204殺蟲劑現(xiàn)象5合法數(shù)據(jù)和不合法數(shù)據(jù)和邊界值，網(wǎng)絡(luò)異常和電源斷電等6回歸測試防止出現(xiàn)更多問題7妥善保存一切測試文檔軟件測試的目的1暴露軟件中的缺陷和BUG2記錄軟件運(yùn)行中產(chǎn)生的一些數(shù)據(jù)，為開發(fā)提供改良的數(shù)據(jù)支持為什么需要軟件測試1功能實(shí)現(xiàn)且正確執(zhí)行2軟件運(yùn)行的信息數(shù)據(jù)如果一個(gè)產(chǎn)品開發(fā)完成之后發(fā)現(xiàn)了很多問題，說明此軟件開發(fā)過程很可能是有缺陷的，因此，軟件測試的目的是保證整個(gè)軟件開發(fā)過程是高質(zhì)量的。測試分類1單元測試分單元2集成測試多個(gè)單元3系統(tǒng)測試用戶角度-功能主體4驗(yàn)證測試α測試-內(nèi)測β測試-公測UAT測試-客戶驗(yàn)收使用系統(tǒng)測試分類1功能測試2性能測試3安全測試4兼容性測試測試方法1按照測試對象分類白盒測試黑盒測試灰盒測試2按照測試對象是否執(zhí)行分類靜態(tài)測試動(dòng)態(tài)測試3按照測試手段進(jìn)行分類手工測試靈活改變測試操作和環(huán)境自動(dòng)化測試1自己寫腳本2第三方工具進(jìn)行測試軟件質(zhì)量1維護(hù)性2移植性3效率性4可靠性5易用性6功能性軟件測試流程1需求分析2設(shè)計(jì)用例3評審用例4。艾策檢測團(tuán)隊(duì)采用多模態(tài)傳感器融合技術(shù)，構(gòu)建智能工廠設(shè)備狀態(tài)健康監(jiān)測體系。代碼審計(jì) 計(jì)費(fèi)

艾策科技：如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策！軟件測評單位要求

    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(dòng)，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(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，。軟件測評單位要求