天津計算機軟件檢測報告

來源: 發布時間:2025-04-22

    4)建立與用戶或客戶的聯系,收集他們對測試的需求和建議。(II)制訂技術培訓計劃為高效率地完成好測試工作,測試人員必須經過適當的培訓。制訂技術培訓規劃有3個子目標:1)制訂**的培訓計劃,并在管理上提供包括經費在內的支持。2)制訂培訓目標和具體的培訓計劃。3)成立培訓組,配備相應的工具,設備和教材(III)軟件全生命周期測試提高測試成熟度和改善軟件產品質量都要求將測試工作與軟件生命周期中的各個階段聯系起來。該目標有4個子目標:1)將測試階段劃分為子階段,并與軟件生命周期的各階段相聯系。2)基于已定義的測試子階段,采用軟件生命周期V字模型。3)制訂與淵試相關的工作產品的標準。4)建立測試人員與開發人員共同工作的機制。這種機制有利于促進將測試活動集成于軟件生命周期中(IV)控制和監視測試過程為控制和監視測試過程,軟件**需采取相應措施,如:制訂測試產品的標準,制訂與測試相關的偶發事件的處理預案,確定測試里程碑,確定評估測試效率的度量,建立測試日志等。控制和監視測試過程有3個子目標:1)制訂控制和監視測試過程的機制和政策。2)定義,記錄并分配一組與測試過程相關的基本測量。3)開發,記錄并文檔化一組糾偏措施和偶發事件處理預案。兼容性測試涵蓋35款設備,通過率91.4%。天津計算機軟件檢測報告

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    [1]中文名軟件測試方法外文名SoftwareTestingMethod目的測試軟件性能所屬行業計算機作用選擇合適的軟件目錄1概述2原則3分類?靜態測試和動態測試?黑盒測試、白盒測試和灰盒測試?手動測試和自動化測試4不同階段測試?單元測試?集成測試?系統測試?驗收測試5重要性軟件測試方法概述編輯軟件測試方法的目的包括:發現軟件程序中的錯誤、對軟件是否符合設計要求,以及是否符合合同中所要達到的技術要求,進行有關驗證以及評估軟件的質量。**終實現將高質量的軟件系統交給用戶的目的。而軟件的基本測試方法主要有靜態測試和動態測試、功能測試、性能測試、黑盒測試和白盒測試等等。[2]軟件測試方法眾多,比較常用到的測試方法有等價類劃分、場景法,偶爾會使用到的測試方法有邊界值和判定表,還有包括不經常使用到的正交排列法和測試大綱法。其中等價類劃分、邊界值分析、判定表等屬于黑盒測試方法;只對功能是否可以滿足規定要求進行檢查,主要用于軟件的確認測試階段。白盒測試也叫做結構測試或邏輯驅動測試,是基于覆蓋的全部代碼和路徑、條件的測試,通過測試檢測產品內部性能,檢驗程序中的路徑是否可以按照要求完成工作,但是并不對功能進行測試,主要用于軟件的驗證。合肥軟件測試公司多平臺兼容性測試顯示Linux環境下存在驅動適配問題。

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    所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖,是先統計所有類別已知的軟件樣本的pe可執行文件引用的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。進一步的,所述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。進一步的,所述從當前軟件樣本的pe格式結構信息中選取可能區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計差異的格式結構特征;所述特定格式異常包括:(1)代碼從**后一節開始執行,(2)節頭部可疑的屬性,(3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確,(4)節之間的“間縫”,(5)可疑的代碼重定向,(6)可疑的代碼節名稱,(7)可疑的頭部***,(8)來自,(9)導入地址表被修改,(10)多個pe頭部,(11)可疑的重定位信息,。

    在介紹諸多知識點的過程當中結合直觀形象的圖表或實際案例進行深入淺出的分析,從而使讀者可以更好地理解秋掌握軟件測試理論知識,并迅速地運用到實際測試工作中去。本書適合作為各層次高等院校計算機及相關的教學用書,也可作為軟件測試人員的參考書。目錄前言第1章概述第2章軟件測試基礎第3章單元測試第4章集成測試第5章系統測試……軟件測試技術圖書2書名:軟件測試技術層次:高職高專配套:電子課件作者:徐芳出版社:機械工業出版社出版時間:2011-6-21ISBN:開本:16開定價:¥內容簡介本書根據軟件測試教學的需要,結合讀者對象未來的職業要求和定位,除了盡力***闡述軟件測試技術基本概念外,采取了計劃、設計與開發、執行這樣的工程步驟來描述軟件測試的相關知識,使學生在學習軟件測試的技術知識時,能夠同時獲得工程化思維方式的訓練。本書共7章。第1章介紹軟件測試的基本知識;第2章介紹如何制定軟件測試計劃;第3章介紹測試用例的設計和相關技術;第4章介紹執行測試中相關技術和方法;第5章介紹實際工作中各種測試方法;第6章介紹MI公司的一套測試工具的使用,包括功能、性能和測試管理工具;第7章通過一個實例,給出了完整的與軟件測試相關的文檔。無障礙測評認定視覺障礙用戶支持功能缺失4項。

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    將訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖輸入深度神經網絡,訓練多模態深度集成模型;(1)方案一:采用前端融合(early-fusion)方法,首先合并訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的特征,融合成一個單一的特征向量空間,然后將其作為深度神經網絡模型的輸入,訓練多模態深度集成模型;(2)方案二:首先利用訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖分別訓練深度神經網絡模型,合并訓練的三個深度神經網絡模型的決策輸出,并將其作為感知機的輸入,訓練得到**終的多模態深度集成模型;(3)方案三:采用中間融合(intermediate-fusion)方法,首先使用三個深度神經網絡分別學習訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的高等特征表示,并合并學習得到的訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的高等特征表示融合成一個單一的特征向量空間,然后將其作為下一個深度神經網絡的輸入,訓練得到多模態深度神經網絡模型。步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測試樣本。云計算與 AI 融合:深圳艾策的創新解決方案。軟件驗收安全檢測

自動化測試發現7個邊界條件未處理的異常情況。天津計算機軟件檢測報告

    并將測試樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓練得到的多模態深度集成模型中,對測試樣本進行檢測并得出檢測結果。實驗結果與分析(1)樣本數據集選取實驗評估使用了不同時期的惡意軟件和良性軟件樣本,包含了7871個良性軟件樣本和8269個惡意軟件樣本,其中4103個惡意軟件樣本是2011年以前發現的,4166個惡意軟件樣本是近年來新發現的;3918個良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統中收集的,3953個良性軟件樣本是從全新安裝的32位windows7系統中收集的。所有的惡意軟件樣本都是從vxheavens網站中收集的,所有的樣本格式都是windowspe格式的,樣本數據集構成如表1所示。表1樣本數據集類別惡意軟件樣本良性軟件樣本早期樣本41033918近期樣本41663953合計82697871(2)評價指標及方法分類性能主要用兩個指標來評估:準確率和對數損失。準確率測量所有預測中正確預測的樣本占總樣本的比例,*憑準確率通常不足以評估預測的魯棒性,因此還需要使用對數損失。對數損失(logarithmicloss),也稱交叉熵損失(cross-entropyloss),是在概率估計上定義的,用于測量預測類別與真實類別之間的差距大小。天津計算機軟件檢測報告

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