optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神經網絡模型訓練基本都是基于梯度下降的，尋找函數值下降速度**快的方向，沿著下降方向迭代，迅速到達局部**優解的過程就是梯度下降的過程。使用訓練集中的全部樣本訓練一次就是一個epoch，整個訓練集被使用的總次數就是epoch的值。epoch值的變化會影響深度神經網絡的權重值的更新次數。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的epoch值。隨著迭代數的增加，前端融合模型的準確率變化曲線如圖5所示，模型的對數損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出，當epoch值從0增加...

先將當前軟件樣本件的二進制可執行文件轉換為十六進制字節碼序列，然后采用n-grams方法在十六進制字節碼序列中滑動，產生大量的連續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行文件的字節碼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...

**小化對數損失基本等價于**大化分類器的準確度，對于完美的分類器，對數損失值為0。對數損失函數的計算公式如下：其中，y為輸出變量即輸出的測試樣本的檢測結果，x為輸入變量即測試樣本，l為損失函數，n為測試樣本(待檢測軟件的二進制可執行文件)數目，yij是一個二值指標，表示與輸入的第i個測試樣本對應的類別j，類別j指良性軟件或惡意軟件，pij為輸入的第i個測試樣本屬于類別j的概率，m為總類別數，本實施例中m＝2。分類器的性能也可用roc曲線(receiveroperatingcharacteristic)評價，roc曲線的縱軸是檢測率(true****itiverate)，橫軸是誤報率(...

收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測試方法編輯鎖定本詞條由“科普**”科學百科詞條編寫與應用工作項目審核。軟件測試是使用人工或自動的手段來運行或測定某個軟件系統的過程，其目的在于檢驗它是否滿足規定的需求或弄清預期結果與實際結果之間的差別。[1]從是否關心軟件內部結構和具體實現的角度劃分，測試方法主要有白盒測試和黑盒測試。白盒測試方法主要有代碼檢査法、靜態結構分析法、靜態質量度量法、邏輯覆蓋法、基夲路徑測試法、域測試、符號測試、路徑覆蓋和程序變異。黑盒測試方法主要包括等價類劃分法、邊界值分析法、錯誤推測法、因果圖法、判定表驅動法、正交試驗設計法、功能圖法、場景法等。[1]從是否執行程...

***級初始級TMM初始級軟件測試過程的特點是測試過程無序，有時甚至是混亂的，幾乎沒有妥善定義的。初始級中軟件的測試與調試常常被混為一談，軟件開發過程中缺乏測試資源，工具以及訓練有素的測試人員。初始級的軟件測試過程沒有定義成熟度目標。第二級定義級TMM的定義級中，測試己具備基本的測試技術和方法，軟件的測試與調試己經明確地被區分開。這時，測試被定義為軟件生命周期中的一個階段，它緊隨在編碼階段之后。但在定義級中，測試計劃往往在編碼之后才得以制訂，這顯然有背于軟件工程的要求。TMM的定義級中需實現3個成熟度目標:制訂測試與調試目標，啟動測試計劃過程，制度化基本的測試技術和方法。(I)制訂測試...

比黑盒適用性廣的優勢就凸顯出來了。[5]軟件測試方法手動測試和自動化測試自動化測試，顧名思義就是軟件測試的自動化，即在預先設定的條件下運行被測程序，并分析運行結果。總的來說，這種測試方法就是將以人驅動的測試行為轉化為機器執行的一種過程。對于手動測試，其在設計了測試用例之后，需要測試人員根據設計的測試用例一步一步來執行測試得到實際結果，并將其與期望結果進行比對。[5]軟件測試方法不同階段測試編輯軟件測試方法單元測試單元測試主要是對該軟件的模塊進行測試，通過測試以發現該模塊的實際功能出現不符合的情況和編碼錯誤。由于該模塊的規模不大，功能單一，結構較簡單，且測試人員可通過閱讀源程序清楚知道其...

所以第三方軟件檢測機構可以說是使用loadrunner軟件工具較多的一個業務領域，也能保證軟件測試報告結果的性能準確。二、軟件測試漏洞掃描工具在客戶需要的軟件測試報告中，軟件安全的滲透測試和漏洞掃描一般會作為信息安全性的軟件測試報告內容。首先來說一下漏洞掃描的工具，這部分在國際上有ibm很出名的一個掃描測試工具appscan，以及針對web等的全量化掃描器nessus。國產的目前的綠盟漏洞掃描設備也做得非常好，個人其實更建議用綠盟的漏洞掃描設備，規則全，掃描速度快，測試報告也更符合國情。三、軟件測試滲透測試工具滲透測試屬于第三方軟件檢測測評過程中的比較專業的一個測試項，對技術的要求也比...

的值不一定判定表法根據因果來制定判定表組成部分1條件樁:所有條件2動作樁:所有結果3條件項:針對條件樁的取值4動作項:針對動作樁的取值不犯罪，不抽*是好男人，不喝酒是好男人，只要打媳婦就是壞男人條件樁1不犯罪1102不抽*1013不喝酒011動作樁好男人11壞男人1場景法模擬用戶操作軟件時的場景，主要用于測試系統的業務流程先關注功能和業務是否正確實現，然后再使用等價類和邊界值進行檢測?；玖髡_的業務流程來實現一條操作路徑備選流模擬一條錯誤的操作流程用例場景要從開始到結束便利用例中所有的基本流和備選流。流程分析法流程-路徑針對路徑使用路徑分析的方法設計測試用例降低測試用例設計難度，只要...

optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神經網絡模型訓練基本都是基于梯度下降的，尋找函數值下降速度**快的方向，沿著下降方向迭代，迅速到達局部**優解的過程就是梯度下降的過程。使用訓練集中的全部樣本訓練一次就是一個epoch，整個訓練集被使用的總次數就是epoch的值。epoch值的變化會影響深度神經網絡的權重值的更新次數。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的epoch值。隨著迭代數的增加，前端融合模型的準確率變化曲線如圖5所示，模型的對數損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出，當epoch值從0增加...

12)把節裝入到vmm的地址空間；(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確；(14)含有可疑標志。此外，惡意軟件和良性軟件間以下格式特征也存在明顯的統計差異：(1)證書表是軟件廠商的可認證的聲明，惡意軟件很少有證書表，而良性軟件大部分都有軟件廠商可認證的聲明；(2)惡意軟件的調試數據也明顯小于正常文件的，這是因為惡意軟件為了增加調試的難度，很少有調試數據；(3)惡意軟件4個節(.text、.rsrc、.reloc和.rdata)的characteristics屬性和良性軟件的也有明顯差異，characteristics屬性通常**該節是否可讀、可寫、可執行等，部分惡意軟件的代...

[3]軟件測試方法原則編輯1.盡早不斷測試的原則應當盡早不斷地進行軟件測試。據統計約60%的錯誤來自設計以前，并且修正一個軟件錯誤所需的費用將隨著軟件生存周期的進展而上升。錯誤發現得越早，修正它所需的費用就越少。[4]測試用例由測試輸入數據和與之對應的預期輸出結果這兩部分組成。[4]3.**測試原則(1)**測試原則。這是指軟件測試工作由在經濟上和管理上**于開發機構的**進行。程序員應避免檢査自己的程序，程序設計機構也不應測試自己開發的程序。軟件開發者難以客觀、有效地測試自己的軟件，而找出那些因為對需求的誤解而產生的錯誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則。在設計時，測試用例應當...

每一種信息的來源或者形式，都可以稱為一種模態。例如，人有觸覺，聽覺，視覺，嗅覺。多模態機器學習旨在通過機器學習的方法實現處理和理解多源模態信息的能力。多模態學習從1970年代起步，經歷了幾個發展階段，在2010年后***步入深度學習(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學習可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創建復雜的深度多模態模型。目前，多模態數據融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數據水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(...

沒有滿足用戶的需求1未達到需求規格說明書表明的功能2出現了需求規格說明書指明不會出現的錯誤3軟件功能超出了需求規格說明書指明的范圍4軟件質量不夠高維護性移植性效率性可靠性易用性功能性健壯性等5軟件未達到軟件需求規格說明書未指出但是應該達到的目標計算器沒電了下次還得能正常使用6測試或用戶覺得不好軟件缺陷的表現形式1功能沒有完全實現2產品的實際結果和所期望的結果不一致3沒有達到需求規格說明書所規定的的性能指標等4運行出錯斷電運行終端系統崩潰5界面排版重點不突出，格式不統一6用戶不能接受的其他問題軟件缺陷產生的原因需求錯誤需求記錄錯誤設計說明錯誤代碼錯誤兼容性錯誤時間不充足缺陷的信息缺陷id...

它已被擴展成與軟件生命周期融為一體的一組已定義的活動。測試活動遵循軟件生命周期的V字模型。測試人員在需求分析階段便開始著手制訂測試計劃，并根據用戶或客戶需求建立測試目標，同時設計測試用例并制訂測試通過準則。在集成級上，應成立軟件測試**，提供測試技術培訓，關鍵的測試活動應有相應的測試工具予以支持。在該測試成熟度等級上，沒有正式的評審程序，沒有建立質量過程和產品屬性的測試度量。集成級要實現4個成熟度目標，它們分別是:建立軟件測試**，制訂技術培訓計劃，軟件全壽命周期測試，控制和監視測試過程。(I)建立軟件測試**軟件測試的過程及質量對軟件產品質量有直接影響。由于測試往往是在時間緊，壓力大...

針對cma和cnas第三方軟件測試機構的資質，客戶在確定合作前需要同時確認資質的有效期，因為軟件測試資質都是有一定有效期的，如果軟件測試公司在業務開展的過程中有違規或者不受認可的操作和行為，有可能會被吊銷資質執照，這一點需要特別注意。第三，軟件測試機構的資質所涵蓋的業務參數，通常來講，軟件測試報告一般針對軟件的八大參數進行測試，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、軟件穩定性測試、軟件可移植測試、軟件易用性測試。這幾個參數在cma或者cnas的官方網站都可以進行查詢和確認第四，軟件測試機構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...

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章測試自動化的優越性第7章測試計劃與測試標準第8章介紹一種企業級測試工具第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章執行系統測試第3章測試用例設計第4章測試工具應用第5章...

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，(12)把節裝入到vmm的地址空間，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確，(14)含有可疑標志。存在明顯的統計差異的格式結構特征包括：(1)無證書表；(2)調試數據明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節的資源個數少于正常文件。生成軟件樣本的字節碼n-grams特征視圖，是...

12)把節裝入到vmm的地址空間，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確，(14)含有可疑標志；所述存在明顯的統計差異的格式結構特征包括：(1)無證書表；(2)調試數據明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節的資源個數少于正常文件。進一步的，所述生成軟件樣本的字節碼n-grams特征視圖的具體實現過程如下：先從當前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個短序列特征；然后計算選取的每個短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積，并將其作為選取的每個短序列特征的特征值，，表示該...

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。...

先將當前軟件樣本件的二進制可執行文件轉換為十六進制字節碼序列，然后采用n-grams方法在十六進制字節碼序列中滑動，產生大量的連續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行文件的字節碼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...

等價類劃分法將不能窮舉的測試過程進行合理分類，從而保證設計出來的測試用例具有完整性和**性。有數據輸入的地方，可以使用等價類劃分法。從大量數據中挑選少量**數據進行測試有效等價類：符合需求規格說明書規定的數據用來測試功能是否正確實現無效等價類：不合理的輸入數據**—用來測試程序是否有強大的異常處理能力（健壯性）使用**少的測試數據，達到**好的測試質量邊界值分析法對輸入或輸出的邊界值進行測試的一種黑盒測試方法。是作為對等價類劃分法的補充，這種情況下，其測試用例來自等價類的邊界。邊界點1、邊界是指相對于輸入等價類和輸出等價類而言，稍高于、稍低于其邊界值的一些特定情況。2、邊界點分為上點、...

此外格式結構信息具有明顯的語義信息，但基于格式結構信息的檢測方法沒有提取決定軟件行為的代碼節和數據節信息作為特征。某一種類型的特征都從不同的視角反映刻畫了可執行文件的一些性質，字節碼n-grams、dll和api信息、格式結構信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區分信息，但都存在著一定的局限性，不能充分、綜合、整體的表示可執行文件的本質，使得檢測結果準確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳。此外，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。技術實現要素：本發明實施例的目的在于提供一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法，以解決現有采用二進制可執行文件的單一特征類...

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...

置環境操作系統+服務器+數據庫+軟件依賴5執行用例6回歸測試及缺陷**7輸出測試報告8測試結束軟件架構BSbrowser瀏覽器+server服務器CSclient客戶端+server服務器1標準上BS是在服務器和瀏覽器都存在的基礎上開發2效率BS中負擔在服務器上CS中的客戶端會分擔，CS效率更高3安全BS數據依靠http協議進行明文輸出不安全4升級上bs更簡便5開發成本bs更簡單cs需要客戶端安卓和ios軟件開發模型瀑布模型1需求分析2功能設計3編寫代碼4功能實現切入點5軟件測試需求變更6完成7上線維護是一種線性模型的一種，是其他開發模型的基礎測試的切入點要留下足夠的時間可能導致測試不...

置環境操作系統+服務器+數據庫+軟件依賴5執行用例6回歸測試及缺陷**7輸出測試報告8測試結束軟件架構BSbrowser瀏覽器+server服務器CSclient客戶端+server服務器1標準上BS是在服務器和瀏覽器都存在的基礎上開發2效率BS中負擔在服務器上CS中的客戶端會分擔，CS效率更高3安全BS數據依靠http協議進行明文輸出不安全4升級上bs更簡便5開發成本bs更簡單cs需要客戶端安卓和ios軟件開發模型瀑布模型1需求分析2功能設計3編寫代碼4功能實現切入點5軟件測試需求變更6完成7上線維護是一種線性模型的一種，是其他開發模型的基礎測試的切入點要留下足夠的時間可能導致測試不...

且4個隱含層中間間隔設置有dropout層。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經網絡包含2個隱含層，其***個隱含層的神經元個數是64，第二個神經元的隱含層個數是10，且2個隱含層中間設置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。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的epoch值。隨著迭代數的增加，中間融合模型的準確率變化曲線如圖17所示，模型的對數損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出，當epoch值從0增加到20過程中，模型的訓練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓練對數損失和驗證對數損失快速減少；當...

Alpha測試主要是對軟件產品的功能、局域化、界面、可使用性以及性能等等方面進行評價。而Beta測試是在實際環境中由多個用戶對其進行測試，并將在測試過程中發現的錯誤有效反饋給軟件開發者。所以在測試過程中用戶必須定期將所遇到的問題反饋給開發者。[2]軟件測試方法重要性編輯軟件測試的目的就是確保軟件的質量、確認軟件以正確的方式做了你所期望的事情，所以他的工作主要是發現軟件的錯誤、有效定義和實現軟件成分由低層到高層的組裝過程、驗證軟件是否滿足任務書和系統定義文檔所規定的技術要求、為軟件質量模型的建立提供依據。軟件的測試不*是要確保軟件的質量，還要給開發人員提供信息，以方便其為風險評估做相應的...

在不知道多長的子序列能更好的表示可執行文件的情況下，只能以固定窗口大小在字節碼序列中滑動，產生大量的短序列，由機器學習方法選擇可能區分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征，產生短序列的方法叫n-grams。“080074ff13b2”的字節碼序列，如果以3-grams產生連續部分重疊的短序列，將得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四個短序列。每個短序列特征的權重表示有多種方法。**簡單的方法是如果該短序列在具體樣本中出現，就表示為1；如果沒有出現，就表示為0，也可以用。本實施例采用3-grams方法提取特征，3-grams產生的短序列非常龐大，將產生...

后端融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數損失是，混淆矩陣如圖13所示，規范化后的混淆矩陣如圖14所示。后端融合模型的roc曲線如圖15所示，其顯示后端融合模型的auc值為。(6)中間融合中間融合的架構如圖16所示，中間融合方式用深度神經網絡從三種模態的特征分別抽取高等特征表示，然后合并學習得到的特征表示，再作為下一個深度神經網絡的輸入訓練模型，隱藏層的***函數為relu，輸出層的***函數是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。圖16中，用于抽取dll和api信息特征視圖的...

每一種信息的來源或者形式，都可以稱為一種模態。例如，人有觸覺，聽覺，視覺，嗅覺。多模態機器學習旨在通過機器學習的方法實現處理和理解多源模態信息的能力。多模態學習從1970年代起步，經歷了幾個發展階段，在2010年后***步入深度學習(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學習可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創建復雜的深度多模態模型。目前，多模態數據融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數據水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(...