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...

降低成本對每個階段都進行測試，包括文檔，便于控制項目過程缺點依賴文檔，沒有文檔的項目無法使用，復雜度很高，實踐需要很強的管理H模型把測試活動完全**出來，將測試準備和測試執行體現出來測試準備-測試執行就緒點其他流程----------設計等v模型適用于中小企業需求在開始必須明確，不適用變更需求w模型適用于中大企業包括文檔也需要測試（需求分析文檔概要設計文檔詳細設計文檔代碼文檔）測試和開發同步進行H模型對公司參與人員技能和溝通要求高測試階段單元測試-集成測試-系統測試-驗證測試是否覆蓋代碼白盒測試-黑盒測試-灰盒測試是否運行靜態測試-動態測試測試手段人工測試-自動化測試其他測試回歸測試-...

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...

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...

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。...

本書內容充實、實用性強，可作為高職高專院校計算機軟件軟件測試技術課程的教材，也可作為有關軟件測試的培訓教材，對從事軟件測試實際工作的相關技術人員也具有一定的參考價值。目錄前言第1章軟件測試基本知識第2章測試計劃第3章測試設計和開發第4章執行測試第5章測試技術與應用第6章軟件測試工具第7章測試文檔實例附錄IEEE模板參考文獻軟件測試技術圖書3基本信息書號：軟件測試技術7-113-07054作者：李慶義定價：出版日期：套系名稱：21世紀高校計算機應用技術系列規劃教材出版單位：**鐵道出版社內容簡介本書主要介紹軟件適用測試技術。內容分為三部分，***部分為概念基礎、測試理論的背景及發展，簡要...

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...

先將訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖分別輸入至一個深度神經網絡中抽取高等特征表示，然后合并抽取的高等特征表示并將其作為下一個深度神經網絡的輸入進行模型訓練，得到多模態深度集成模型。進一步的，所述多模態深度集成模型的隱藏層的***函數采用relu，輸出層的***函數采用sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，優化器采用adagrad。進一步的，所述訓練得到的多模態深度集成模型中，用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經網絡包含3個隱含層，且3個隱含層中間間隔設置有dropout層；用于抽取格式信息特征視圖的深度神經網絡...

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...

[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...

保留了較多信息，同時由于操作數比較隨機，某種程度上又沒有抓住主要矛盾，干擾了主要語義信息的提取。pe文件即可移植文件導入節中的動態鏈接庫(dll)和應用程序接口(api)信息能大致反映軟件的功能和性質，通過一個可執行程序引用的dll和api信息可以粗略的預測該程序的功能和行為。belaoued和mazouzi應用統計khi2檢驗分析了pe格式的惡意軟件和良性軟件的導入節中的dll和api信息，分析顯示惡意軟件和良性軟件使用的dll和api信息統計上有明顯的區別。后續的研究人員提出了挖掘dll和api信息的惡意軟件檢測方法，該類方法提取的特征語義信息豐富，但*從二進制可執行文件的導入節提...

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...

2）軟件產品登記測試流程材料準備并遞交------實驗室受理------環境準備------測試實施------輸出報告------通知客戶------繳費并取報告服務區域北京、上海、廣州、深圳、重慶、杭州、南京、蘇州等**各地軟件測試報告|軟件檢測報告以“軟件質量為目標，貫穿整個軟件生命周期、覆蓋軟件測試生命周期”的**測試服務模式，真正做到了“軟件測試應該越早介入越好的原則”，從軟件生命周期的每一個環節把控軟件產品質量；提供軟件產品質量度量依據，提供軟件可靠性分析依據。軟件成果鑒定測試結果可以作為軟件類科技成果鑒定的依據。提供功能、性能、標準符合性、易用性、安全性、可靠性等專項測試...

嘗試了前端融合、后端融合和中間融合三種融合方法對進行有效融合，有效提高了惡意軟件的準確率，具備較好的泛化性能和魯棒性。實驗結果顯示，相對**且互補的特征視圖和不同深度學習融合機制的使用明顯提高了檢測方法的檢測能力和泛化性能，其中較優的中間融合方法取得了％的準確率，對數損失為，auc值為。有效解決了現有采用二進制可執行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法檢測結果準確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題。另外，惡意軟件很難同時偽造良性軟件的多個抽象層次的特征以逃避檢測，本發明實施例同時融合軟件的二進制可執行文件的多個抽象層次的特征，可準確檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件，解決...

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...

不*可以用于回歸測試，也可以為以后的測試提供參考。[4](8)錯誤不可避免原則。在測試時不能首先假設程序中沒有錯誤。[4]軟件測試方法分類編輯軟件測試方法的分類有很多種，以測試過程中程序執行狀態為依據可分為靜態測試（StaticTesting，ST）和動態測試（DynamicTesting，DT）;以具體實現算法細節和系統內部結構的相關情況為根據可分黑盒測試、白盒測試和灰盒測試三類;從程序執行的方式來分類，可分為人工測試（ManualTesting，MT）和自動化測試（AutomaticTesting，AT）。[5]軟件測試方法靜態測試和動態測試（1）靜態測試。靜態測試的含義是被測程序...

并分發至項目涉及的所有管理人員和開發人員。5)將測試目標反映在測試計劃中。(II)啟動測試計劃過程制訂計劃是使一個過程可重復，可定義和可管理的基礎。測試計劃應包括測試目的，風險分析，測試策略以及測試設計規格說明和測試用例。此外，測試計劃還應說明如何分配測試資源，如何劃分單元測試，集成測試，系統測試和驗收測試的任務。啟動測試計劃過程包含5個子目標:1)建立**內的測試計劃**并予以經費支持。2)建立**內的測試計劃政策框架并予以管理上的支持。3)開發測試計劃模板井分發至項目的管理者和開發者。4)建立一種機制，使用戶需求成為測試計劃的依據之一。5)評價，推薦和獲得基本的計劃工具并從管理上支...

本發明屬于惡意軟件防護技術領域：：，涉及一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法。背景技術：：：惡意軟件是指在未明確提示用戶或未經用戶許可的情況下，故意編制或設置的，對網絡或系統會產生威脅或潛在威脅的計算機軟件。常見的惡意軟件有計算機**(簡稱**)、特洛伊木馬(簡稱木馬)、計算機蠕蟲(簡稱蠕蟲)、后門、邏輯**等。惡意軟件可能在用戶不知情的情況下竊取計算機用戶的信息和隱私，也可能非法獲得計算機系統和網絡資源的控制，破壞計算機和網絡的可信性、完整性和可用性，從而為惡意軟件控制者謀取非法利益。騰訊安全發布的《2017年度互聯網安全報告》顯示，2017年騰訊電腦管家pc端總計攔截**近30...

**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(...

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...

綜合上面的分析可以看出，惡意軟件的格式信息和良性軟件是有很多差異性的，以可執行文件的格式信息作為特征，是識別已知和未知惡意軟件的可行方法。對每個樣本進行格式結構解析，提取**每個樣本實施例件的格式結構信息，可執行文件的格式規范都由操作系統廠商給出，按照操作系統廠商給出的格式規范提取即可。pe文件的格式結構有許多屬性，但大多數屬性無法區分惡意軟件和良性軟件，經過深入分析pe文件的格式結構屬性，提取了可能區分惡意軟件和良性軟件的136個格式結構屬性，如表2所示。表2可能區分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構屬性特征描述數量(個)引用dll的總數1引用api的總數1導出表中符號的總數1重定位節...

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。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，本發明實施例提出一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法，以實現對惡意軟件的有效檢測，提取了三種模態的特征(dll和api信息、pe格式結構信息和字節碼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行文件的dll和api信息、pe格式結...

測試人員素質要求1、責任心2、學習能力3、懷疑精神4、溝通能力5、專注力6、洞察力7、團隊精神8、注重積累軟件測試技術測試目的編輯軟件測試的目的是為了保證軟件產品的**終質量，在軟件開發的過程中，對軟件產品進行質量控制。一般來說軟件測試應由**的產品評測中心負責，嚴格按照軟件測試流程，制定測試計劃、測試方案、測試規范，實施測試，對測試記錄進行分析，并根據回歸測試情況撰寫測試報告。測試是為了證明程序有錯，而不能保證程序沒有錯誤。軟件測試技術常見測試編輯回歸測試功能測試壓力測試負載測試性能測試易用性測試安裝與反安裝測試**測試安全性測試兼容性測試內存泄漏測試比較測試Alpha測試Beta測...

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...

***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...

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。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的特征分別訓練神經網絡模型，然后進行決策融合，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。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epoc...

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...

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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。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，本發明實施例提出一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法，以實現對惡意軟件的有效檢測，提取了三種模態的特征(dll和api信息、pe格式結構信息和字節碼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行文件的dll和api信息、pe格式結...

圖2是后端融合方法的流程圖。圖3是中間融合方法的流程圖。圖4是前端融合模型的架構圖。圖5是前端融合模型的準確率變化曲線圖。圖6是前端融合模型的對數損失變化曲線圖。圖7是前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖8是規范化前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖9是前端融合模型的roc曲線圖。圖10是后端融合模型的架構圖。圖11是后端融合模型的準確率變化曲線圖。圖12是后端融合模型的對數損失變化曲線圖。圖13是后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖14是規范化后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖15是后端融合模型的roc曲線圖。圖16是中間融合模型的架構圖。圖17是中間融合模型的準確率變化曲線圖。圖...