構(gòu)建測(cè)評(píng)指標(biāo)體系需遵循SMART原則，將質(zhì)量特性分解為可量化的三級(jí)指標(biāo)。功能性指標(biāo)包含需求覆蓋度（≥98%）、接口正確率（100%）；性能指標(biāo)涵蓋TPS（每秒事務(wù)數(shù)）、TP99響應(yīng)時(shí)間（＜1s）；安全性設(shè)置漏洞密度（＜0.1個(gè)/KLOC）等。某***系統(tǒng)測(cè)評(píng)采用層次分析法（AHP）確定權(quán)重，將30%權(quán)重分配于等保2.0合規(guī)項(xiàng)。指標(biāo)采集階段使用JaCoCo統(tǒng)計(jì)代碼覆蓋率，通過(guò)ELK棧聚合測(cè)試日志。在智慧物流系統(tǒng)測(cè)評(píng)中，創(chuàng)新性加入算法調(diào)度準(zhǔn)確率（對(duì)比人工派單）和異常恢復(fù)時(shí)效（＜3分鐘）等業(yè)務(wù)指標(biāo)。指標(biāo)體系需定期評(píng)審更新，例如增加AI倫理審查項(xiàng)應(yīng)對(duì)生成式AI應(yīng)用的偏見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)。創(chuàng)新光譜分析技術(shù)賦能艾策檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)食品藥品中微量有害物質(zhì)的超痕量檢測(cè)。軟件質(zhì)量測(cè)評(píng)報(bào)告價(jià)格

    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(duì)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(guò)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(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失快速減少；當(dāng)epoch值從30到50的過(guò)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(duì)數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖17和圖18的準(zhǔn)確率和對(duì)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(duì)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(duì)為了綜合評(píng)估本實(shí)施例提出融合方案的綜合性能。第三方軟件測(cè)評(píng)中心北京對(duì)比分析顯示資源占用率高于同類產(chǎn)品均值26%。

    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(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。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，。

    并分發(fā)至項(xiàng)目涉及的所有管理人員和開發(fā)人員。5)將測(cè)試目標(biāo)反映在測(cè)試計(jì)劃中。(II)啟動(dòng)測(cè)試計(jì)劃過(guò)程制訂計(jì)劃是使一個(gè)過(guò)程可重復(fù)，可定義和可管理的基礎(chǔ)。測(cè)試計(jì)劃應(yīng)包括測(cè)試目的，風(fēng)險(xiǎn)分析，測(cè)試策略以及測(cè)試設(shè)計(jì)規(guī)格說(shuō)明和測(cè)試用例。此外，測(cè)試計(jì)劃還應(yīng)說(shuō)明如何分配測(cè)試資源，如何劃分單元測(cè)試，集成測(cè)試，系統(tǒng)測(cè)試和驗(yàn)收測(cè)試的任務(wù)。啟動(dòng)測(cè)試計(jì)劃過(guò)程包含5個(gè)子目標(biāo):1)建立**內(nèi)的測(cè)試計(jì)劃**并予以經(jīng)費(fèi)支持。2)建立**內(nèi)的測(cè)試計(jì)劃政策框架并予以管理上的支持。3)開發(fā)測(cè)試計(jì)劃模板井分發(fā)至項(xiàng)目的管理者和開發(fā)者。4)建立一種機(jī)制，使用戶需求成為測(cè)試計(jì)劃的依據(jù)之一。5)評(píng)價(jià)，推薦和獲得基本的計(jì)劃工具并從管理上支持工具的使用。(III)制度化基本的測(cè)試技術(shù)和方法?為改進(jìn)測(cè)試過(guò)程能力，**中需應(yīng)用基本的測(cè)試技術(shù)和方法，并說(shuō)明何時(shí)和怎樣使用這些技術(shù)，方法和支持工具。將基本測(cè)試技術(shù)和方法制度化有2個(gè)子目標(biāo):1)在**范圍內(nèi)成立測(cè)試技術(shù)組，研究，評(píng)價(jià)和推薦基本的測(cè)試技術(shù)和測(cè)試方法，推薦支持這些技術(shù)與方法的基本工具。2)制訂管理方針以保證在全**范圍內(nèi)一致使用所推薦的技術(shù)和方法。第三級(jí)集成級(jí)在集成級(jí)，測(cè)試不**是跟隨在編碼階段之后的一個(gè)階段。安全測(cè)試報(bào)告守護(hù)軟件，防范數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

    對(duì)一些質(zhì)量要求和可靠性要求較高的模塊，一般要滿足所需條件的組合覆蓋或者路徑覆蓋標(biāo)準(zhǔn)。[2]軟件測(cè)試方法集成測(cè)試集成測(cè)試是軟件測(cè)試的第二階段，在這個(gè)階段，通常要對(duì)已經(jīng)嚴(yán)格按照程序設(shè)計(jì)要求和標(biāo)準(zhǔn)組裝起來(lái)的模塊同時(shí)進(jìn)行測(cè)試，明確該程序結(jié)構(gòu)組裝的正確性，發(fā)現(xiàn)和接口有關(guān)的問(wèn)題，比如模塊接口的數(shù)據(jù)是否會(huì)在穿越接口時(shí)發(fā)生丟失；各個(gè)模塊之間因某種疏忽而產(chǎn)生不利的影響；將模塊各個(gè)子功能組合起來(lái)后產(chǎn)生的功能要求達(dá)不到預(yù)期的功能要求；一些在誤差范圍內(nèi)且可接受的誤差由于長(zhǎng)時(shí)間的積累進(jìn)而到達(dá)了不能接受的程度；數(shù)據(jù)庫(kù)因單個(gè)模塊發(fā)生錯(cuò)誤造成自身出現(xiàn)錯(cuò)誤等等。同時(shí)因集成測(cè)試是界于單元測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試之間的，所以，集成測(cè)試具有承上啟下的作用。因此有關(guān)測(cè)試人員必須做好集成測(cè)試工作。在這一階段，一般采用的是白盒和黑盒結(jié)合的方法進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證這一階段設(shè)計(jì)的合理性以及需求功能的實(shí)現(xiàn)性。[2]軟件測(cè)試方法系統(tǒng)測(cè)試一般情況下，系統(tǒng)測(cè)試采用黑盒法來(lái)進(jìn)行測(cè)試的，以此來(lái)檢查該系統(tǒng)是否符合軟件需求。本階段的主要測(cè)試內(nèi)容包括健壯性測(cè)試、性能測(cè)試、功能測(cè)試、安裝或反安裝測(cè)試、用戶界面測(cè)試、壓力測(cè)試、可靠性及安全性測(cè)試等。安全測(cè)試報(bào)告排查軟件漏洞，保障軟件安全無(wú)憂。軟件兼容性測(cè)評(píng)報(bào)告

數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)：艾策科技的經(jīng)驗(yàn)分享。軟件質(zhì)量測(cè)評(píng)報(bào)告價(jià)格

    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(guò)程就是梯度下降的過(guò)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(duì)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(guò)程中，模型的驗(yàn)證準(zhǔn)確率和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失有一定程度的波動(dòng)；當(dāng)epoch值從5到50的過(guò)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(duì)數(shù)損失基本不變；綜合分析圖5和圖6的準(zhǔn)確率和對(duì)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(duì)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(cè)閾值變化下檢測(cè)率與誤報(bào)率之間的關(guān)系曲線。軟件質(zhì)量測(cè)評(píng)報(bào)告價(jià)格