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(guò)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(duì)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(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)確率小幅提高,訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失緩慢下降;綜合分析圖11和圖12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)。深圳艾策信息科技:賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來(lái)。湖北軟件檢測(cè)單位
首先和大家聊一下什么是cma第三方軟件檢測(cè)資質(zhì),什么是cnas第三方軟件檢測(cè)資質(zhì),這兩個(gè)第三方軟件測(cè)評(píng)檢測(cè)的資質(zhì)很多人會(huì)分不清楚。那么首先我們來(lái)看一下,cma是屬于市場(chǎng)監(jiān)督管理局的一個(gè)行政許可,在國(guó)內(nèi)是具有法律效力的認(rèn)可資質(zhì)。Cnas屬于中國(guó)合格評(píng)定國(guó)家委員會(huì)頒發(fā)的一個(gè)資質(zhì),效力也是受到認(rèn)可的,但是cnas同時(shí)也是在全球范圍內(nèi)可以通用認(rèn)可,所以更多的適用于有國(guó)際許可認(rèn)證需求的客戶。那么,有的客戶會(huì)存在疑問(wèn),為什么有時(shí)候軟件項(xiàng)目要求同時(shí)出具cma和cnas雙資質(zhì)認(rèn)證呢,這如果是在軟件開發(fā)項(xiàng)目需求中明確要求雙資質(zhì),那么就需要在出具軟件測(cè)試報(bào)告的同時(shí)蓋這兩個(gè)資質(zhì)章,但是如果項(xiàng)目并沒(méi)有明確要求,只是要求第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)出具的軟件測(cè)試報(bào)告的話,那么其實(shí)可以用cma或者cnas其中任何一個(gè)來(lái)進(jìn)行替代即可。說(shuō)完了這些基本的關(guān)于軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的資質(zhì)要求后,我們來(lái)看一下如何選擇比較靠譜或者具備正規(guī)效力的cma和cnas軟件測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)呢?首先,需檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)的許可資質(zhì),如果軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)具備兩個(gè)資質(zhì),那肯定是更好的選擇,但是如果只具備一個(gè)第三方軟件測(cè)試的資質(zhì),其實(shí)也是沒(méi)有問(wèn)題的,在滿足業(yè)務(wù)需求場(chǎng)景的前提下,不需要去苛求兩個(gè)資質(zhì)都需要具備。第二。天津第三方軟件評(píng)測(cè)公司艾策科技發(fā)布產(chǎn)品:智能企業(yè)管理平臺(tái)。
收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測(cè)試方法編輯鎖定本詞條由“科普**”科學(xué)百科詞條編寫與應(yīng)用工作項(xiàng)目審核。軟件測(cè)試是使用人工或自動(dòng)的手段來(lái)運(yùn)行或測(cè)定某個(gè)軟件系統(tǒng)的過(guò)程,其目的在于檢驗(yàn)它是否滿足規(guī)定的需求或弄清預(yù)期結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的差別。[1]從是否關(guān)心軟件內(nèi)部結(jié)構(gòu)和具體實(shí)現(xiàn)的角度劃分,測(cè)試方法主要有白盒測(cè)試和黑盒測(cè)試。白盒測(cè)試方法主要有代碼檢査法、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析法、靜態(tài)質(zhì)量度量法、邏輯覆蓋法、基夲路徑測(cè)試法、域測(cè)試、符號(hào)測(cè)試、路徑覆蓋和程序變異。黑盒測(cè)試方法主要包括等價(jià)類劃分法、邊界值分析法、錯(cuò)誤推測(cè)法、因果圖法、判定表驅(qū)動(dòng)法、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法、功能圖法、場(chǎng)景法等。[1]從是否執(zhí)行程序的角度劃分,測(cè)試方法又可分為靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試。靜態(tài)測(cè)試包括代碼檢査、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析、代碼質(zhì)量度量等。動(dòng)態(tài)測(cè)試由3部分組成:構(gòu)造測(cè)試實(shí)例、執(zhí)行程序和分析程序的輸出結(jié)果。
步驟s2、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓(xùn)練樣本,基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法,將訓(xùn)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(jié)碼n-grams特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型;步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測(cè)試樣本,并將測(cè)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(jié)碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中,對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行檢測(cè)并得出檢測(cè)結(jié)果。進(jìn)一步的,所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示,是統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api;所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示,是先對(duì)當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析,然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息;所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示,是先將當(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。進(jìn)一步的,采用3-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng)產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的。艾策檢測(cè)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(cè)體系。
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(gòu)圖。圖5是前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖。圖6是前端融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖。圖7是前端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖8是規(guī)范化前端融合模型的檢測(cè)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(gòu)圖。圖11是后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖。圖12是后端融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖。圖13是后端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖14是規(guī)范化后端融合模型的檢測(cè)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(gòu)圖。圖17是中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖。圖18是中間融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖。圖19是中間融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖20是規(guī)范化中間融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖21是中間融合模型的roc曲線圖。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖,對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實(shí)施例**是本發(fā)明一部分實(shí)施例,而不是全部的實(shí)施例?;诒景l(fā)明中的實(shí)施例,本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例,都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。多平臺(tái)兼容性測(cè)試顯示Linux環(huán)境下存在驅(qū)動(dòng)適配問(wèn)題。西安第三方軟件測(cè)試公司
第三方實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證數(shù)據(jù)處理速度較上代提升1.8倍。湖北軟件檢測(cè)單位
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