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(shè)計(jì)測試第4章程序分析技術(shù)第5章測試分析技術(shù)第6章測試自動(dòng)化的優(yōu)越性第7章測試計(jì)劃與測試標(biāo)準(zhǔn)第8章介紹一種企業(yè)級(jí)測試工具第9章學(xué)習(xí)一種負(fù)載測試軟件第10章軟件測試的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)附錄A常見測試術(shù)語附錄B測試技術(shù)分類附錄C常見的編碼錯(cuò)誤附錄D有關(guān)的測試網(wǎng)站參考文獻(xiàn)軟件測試技術(shù)圖書4書名:軟件測試技術(shù)第2版作者：徐芳層次：高職高專配套：電子課件出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2012-06-26ISBN:978-7-111-37884-6開本：16開定價(jià):目錄第1章開始軟件測試工作第2章執(zhí)行系統(tǒng)測試第3章測試用例設(shè)計(jì)第4章測試工具應(yīng)用第5章測試技術(shù)與應(yīng)用第6章成為***的測試組長第7章測試文檔實(shí)例詞條圖冊(cè)更多圖冊(cè)。第三方驗(yàn)證實(shí)際啟動(dòng)速度較廠商宣稱慢0.7秒。jsp代碼審計(jì)

    將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，如表3所示。從表3可以看出，前端融合和中間融合較基于模態(tài)特征的檢測準(zhǔn)確率更高，損失率更低。后端融合是三種融合方法中較弱的，雖然明顯優(yōu)于基于dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)特征的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，但稍弱于基于字節(jié)碼3-grams特征的結(jié)果。中間融合是三種融合方法中**好的，各項(xiàng)性能指標(biāo)都非常接近**優(yōu)值。表3實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比本實(shí)施例提出了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams)，提出了通過三種融合方式(前端融合、后端融合、中間融合)集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測的準(zhǔn)確率和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相對(duì)**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)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(yōu)的中間融合方法取得了％的準(zhǔn)確率，對(duì)數(shù)損失為，auc值為，各項(xiàng)性能指標(biāo)已接近**優(yōu)值?？紤]到樣本集可能存在噪聲，本實(shí)施例提出的方法已取得了比較理想的結(jié)果。由于惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)模態(tài)的特征，本實(shí)施例提出的方法比單模態(tài)特征方法更魯棒。以上所述*為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。軟件cnas報(bào)告用戶體驗(yàn)測評(píng)中界面交互評(píng)分低于同類產(chǎn)品均值15.6%。

    先將訓(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特征視圖分別輸入至一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到多模態(tài)深度集成模型。進(jìn)一步的，所述多模態(tài)深度集成模型的隱藏層的***函數(shù)采用relu，輸出層的***函數(shù)采用sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，優(yōu)化器采用adagrad。進(jìn)一步的，所述訓(xùn)練得到的多模態(tài)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含3個(gè)隱含層，且3個(gè)隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層；用于抽取格式信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個(gè)隱含層，且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層；用于抽取字節(jié)碼n-grams特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含4個(gè)隱含層，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，且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層；所述dropout層的dropout率均等于。本發(fā)明實(shí)施例的有益效果是，提出了一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，應(yīng)用了多模態(tài)深度學(xué)習(xí)方法來融合dll和api、格式結(jié)構(gòu)信息、字節(jié)碼n-grams特征。

    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)。性能基準(zhǔn)測試GPU利用率未達(dá)理論最大值67%。

    生成取值表。3把取值表與選擇的正交表進(jìn)行映射控件數(shù)Ln(取值數(shù))3個(gè)控件5個(gè)取值5的3次冪混合正交表當(dāng)控件的取值數(shù)目水平不一致時(shí)候，使用allp**rs工具生成1等價(jià)類劃分法劃分值2邊界值分析法邊界值3錯(cuò)誤推斷法經(jīng)驗(yàn)4因果圖分析法關(guān)系5判定表法條件和結(jié)果6流程圖法流程路徑梳理7場景法主要功能和業(yè)務(wù)的事件8正交表先關(guān)注主要功能和業(yè)務(wù)流程，業(yè)務(wù)邏輯是否正確實(shí)現(xiàn)，考慮場景法需要輸入數(shù)據(jù)的地方，考慮等價(jià)類劃分法+邊界值分析法，發(fā)現(xiàn)程序錯(cuò)誤的能力**強(qiáng)存在輸入條件的組合情況，考慮因果圖判定表法多種參數(shù)配置組合情況，正交表排列法采用錯(cuò)誤推斷法再追加測試用例。需求分析場景法分析主要功能輸入的等價(jià)類邊界值輸入的各種組合因果圖判定表多種參數(shù)配置正交表錯(cuò)誤推斷法經(jīng)驗(yàn)軟件缺陷軟件產(chǎn)品中存在的問題，用戶所需要的功能沒有完全實(shí)現(xiàn)。自動(dòng)化測試發(fā)現(xiàn)7個(gè)邊界條件未處理的異常情況。產(chǎn)品軟件功能檢測報(bào)告

艾策科技：如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策！jsp代碼審計(jì)

    您當(dāng)前的位置：首頁>商務(wù)服務(wù)>軟著退稅軟件測試報(bào)告軟件測評(píng)軟著退稅軟件測試報(bào)告軟件測評(píng)65531產(chǎn)品價(jià)格：面議發(fā)貨地址：北京豐臺(tái)包裝說明：不限產(chǎn)品數(shù)量：個(gè)產(chǎn)品規(guī)格：不限信息編號(hào)：公司編號(hào)：17099560徐經(jīng)理總經(jīng)理微信進(jìn)入店鋪在線咨詢QQ咨詢相關(guān)產(chǎn)品：航標(biāo)**集團(tuán)有限公司軟件檢測報(bào)告|軟件測試報(bào)告依據(jù)科研項(xiàng)目驗(yàn)收考核指標(biāo)，對(duì)項(xiàng)目產(chǎn)品應(yīng)達(dá)到的主要技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)測，出具測試報(bào)告。軟件檢測報(bào)告|軟件測試報(bào)告業(yè)主方驗(yàn)收評(píng)測適用于系統(tǒng)開發(fā)完成后，正式上線前的階段。用戶收益：?為系統(tǒng)建設(shè)單位（**、央企等）規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，提高政績;?幫助為基金/課題項(xiàng)目承接方（科研院校、軟件企業(yè)等）提供驗(yàn)收依據(jù)；?系統(tǒng)建設(shè)單位更直觀準(zhǔn)確地了解系統(tǒng)實(shí)際表現(xiàn)；?為驗(yàn)收評(píng)審**提供參考數(shù)據(jù)；?幫助系統(tǒng)建設(shè)方（軟件企業(yè)）提升系統(tǒng)的含金量；適用對(duì)象：?系統(tǒng)建設(shè)方；?系統(tǒng)開發(fā)的承建方。服務(wù)流程（1）材料準(zhǔn)備《軟件產(chǎn)品登記測試委托申請(qǐng)表---模板》《用戶手冊(cè)---終稿》被測軟件產(chǎn)品著作權(quán)掃描件---確認(rèn)軟件名稱版本號(hào)。jsp代碼審計(jì)