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cma 軟件測(cè)試 沈陽(yáng)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-04-12

    本書(shū)內(nèi)容充實(shí)、實(shí)用性強(qiáng),可作為高職高專(zhuān)院校計(jì)算機(jī)軟件軟件測(cè)試技術(shù)課程的教材,也可作為有關(guān)軟件測(cè)試的培訓(xùn)教材,對(duì)從事軟件測(cè)試實(shí)際工作的相關(guān)技術(shù)人員也具有一定的參考價(jià)值。目錄前言第1章軟件測(cè)試基本知識(shí)第2章測(cè)試計(jì)劃第3章測(cè)試設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)第4章執(zhí)行測(cè)試第5章測(cè)試技術(shù)與應(yīng)用第6章軟件測(cè)試工具第7章測(cè)試文檔實(shí)例附錄IEEE模板參考文獻(xiàn)軟件測(cè)試技術(shù)圖書(shū)3基本信息書(shū)號(hào):軟件測(cè)試技術(shù)7-113-07054作者:李慶義定價(jià):出版日期:套系名稱(chēng):21世紀(jì)高校計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)系列規(guī)劃教材出版單位:**鐵道出版社內(nèi)容簡(jiǎn)介本書(shū)主要介紹軟件適用測(cè)試技術(shù)。內(nèi)容分為三部分,***部分為概念基礎(chǔ)、測(cè)試?yán)碚摰谋尘凹鞍l(fā)展,簡(jiǎn)要地分析了當(dāng)前測(cè)試技術(shù)的現(xiàn)狀;第二部分介紹軟件測(cè)試的程序分析技術(shù)、測(cè)試技術(shù),軟件測(cè)試的方法和策略,分析了軟件業(yè)在測(cè)試方面的研究成果,并總結(jié)了測(cè)試的基本原則和一些好的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn);第三部分介紹了兩種測(cè)試工具軟件——基于Windows的WinRunner和服務(wù)器負(fù)載測(cè)試軟件WAS。本書(shū)結(jié)合實(shí)際,從一些具體的實(shí)例出發(fā),介紹軟件測(cè)試的一些基本概念和方法,分析出軟件測(cè)試的基本理論知識(shí),適用性比較強(qiáng)。性能基準(zhǔn)測(cè)試GPU利用率未達(dá)理論最大值67%。cma 軟件測(cè)試 沈陽(yáng)

cma 軟件測(cè)試 沈陽(yáng),測(cè)評(píng)

    特征之間存在部分重疊,但特征類(lèi)型間存在著互補(bǔ),融合這些不同抽象層次的特征可更好的識(shí)別軟件的真正性質(zhì)。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(cè),但惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)抽象層次的特征逃避檢測(cè)。基于該觀(guān)點(diǎn),本發(fā)明實(shí)施例提出一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法,以實(shí)現(xiàn)對(duì)惡意軟件的有效檢測(cè),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(guò)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(tài)的特征,有效提高惡意軟件檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性,具體步驟如下:步驟s1、提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息以及字節(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、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖;統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api,提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示。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,并按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息,得到該軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示。信息安全測(cè)評(píng)公司安全掃描確認(rèn)軟件通過(guò)ISO 27001標(biāo)準(zhǔn),無(wú)高危漏洞記錄。

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    在不知道多長(zhǎng)的子序列能更好的表示可執(zhí)行文件的情況下,只能以固定窗口大小在字節(jié)碼序列中滑動(dòng),產(chǎn)生大量的短序列,由機(jī)器學(xué)習(xí)方法選擇可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征,產(chǎn)生短序列的方法叫n-grams?!?80074ff13b2”的字節(jié)碼序列,如果以3-grams產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列,將得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四個(gè)短序列。每個(gè)短序列特征的權(quán)重表示有多種方法。**簡(jiǎn)單的方法是如果該短序列在具體樣本中出現(xiàn),就表示為1;如果沒(méi)有出現(xiàn),就表示為0,也可以用。本實(shí)施例采用3-grams方法提取特征,3-grams產(chǎn)生的短序列非常龐大,將產(chǎn)生224=(16,777,216)個(gè)特征,如此龐大的特征集在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中存儲(chǔ)和算法效率上都是問(wèn)題。如果短序列特征的tf較小,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)可能沒(méi)有意義,選取了tf**高的5000個(gè)短序列特征,計(jì)算每個(gè)短序列特征的,每個(gè)短序列特征的權(quán)重是判斷其所在軟件樣本是否為惡意軟件的依據(jù),也是區(qū)分每個(gè)軟件樣本的依據(jù)。(4)前端融合前端融合的架構(gòu)如圖4所示,前端融合方式將三種模態(tài)的特征合并,然后輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),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。

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    對(duì)一些質(zhì)量要求和可靠性要求較高的模塊,一般要滿(mǎn)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(hù)界面測(cè)試、壓力測(cè)試、可靠性及安全性測(cè)試等。整合多學(xué)科團(tuán)隊(duì)的定制化檢測(cè)方案,體現(xiàn)艾策服務(wù)于制造的技術(shù)深度。第三方軟件檢測(cè)報(bào)告定制

壓力測(cè)試表明系統(tǒng)在5000并發(fā)用戶(hù)時(shí)響應(yīng)延遲激增300%。cma 軟件測(cè)試 沈陽(yáng)

    這樣做的好處是,融合模型的錯(cuò)誤來(lái)自不同的分類(lèi)器,而來(lái)自不同分類(lèi)器的錯(cuò)誤往往互不相關(guān)、互不影響,不會(huì)造成錯(cuò)誤的進(jìn)一步累加。常見(jiàn)的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、貝葉斯規(guī)則融合(bayes’rulebased)以及集成學(xué)習(xí)(ensemblelearning)等。其中集成學(xué)習(xí)作為后端融合方式的典型**,被廣泛應(yīng)用于通信、計(jì)算機(jī)識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等研究領(lǐng)域。中間融合是指將不同的模態(tài)數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)化為高等特征表達(dá),再于模型的中間層進(jìn)行融合,如圖3所示。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)一層一層的管道映射輸入,將原始輸入轉(zhuǎn)換為更高等的表示。中間融合首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成高等特征表達(dá),然后獲取不同模態(tài)數(shù)據(jù)在高等特征空間上的共性,進(jìn)而學(xué)習(xí)一個(gè)聯(lián)合的多模態(tài)表征。深度多模態(tài)融合的大部分工作都采用了這種中間融合的方法,其***享表示層是通過(guò)合并來(lái)自多個(gè)模態(tài)特定路徑的連接單元來(lái)構(gòu)建的。中間融合方法的一大優(yōu)勢(shì)是可以靈活的選擇融合的位置,但設(shè)計(jì)深度多模態(tài)集成結(jié)構(gòu)時(shí),確定如何融合、何時(shí)融合以及哪些模式可以融合,是比較有挑戰(zhàn)的問(wèn)題。字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息這三種類(lèi)型的特征都具有自身的優(yōu)勢(shì)。cma 軟件測(cè)試 沈陽(yáng)

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