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在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的,軟件檢測公司已成為保障各行業(yè)信息化系統(tǒng)穩(wěn)定運行的力量。深圳艾策信息科技有限公司作為國內(nèi)軟件檢測公司領(lǐng)域的企業(yè),始終以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動力,深耕電力能源、科研教育、政企單位、研發(fā)科技及醫(yī)療機構(gòu)等垂直場景,為客戶提供從需求分析到運維優(yōu)化的全鏈條質(zhì)量保障服務(wù)。以專業(yè)能力筑牢行業(yè)壁壘作為專注于軟件檢測的技術(shù)型企業(yè),艾策科技通過AI驅(qū)動的智能檢測平臺,實現(xiàn)了測試流程的自動化、化與智能化。其產(chǎn)品——軟件檢測系統(tǒng),整合漏洞掃描、壓力測試、合規(guī)性驗證等20余項功能模塊,可快速定位代碼缺陷、性能瓶頸及安全風(fēng)險,幫助客戶將軟件故障率降低60%以上。針對電力能源行業(yè),艾策科技開發(fā)了電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)專項檢測方案,成功保障某省級電力公司百萬級用戶數(shù)據(jù)安全;在科研教育領(lǐng)域,其實驗室管理軟件檢測服務(wù)覆蓋全國50余所高校,助力科研數(shù)據(jù)存儲與分析的合規(guī)性升級。此外,公司為政企單位政務(wù)云平臺、研發(fā)科技企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品、醫(yī)療機構(gòu)智慧醫(yī)療系統(tǒng)提供的定制化檢測服務(wù),均獲得客戶高度認可。差異化服務(wù)塑造行業(yè)作為軟件檢測公司,艾策科技突破傳統(tǒng)檢測模式,推出“檢測+培訓(xùn)+咨詢”一體化服務(wù)體系。通過定期發(fā)布行業(yè)安全白皮書、舉辦技術(shù)研討會。安全審計發(fā)現(xiàn)日志模塊存在敏感信息明文存儲缺陷。源代碼審計測試
并分發(fā)至項目涉及的所有管理人員和開發(fā)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(fù),可定義和可管理的基礎(chǔ)。測試計劃應(yīng)包括測試目的,風(fēng)險分析,測試策略以及測試設(shè)計規(guī)格說明和測試用例。此外,測試計劃還應(yīng)說明如何分配測試資源,如何劃分單元測試,集成測試,系統(tǒng)測試和驗收測試的任務(wù)。啟動測試計劃過程包含5個子目標:1)建立**內(nèi)的測試計劃**并予以經(jīng)費支持。2)建立**內(nèi)的測試計劃政策框架并予以管理上的支持。3)開發(fā)測試計劃模板井分發(fā)至項目的管理者和開發(fā)者。4)建立一種機制,使用戶需求成為測試計劃的依據(jù)之一。5)評價,推薦和獲得基本的計劃工具并從管理上支持工具的使用。(III)制度化基本的測試技術(shù)和方法?為改進測試過程能力,**中需應(yīng)用基本的測試技術(shù)和方法,并說明何時和怎樣使用這些技術(shù),方法和支持工具。將基本測試技術(shù)和方法制度化有2個子目標:1)在**范圍內(nèi)成立測試技術(shù)組,研究,評價和推薦基本的測試技術(shù)和測試方法,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。第三級集成級在集成級,測試不**是跟隨在編碼階段之后的一個階段。軟件測試報告驗收安全掃描確認軟件通過ISO 27001標準,無高危漏洞記錄。
保留了較多信息,同時由于操作數(shù)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(dǎo)入節(jié)中的動態(tài)鏈接庫(dll)和應(yīng)用程序接口(api)信息能大致反映軟件的功能和性質(zhì),通過一個可執(zhí)行程序引用的dll和api信息可以粗略的預(yù)測該程序的功能和行為。belaoued和mazouzi應(yīng)用統(tǒng)計khi2檢驗分析了pe格式的惡意軟件和良性軟件的導(dǎo)入節(jié)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(tǒng)計上有明顯的區(qū)別。后續(xù)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(zhí)行文件的導(dǎo)入節(jié)提取特征,忽略了整個可執(zhí)行文件的大量信息。惡意軟件和被***二進制可執(zhí)行文件格式信息上存在一些異常,這些異常是檢測惡意軟件的關(guān)鍵。研究人員提出了基于二進制可執(zhí)行文件格式結(jié)構(gòu)信息的惡意軟件檢測方法,這類方法從二進制可執(zhí)行文件的pe文件頭、節(jié)頭部、資源節(jié)等提取特征,基于這些特征使用機器學(xué)習(xí)分類算法處理,取得了較高的檢測準確率。這類方法通常不受變形或多態(tài)等混淆技術(shù)影響,提取特征只需要對pe文件進行格式解析,無需遍歷整個可執(zhí)行文件,提取特征速度較快。
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(jù)用戶或客戶需求建立測試目標,同時設(shè)計測試用例并制訂測試通過準則。在集成級上,應(yīng)成立軟件測試**,提供測試技術(shù)培訓(xùn),關(guān)鍵的測試活動應(yīng)有相應(yīng)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(zhì)量過程和產(chǎn)品屬性的測試度量。集成級要實現(xiàn)4個成熟度目標,它們分別是:建立軟件測試**,制訂技術(shù)培訓(xùn)計劃,軟件全壽命周期測試,控制和監(jiān)視測試過程。(I)建立軟件測試**軟件測試的過程及質(zhì)量對軟件產(chǎn)品質(zhì)量有直接影響。由于測試往往是在時間緊,壓力大的情況下所完成的一系列復(fù)雜的活動,因此應(yīng)由訓(xùn)練有素的人員組成測試組。測試組要完成與測試有關(guān)的多種活動,包括負責(zé)制訂測試計劃,實施測試執(zhí)行,記錄測試結(jié)果,制訂與測試有關(guān)的標準和測試度量,建立鍘試數(shù)據(jù)庫,測試重用,測試**以及測試評價等。建立軟件測試**要實現(xiàn)4個子目標:1)建立全**范圍內(nèi)的測試組,并得到上級管理層的領(lǐng)導(dǎo)和各方面的支持,包括經(jīng)費支持。2)定義測試組的作用和職責(zé)。3)由訓(xùn)練有素的人員組成測試組。艾策科技案例研究:某跨國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐。
置環(huán)境操作系統(tǒng)+服務(wù)器+數(shù)據(jù)庫+軟件依賴5執(zhí)行用例6回歸測試及缺陷**7輸出測試報告8測試結(jié)束軟件架構(gòu)BSbrowser瀏覽器+server服務(wù)器CSclient客戶端+server服務(wù)器1標準上BS是在服務(wù)器和瀏覽器都存在的基礎(chǔ)上開發(fā)2效率BS中負擔(dān)在服務(wù)器上CS中的客戶端會分擔(dān),CS效率更高3安全BS數(shù)據(jù)依靠http協(xié)議進行明文輸出不安全4升級上bs更簡便5開發(fā)成本bs更簡單cs需要客戶端安卓和ios軟件開發(fā)模型瀑布模型1需求分析2功能設(shè)計3編寫代碼4功能實現(xiàn)切入點5軟件測試需求變更6完成7上線維護是一種線性模型的一種,是其他開發(fā)模型的基礎(chǔ)測試的切入點要留下足夠的時間可能導(dǎo)致測試不充分,上線后才暴露***開發(fā)的各個階段比較清晰需求調(diào)查適合需求穩(wěn)定的產(chǎn)品開發(fā)當前一階段完成后,您只需要去關(guān)注后續(xù)階段可在迭代模型中應(yīng)用瀑布模型可以節(jié)省大量的時間和金錢缺點1)各個階段的劃分完全固定,階段之間產(chǎn)生大量的文檔,極大地增加了工作量。2)由于開發(fā)模型是線性的,用戶只有等到整個過程的末期才能見到開發(fā)成果,從而增加了開發(fā)風(fēng)險。3)通過過多的強制完成日期和里程碑來**各個項目階段。4)瀑布模型的突出缺點是不適應(yīng)用戶需求的變化瀑布模型強調(diào)文檔的作用,并要求每個階段都要仔細驗證。艾策檢測以智能算法驅(qū)動分析,為工業(yè)產(chǎn)品提供全生命周期質(zhì)量管控解決方案!深圳軟件檢測
代碼質(zhì)量評估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強。源代碼審計測試
并將測試樣本的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,對測試樣本進行檢測并得出檢測結(jié)果。實驗結(jié)果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)集選取實驗評估使用了不同時期的惡意軟件和良性軟件樣本,包含了7871個良性軟件樣本和8269個惡意軟件樣本,其中4103個惡意軟件樣本是2011年以前發(fā)現(xiàn)的,4166個惡意軟件樣本是近年來新發(fā)現(xiàn)的;3918個良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統(tǒng)中收集的,3953個良性軟件樣本是從全新安裝的32位windows7系統(tǒng)中收集的。所有的惡意軟件樣本都是從vxheavens網(wǎng)站中收集的,所有的樣本格式都是windowspe格式的,樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)成如表1所示。表1樣本數(shù)據(jù)集類別惡意軟件樣本良性軟件樣本早期樣本41033918近期樣本41663953合計82697871(2)評價指標及方法分類性能主要用兩個指標來評估:準確率和對數(shù)損失。準確率測量所有預(yù)測中正確預(yù)測的樣本占總樣本的比例,*憑準確率通常不足以評估預(yù)測的魯棒性,因此還需要使用對數(shù)損失。對數(shù)損失(logarithmicloss),也稱交叉熵損失(cross-entropyloss),是在概率估計上定義的,用于測量預(yù)測類別與真實類別之間的差距大小。源代碼審計測試