評審步驟以及評審記錄機制。3)評審項由上層****。通過培訓參加評審的人員，使他們理解和遵循相牢的評審政策，評審步驟。(II)建立測試過程的測量程序測試過程的側(cè)量程序是評價測試過程質(zhì)量，改進測試過程的基礎，對監(jiān)視和控制測試過程至關重要。測量包括測試進展，測試費用，軟件錯誤和缺陷數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品淵量等。建立淵試測量程序有3個子目標:1)定義**范圍內(nèi)的測試過程測量政策和目標。2)制訂測試過程測量計劃。測量計劃中應給出收集，分析和應用測量數(shù)據(jù)的方法。3)應用測量結(jié)果制訂測試過程改進計劃。(III)軟件質(zhì)量評價軟件質(zhì)量評價內(nèi)容包括定義可測量的軟件質(zhì)量屬性，定義評價軟件工作產(chǎn)品的質(zhì)量目標等項工作。軟件質(zhì)量評價有2個子目標:1)管理層，測試組和軟件質(zhì)量保證組要制訂與質(zhì)量有關的政策，質(zhì)量目標和軟件產(chǎn)品質(zhì)量屬性。2)測試過程應是結(jié)構(gòu)化，己測量和己評價的，以保證達到質(zhì)量目標。第五級?優(yōu)化，預防缺陷和質(zhì)量控制級由于本級的測試過程是可重復，已定義，已管理和己測量的，因此軟件**能夠優(yōu)化調(diào)整和持續(xù)改進測試過程。測試過程的管理為持續(xù)改進產(chǎn)品質(zhì)量和過程質(zhì)量提供指導，并提供必要的基礎設施。優(yōu)化，預防缺陷和質(zhì)量控制級有3個要實現(xiàn)的成熟度目標:。安全掃描確認軟件通過ISO 27001標準，無高危漏洞記錄。上海軟件測評實驗室

    為了有效保證這一階段測試的客觀性，必須由**的測試小組來進行相關的系統(tǒng)測試。另外，系統(tǒng)測試過程較為復雜，由于在系統(tǒng)測試階段不斷變更需求造成功能的刪除或增加，從而使程序不斷出現(xiàn)相應的更改，而程序在更改后可能會出現(xiàn)新的問題，或者原本沒有問題的功能由于更改導致出現(xiàn)問題。所以，測試人員必須進行回歸測試。[2]軟件測試方法驗收測試驗收測試是**后一個階段的測試操作，在軟件產(chǎn)品投入正式運行前的所要進行的測試工作。和系統(tǒng)測試相比而言，驗收測試與之的區(qū)別就只是測試人員不同，驗收測試則是由用戶來執(zhí)行這一操作的。驗收測試的主要目標是為向用戶展示所開發(fā)出來的軟件符合預定的要求和有關標準，并驗證軟件實際工作的有效性和可靠性，確保用戶能用該軟件順利完成既定的任務和功能。通過了驗收測試，該產(chǎn)品就可進行發(fā)布。但是，在實際交付給用戶之后，開發(fā)人員是無法預測該軟件用戶在實際運用過程中是如何使用該程序的，所以從用戶的角度出發(fā)，測試人員還應進行Alpha測試或Beta測試這兩種情形的測試。Alpha測試是在軟件開發(fā)環(huán)境下由用戶進行的測試，或者模擬實際操作環(huán)境進而進行的測試。軟件測試認證深圳艾策信息科技：打造智慧供應鏈的關鍵技術。

    每一種信息的來源或者形式，都可以稱為一種模態(tài)。例如，人有觸覺，聽覺，視覺，嗅覺。多模態(tài)機器學習旨在通過機器學習的方法實現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力。多模態(tài)學習從1970年代起步，經(jīng)歷了幾個發(fā)展階段，在2010年后***步入深度學習(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學習可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復雜的深度多模態(tài)模型。目前，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數(shù)據(jù)水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(intermediate-fusion)。前端融合將多個**的數(shù)據(jù)集融合成一個單一的特征向量空間，然后將其用作機器學習算法的輸入，訓練機器學習模型，如圖1所示。由于多模態(tài)數(shù)據(jù)的前端融合往往無法充分利用多個模態(tài)數(shù)據(jù)間的互補性，且前端融合的原始數(shù)據(jù)通常包含大量的冗余信息。因此，多模態(tài)前端融合方法常常與特征提取方法相結(jié)合以剔除冗余信息，基于領域經(jīng)驗從每個模態(tài)中提取更高等別的特征表示，或者應用深度學習算法直接學習特征表示，然后在特性級別上進行融合。后端融合則是將不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別訓練好的分類器輸出決策進行融合，如圖2所示。

    這種傳統(tǒng)方式幾乎不能檢測未知的新的惡意軟件種類，能檢測的已知惡意軟件經(jīng)過簡單加殼或混淆后又不能檢測，且使用多態(tài)變形技術的惡意軟件在傳播過程中不斷隨機的改變著二進制文件內(nèi)容，沒有固定的特征，使用該方法也不能檢測。新出現(xiàn)的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件，在釋放到互聯(lián)網(wǎng)前，都使用主流的反**軟件測試，確保主流的反**軟件無法識別這些惡意軟件，使得當前的反**軟件通常對它們無能為力，只有在惡意軟件大規(guī)模傳染后，捕獲到這些惡意軟件樣本，提取簽名和更新簽名庫，才能檢測這些惡意軟件。基于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的惡意軟件檢測方法將可執(zhí)行文件表示成不同抽象層次的特征，使用這些特征來訓練分類模型，可實現(xiàn)惡意軟件的智能檢測，基于這些特征的檢測方法也取得了較高的準確率。受文本分類方法的啟發(fā)，研究人員提出了基于二進制可執(zhí)行文件字節(jié)碼n-grams的惡意軟件檢測方法，這類方法提取的特征覆蓋了整個二進制可執(zhí)行文件，包括pe文件頭、代碼節(jié)、數(shù)據(jù)節(jié)、導入節(jié)、資源節(jié)等信息，但字節(jié)碼n-grams特征通常沒有明顯的語義信息，大量具有語義的信息丟失，很多語義信息提取不完整。此外，基于字節(jié)碼n-grams的檢測方法提取代碼節(jié)信息考慮了機器指令的操作數(shù)。隱私合規(guī)檢測確認用戶數(shù)據(jù)加密符合GDPR標準要求。

    在不知道多長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，產(chǎn)生大量的短序列，由機器學習方法選擇可能區(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。“080074ff13b2”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”四個短序列。每個短序列特征的權重表示有多種方法。**簡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；如果沒有出現(xiàn)，就表示為0，也可以用。本實施例采用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)個特征，如此龐大的特征集在計算機內(nèi)存中存儲和算法效率上都是問題。如果短序列特征的tf較小，對機器學習可能沒有意義，選取了tf**高的5000個短序列特征，計算每個短序列特征的，每個短序列特征的權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，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優(yōu)化器。深圳艾策信息科技：可持續(xù)發(fā)展的 IT 解決方案。上海第三方軟件測評機構(gòu)

滲透測試報告暴露2個高危API接口需緊急加固。上海軟件測評實驗室

    坐標點(0,1)**一個完美的分類器，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)的特征分別訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型，然后進行決策融合，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。本次實驗使用了80％的樣本訓練，20％的樣本驗證，訓練50個迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，后端融合模型的準確率變化曲線如圖11所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖12所示。從圖11和圖12可以看出，當epoch值從0增加到5過程中，模型的訓練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失快速減少；當epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓練準確率和驗證準確率小幅提高，訓練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為40。確定模型的訓練迭代數(shù)為40后，進行了10折交叉驗證實驗。上海軟件測評實驗室