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(biāo)準(zhǔn)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(fù)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(jìn)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(hù)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(dāng)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(qiáng)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(qiáng)調(diào)文檔的作用，并要求每個階段都要仔細(xì)驗證。能耗評估顯示后臺服務(wù)耗電量超出行業(yè)基準(zhǔn)值42%。北京可靠軟件檢測報告

    且4個隱含層中間間隔設(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個隱含層，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64，第二個神經(jīng)元的隱含層個數(shù)是10，且2個隱含層中間設(shè)置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。本次實驗使用了80％的樣本訓(xùn)練，20％的樣本驗證，訓(xùn)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，中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖17所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到20過程中，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗證準(zhǔn)確率快速提高，模型的訓(xùn)練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失快速減少；當(dāng)epoch值從30到50的過程中，中間融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗證準(zhǔn)確率基本保持不變，訓(xùn)練對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖17和圖18的準(zhǔn)確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為30。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為30后，進(jìn)行了10折交叉驗證實驗。中間融合模型的10折交叉驗證的準(zhǔn)確率是％，對數(shù)損失是，混淆矩陣如圖19所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖20所示。中間融合模型的roc曲線如圖21所示，auc值為，已經(jīng)非常接近auc的**優(yōu)值1。(7)實驗結(jié)果比對為了綜合評估本實施例提出融合方案的綜合性能。天津cnas軟件測試報告價格跨設(shè)備測試報告指出平板端UI元素存在比例失調(diào)問題。

    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；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法，首先合并訓(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特征視圖的特征，融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型；(2)方案二：首先利用訓(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特征視圖分別訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，合并訓(xùn)練的三個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的決策輸出，并將其作為感知機(jī)的輸入，訓(xùn)練得到**終的多模態(tài)深度集成模型；(3)方案三：采用中間融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別學(xué)習(xí)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特征視圖的高等特征表示，并合并學(xué)習(xí)得到的訓(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特征視圖的高等特征表示融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，訓(xùn)練得到多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測試樣本。

    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試樣本，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(jìn)行檢測并得出檢測結(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，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)碼序列中滑動產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的。網(wǎng)絡(luò)安全新時代：深圳艾策的防御策略解析。

    4)建立與用戶或客戶的聯(lián)系，收集他們對測試的需求和建議。(II)制訂技術(shù)培訓(xùn)計劃為高效率地完成好測試工作，測試人員必須經(jīng)過適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)。制訂技術(shù)培訓(xùn)規(guī)劃有3個子目標(biāo):1)制訂**的培訓(xùn)計劃，并在管理上提供包括經(jīng)費(fèi)在內(nèi)的支持。2)制訂培訓(xùn)目標(biāo)和具體的培訓(xùn)計劃。3)成立培訓(xùn)組，配備相應(yīng)的工具，設(shè)備和教材(III)軟件全生命周期測試提高測試成熟度和改善軟件產(chǎn)品質(zhì)量都要求將測試工作與軟件生命周期中的各個階段聯(lián)系起來。該目標(biāo)有4個子目標(biāo):1)將測試階段劃分為子階段，并與軟件生命周期的各階段相聯(lián)系。2)基于已定義的測試子階段，采用軟件生命周期V字模型。3)制訂與淵試相關(guān)的工作產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)。4)建立測試人員與開發(fā)人員共同工作的機(jī)制。這種機(jī)制有利于促進(jìn)將測試活動集成于軟件生命周期中(IV)控制和監(jiān)視測試過程為控制和監(jiān)視測試過程，軟件**需采取相應(yīng)措施，如:制訂測試產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)，制訂與測試相關(guān)的偶發(fā)事件的處理預(yù)案，確定測試?yán)锍瘫_定評估測試效率的度量，建立測試日志等?？刂坪捅O(jiān)視測試過程有3個子目標(biāo):1)制訂控制和監(jiān)視測試過程的機(jī)制和政策。2)定義，記錄并分配一組與測試過程相關(guān)的基本測量。3)開發(fā)，記錄并文檔化一組糾偏措施和偶發(fā)事件處理預(yù)案。云計算與 AI 融合：深圳艾策的創(chuàng)新解決方案。合肥軟件測試公司

艾策科技發(fā)布產(chǎn)品：智能企業(yè)管理平臺。北京可靠軟件檢測報告

    I)應(yīng)用過程數(shù)據(jù)預(yù)防缺陷。這時的軟件**能夠記錄軟件缺陷，分析缺陷模式，識別錯誤根源，制訂防止缺陷再次發(fā)生的計劃，提供**這種括動的辦法，并將這些活動貫穿于全**的各個項目中。應(yīng)用過程數(shù)據(jù)預(yù)防缺陷有礴個成熟度子目標(biāo):1)成立缺陷預(yù)防組。2)識別和記錄在軟件生命周期各階段引入的軟件缺陷和消除的缺陷。3)建立缺陷原因分析機(jī)制，確定缺陷原因。4)管理，開發(fā)和測試人員互相配合制訂缺陷預(yù)防計劃，防止已識別的缺陷再次發(fā)生。缺陷預(yù)防計劃要具有可**性。(II)質(zhì)量控制在本級，軟件**通過采用統(tǒng)計采樣技術(shù)，測量**的自信度，測量用戶對**的信賴度以及設(shè)定軟件可靠性目標(biāo)來推進(jìn)測試過程。為了加強(qiáng)軟件質(zhì)量控制，測試組和質(zhì)量保證組要有負(fù)責(zé)質(zhì)量的人員參加，他們應(yīng)掌握能減少軟件缺陷和改進(jìn)軟件質(zhì)量的技術(shù)和工具。支持統(tǒng)計質(zhì)量控制的子目標(biāo)有:?1)軟件測試組和軟件質(zhì)量保證組建立軟件產(chǎn)品的質(zhì)量目標(biāo)，如:產(chǎn)品的缺陷密度，**的自信度以及可信賴度等。2)測試管理者要將這些質(zhì)量目標(biāo)納入測試計劃中。3)培訓(xùn)測試組學(xué)習(xí)和使用統(tǒng)計學(xué)方法。4)收集用戶需求以建立使用模型(III)優(yōu)化測試過程在測試成熟度的***，己能夠量化測試過程。這樣就可以依據(jù)量化結(jié)果來調(diào)整測試過程。北京可靠軟件檢測報告