什么是軟件測試通過手工和自動化工具對被測對象進行檢測,驗證實際結(jié)果和預(yù)期結(jié)果之間的差異。軟件測試的原則1測試是為了證明軟件存在缺陷2測試應(yīng)該盡早介入3注意測試缺陷的群集效應(yīng)80-204殺蟲劑現(xiàn)象5合法數(shù)據(jù)和不合法數(shù)據(jù)和邊界值,網(wǎng)絡(luò)異常和電源斷電等6回歸測試防止出現(xiàn)更多問題7妥善保存一切測試文檔軟件測試的目的1暴露軟件中的缺陷和BUG2記錄軟件運行中產(chǎn)生的一些數(shù)據(jù),為開發(fā)提供改良的數(shù)據(jù)支持為什么需要軟件測試1功能實現(xiàn)且正確執(zhí)行2軟件運行的信息數(shù)據(jù)如果一個產(chǎn)品開發(fā)完成之后發(fā)現(xiàn)了很多問題,說明此軟件開發(fā)過程很可能是有缺陷的,因此,軟件測試的目的是保證整個軟件開發(fā)過程是高質(zhì)量的。測試分類1單元測試分單元2集成測試多個單元3系統(tǒng)測試用戶角度-功能主體4驗證測試α測試-內(nèi)測β測試-公測UAT測試-客戶驗收使用系統(tǒng)測試分類1功能測試2性能測試3安全測試4兼容性測試測試方法1按照測試對象分類白盒測試黑盒測試灰盒測試2按照測試對象是否執(zhí)行分類靜態(tài)測試動態(tài)測試3按照測試手段進行分類手工測試靈活改變測試操作和環(huán)境自動化測試1自己寫腳本2第三方工具進行測試軟件質(zhì)量1維護性2移植性3效率性4可靠性5易用性6功能性軟件測試流程1需求分析2設(shè)計用例3評審用例4。數(shù)據(jù)驅(qū)動決策:艾策科技如何提升企業(yè)競爭力。哈爾濱第三方軟件測評機構(gòu)
k為短序列特征總數(shù),1≤i≤k??蓤?zhí)行文件長短大小不一,為了防止該特征統(tǒng)計有偏,使用∑knk,j進行歸一化處理。逆向文件頻率(inversedocumentfrequency,idf)是一個短序列特征普遍重要性的度量。某一短序列特征的idf,可以由總樣本實施例件數(shù)目除以包含該短序列特征之樣本實施例件的數(shù)目,再將得到的商取對數(shù)得到:其中,|d|指軟件樣本j的總數(shù),|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數(shù)目。idf的主要思想是:如果包含短序列特征i的軟件練樣本越少,也就是|{j:i∈j}|越小,idf越大,則說明短序列特征i具有很好的類別區(qū)分能力。:如果某一特征在某樣本中以較高的頻率出現(xiàn),而包含該特征的樣本數(shù)目較小,可以產(chǎn)生出高權(quán)重的,該特征的。因此,,保留重要的特征。此處選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征,是因為字節(jié)碼n-grams提取的特征很多,很多都是無效特征,或者效果非常一般的特征,保持這些特征會影響檢測方法的性能和效率,所以要選出有效的特征即可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征。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,然后分別采用前端融合方法、后端融合方法和中間融合方法設(shè)計三種不同方案的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法。國家信息安全測評中心企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南:艾策科技的實用建議。
幫助客戶提升內(nèi)部技術(shù)團隊能力。例如,某三甲醫(yī)院在采用艾策科技的醫(yī)療信息化系統(tǒng)檢測方案后,不僅系統(tǒng)漏洞率下降45%,其IT團隊的安全意識與應(yīng)急響應(yīng)能力也提升。技術(shù)創(chuàng)新未來方向艾策科技創(chuàng)始人兼CTO表示:“作為軟件檢測公司,我們始終將技術(shù)創(chuàng)新視為競爭力。未來,公司將重點投入AI算法優(yōu)化、邊緣計算檢測等前沿領(lǐng)域,為電力能源、政企單位等行業(yè)提供更高效、更智能的質(zhì)量保障服務(wù)。”深圳艾策信息科技有限公司是一家立足于粵港澳大灣區(qū),依托信息技術(shù)產(chǎn)業(yè),面向全國客戶提供專業(yè)、可靠服務(wù)的第三方CMACNAS檢測機構(gòu)。在檢測服務(wù)過程中,公司始終堅持以客戶需求為本,秉承公平公正的第三方檢測要求,遵循國家檢測標準規(guī)范,確保檢測數(shù)據(jù)和結(jié)果準確可靠,運用前沿A人工智能技術(shù)提高檢測效率。我們追求創(chuàng)造優(yōu)異的社會價值,我們致力于打造公司成為第三方檢測行業(yè)的行業(yè)榜樣。
optimizer)采用的是adagrad,batch_size是40。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練基本都是基于梯度下降的,尋找函數(shù)值下降速度**快的方向,沿著下降方向迭代,迅速到達局部**優(yōu)解的過程就是梯度下降的過程。使用訓(xùn)練集中的全部樣本訓(xùn)練一次就是一個epoch,整個訓(xùn)練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重值的更新次數(shù)。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,前端融合模型的準確率變化曲線如圖5所示,模型的對數(shù)損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出,當epoch值從0增加到5過程中,模型的驗證準確率和驗證對數(shù)損失有一定程度的波動;當epoch值從5到50的過程中,前端融合模型的訓(xùn)練準確率和驗證準確率基本不變,訓(xùn)練和驗證對數(shù)損失基本不變;綜合分析圖5和圖6的準確率和對數(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,進行了10折交叉驗證實驗。前端融合模型的10折交叉驗證的準確率是%,對數(shù)損失是,混淆矩陣如圖7所示,規(guī)范化后的混淆矩陣如圖8所示。前端融合模型的roc曲線如圖9所示,該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報率之間的關(guān)系曲線。壓力測試表明系統(tǒng)在5000并發(fā)用戶時響應(yīng)延遲激增300%。
這樣做的好處是,融合模型的錯誤來自不同的分類器,而來自不同分類器的錯誤往往互不相關(guān)、互不影響,不會造成錯誤的進一步累加。常見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、計算機識別、語音識別等研究領(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,再于模型的中間層進行融合,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,然后獲取不同模態(tài)數(shù)據(jù)在高等特征空間上的共性,進而學(xué)習(xí)一個聯(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***享表示層是通過合并來自多個模態(tài)特定路徑的連接單元來構(gòu)建的。中間融合方法的一大優(yōu)勢是可以靈活的選擇融合的位置,但設(shè)計深度多模態(tài)集成結(jié)構(gòu)時,確定如何融合、何時融合以及哪些模式可以融合,是比較有挑戰(zhàn)的問題。字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息這三種類型的特征都具有自身的優(yōu)勢。代碼審計發(fā)現(xiàn)2處潛在內(nèi)存泄漏風險,建議版本迭代修復(fù)。軟件產(chǎn)品認證測試報告
網(wǎng)絡(luò)延遲測評顯示亞太地區(qū)響應(yīng)時間超歐盟2倍。哈爾濱第三方軟件測評機構(gòu)
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章測試自動化的優(yōu)越性第7章測試計劃與測試標準第8章介紹一種企業(yè)級測試工具第9章學(xué)習(xí)一種負載測試軟件第10章軟件測試的經(jīng)驗總結(jié)附錄A常見測試術(shù)語附錄B測試技術(shù)分類附錄C常見的編碼錯誤附錄D有關(guān)的測試網(wǎng)站參考文獻軟件測試技術(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:機械工業(yè)出版社出版時間:2012-06-26ISBN:978-7-111-37884-6開本:16開定價: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章測試文檔實例詞條圖冊更多圖冊。哈爾濱第三方軟件測評機構(gòu)