測(cè)試人員素質(zhì)要求1、責(zé)任心2、學(xué)習(xí)能力3、懷疑精神4、溝通能力5、專注力6、洞察力7、團(tuán)隊(duì)精神8、注重積累軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試目的編輯軟件測(cè)試的目的是為了保證軟件產(chǎn)品的**終質(zhì)量，在軟件開發(fā)的過程中，對(duì)軟件產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量控制。一般來說軟件測(cè)試應(yīng)由**的產(chǎn)品評(píng)測(cè)中心負(fù)責(zé)，嚴(yán)格按照軟件測(cè)試流程，制定測(cè)試計(jì)劃、測(cè)試方案、測(cè)試規(guī)范，實(shí)施測(cè)試，對(duì)測(cè)試記錄進(jìn)行分析，并根據(jù)回歸測(cè)試情況撰寫測(cè)試報(bào)告。測(cè)試是為了證明程序有錯(cuò)，而不能保證程序沒有錯(cuò)誤。軟件測(cè)試技術(shù)常見測(cè)試編輯回歸測(cè)試功能測(cè)試壓力測(cè)試負(fù)載測(cè)試性能測(cè)試易用性測(cè)試安裝與反安裝測(cè)試**測(cè)試安全性測(cè)試兼容性測(cè)試內(nèi)存泄漏測(cè)試比較測(cè)試Alpha測(cè)試Beta測(cè)試測(cè)試信息流1、軟件配置2、測(cè)試配置3、測(cè)試工具軟件測(cè)試技術(shù)-軟件測(cè)試的分類1、從是否需要執(zhí)行被測(cè)試軟件的角度分類（靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試）。2、從測(cè)試是否針對(duì)軟件結(jié)構(gòu)與算法的角度分類（白盒測(cè)試和黑盒測(cè)試）。3、從測(cè)試的不同階段分類（單元測(cè)試、集成測(cè)試、系統(tǒng)測(cè)試、驗(yàn)收測(cè)試）。無障礙測(cè)評(píng)認(rèn)定視覺障礙用戶支持功能缺失4項(xiàng)。軟件質(zhì)量測(cè)試報(bào)告價(jià)格

    不*可以用于回歸測(cè)試，也可以為以后的測(cè)試提供參考。[4](8)錯(cuò)誤不可避免原則。在測(cè)試時(shí)不能首先假設(shè)程序中沒有錯(cuò)誤。[4]軟件測(cè)試方法分類編輯軟件測(cè)試方法的分類有很多種，以測(cè)試過程中程序執(zhí)行狀態(tài)為依據(jù)可分為靜態(tài)測(cè)試（StaticTesting，ST）和動(dòng)態(tài)測(cè)試（DynamicTesting，DT）;以具體實(shí)現(xiàn)算法細(xì)節(jié)和系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的相關(guān)情況為根據(jù)可分黑盒測(cè)試、白盒測(cè)試和灰盒測(cè)試三類;從程序執(zhí)行的方式來分類，可分為人工測(cè)試（ManualTesting，MT）和自動(dòng)化測(cè)試（AutomaticTesting，AT）。[5]軟件測(cè)試方法靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試（1）靜態(tài)測(cè)試。靜態(tài)測(cè)試的含義是被測(cè)程序不運(yùn)行，只依靠分析或檢查源程序的語句、結(jié)構(gòu)、過程等來檢查程序是否有錯(cuò)誤。即通過對(duì)軟件的需求規(guī)格說明書、設(shè)計(jì)說明書以及源程序做結(jié)構(gòu)分析和流程圖分析，從而來找出錯(cuò)誤。例如不匹配的參數(shù)，未定義的變量等。[5]（2）動(dòng)態(tài)測(cè)試。動(dòng)態(tài)測(cè)試與靜態(tài)測(cè)試相對(duì)應(yīng)，其是通過運(yùn)行被測(cè)試程序，對(duì)得到的運(yùn)行結(jié)果與預(yù)期的結(jié)果進(jìn)行比較分析，同時(shí)分析運(yùn)行效率和健壯性能等。這種方法可簡(jiǎn)單分為三個(gè)步驟:構(gòu)造測(cè)試實(shí)例、執(zhí)行程序以及分析結(jié)果。[5]軟件測(cè)試方法黑盒測(cè)試、白盒測(cè)試和灰盒測(cè)試（1）黑盒測(cè)試。c++代碼審計(jì)網(wǎng)絡(luò)安全新時(shí)代：深圳艾策的防御策略解析。

    3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確，(4)節(jié)之間的“間縫”，(5)可疑的代碼重定向，(6)可疑的代碼節(jié)名稱，(7)可疑的頭部***，(8)來自，(9)導(dǎo)入地址表被修改，(10)多個(gè)pe頭部，(11)可疑的重定位信息，(12)把節(jié)裝入到vmm的地址空間，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確，(14)含有可疑標(biāo)志。存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括：(1)無證書表；(2)調(diào)試數(shù)據(jù)明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節(jié)的資源個(gè)數(shù)少于正常文件。生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖，是統(tǒng)計(jì)了每個(gè)短序列特征的詞頻(termfrequency，tf)，即該短序列特征在軟件樣本中出現(xiàn)的頻率。先從當(dāng)前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個(gè)短序列特征；然后計(jì)算選取的每個(gè)短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積，并將其作為選取的每個(gè)短序列特征的特征值，，表示該短序列特征表示其所在軟件樣本的能力越強(qiáng)；**后在選取的詞頻tf**高的多個(gè)短序列特征中選取，生成字節(jié)碼n-grams特征視圖。：＝tf×idf；tf(termfrequency)是詞頻，定義如下：其中，ni,j是短序列特征i在軟件樣本j中出現(xiàn)的次數(shù)，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現(xiàn)的次數(shù)之和。

    保留了較多信息，同時(shí)由于操作數(shù)比較隨機(jī)，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(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)(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(gè)可執(zhí)行程序引用的dll和api信息可以粗略的預(yù)測(cè)該程序的功能和行為。belaoued和mazouzi應(yīng)用統(tǒng)計(jì)khi2檢驗(yàn)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(jì)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(cè)方法，該類方法提取的特征語義信息豐富，但*從二進(jìn)制可執(zhí)行文件的導(dǎo)入節(jié)提取特征，忽略了整個(gè)可執(zhí)行文件的大量信息。惡意軟件和被***二進(jìn)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(cè)惡意軟件的關(guān)鍵。研究人員提出了基于二進(jìn)制可執(zhí)行文件格式結(jié)構(gòu)信息的惡意軟件檢測(cè)方法，這類方法從二進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)分類算法處理，取得了較高的檢測(cè)準(zhǔn)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(duì)pe文件進(jìn)行格式解析，無需遍歷整個(gè)可執(zhí)行文件，提取特征速度較快。深圳艾策信息科技：賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來。

    圖書目錄第1章軟件測(cè)試描述第2章常見的軟件測(cè)試方法第3章設(shè)計(jì)測(cè)試第4章程序分析技術(shù)第5章測(cè)試分析技術(shù)第6章測(cè)試自動(dòng)化的優(yōu)越性第7章測(cè)試計(jì)劃與測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)第8章介紹一種企業(yè)級(jí)測(cè)試工具第9章學(xué)習(xí)一種負(fù)載測(cè)試軟件第10章軟件測(cè)試的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)附錄A常見測(cè)試術(shù)語附錄B測(cè)試技術(shù)分類附錄C常見的編碼錯(cuò)誤附錄D有關(guān)的測(cè)試網(wǎng)站參考文獻(xiàn)軟件測(cè)試技術(shù)圖書4書名:軟件測(cè)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(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2012-06-26ISBN:978-7-111-37884-6開本：16開定價(jià):目錄第1章開始軟件測(cè)試工作第2章執(zhí)行系統(tǒng)測(cè)試第3章測(cè)試用例設(shè)計(jì)第4章測(cè)試工具應(yīng)用第5章測(cè)試技術(shù)與應(yīng)用第6章成為***的測(cè)試組長(zhǎng)第7章測(cè)試文檔實(shí)例詞條圖冊(cè)更多圖冊(cè)。艾策檢測(cè)團(tuán)隊(duì)采用多模態(tài)傳感器融合技術(shù)，構(gòu)建智能工廠設(shè)備狀態(tài)健康監(jiān)測(cè)體系。昆山軟件檢測(cè)報(bào)告

網(wǎng)絡(luò)延遲測(cè)評(píng)顯示亞太地區(qū)響應(yīng)時(shí)間超歐盟2倍。軟件質(zhì)量測(cè)試報(bào)告價(jià)格

    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題。如果短序列特征的tf較小，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)可能沒有意義，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，防止過擬合，優(yōu)化器。軟件質(zhì)量測(cè)試報(bào)告價(jià)格