以備實(shí)際測(cè)試嚴(yán)重偏離計(jì)劃時(shí)使用。在TMM的定義級(jí)，測(cè)試過程中引入計(jì)劃能力，在TMM的集成級(jí)，測(cè)試過程引入控制和監(jiān)視活動(dòng)。兩者均為測(cè)試過程提供了可見性，為測(cè)試過程持續(xù)進(jìn)行提供保證。第四級(jí)管理和測(cè)量級(jí)在管理和測(cè)量級(jí)，測(cè)試活動(dòng)除測(cè)試被測(cè)程序外，還包括軟件生命周期中各個(gè)階段的評(píng)審，審查和追查，使測(cè)試活動(dòng)涵蓋了軟件驗(yàn)證和軟件確認(rèn)活動(dòng)。根據(jù)管理和測(cè)量級(jí)的要求，軟件工作產(chǎn)品以及與測(cè)試相關(guān)的工作產(chǎn)品，如測(cè)試計(jì)劃，測(cè)試設(shè)計(jì)和測(cè)試步驟都要經(jīng)過評(píng)審。因?yàn)闇y(cè)試是一個(gè)可以量化并度量的過程。為了測(cè)量測(cè)試過程，測(cè)試人員應(yīng)建立測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)。收集和記錄各軟件工程項(xiàng)目中使用的測(cè)試用例，記錄缺陷并按缺陷的嚴(yán)重程度劃分等級(jí)。此外，所建立的測(cè)試規(guī)程應(yīng)能夠支持軟件組終對(duì)測(cè)試過程的控制和測(cè)量。管理和測(cè)量級(jí)有3個(gè)要實(shí)現(xiàn)的成熟度目標(biāo):建立**范圍內(nèi)的評(píng)審程序，建立測(cè)試過程的測(cè)量程序和軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)。(I)建立**范圍內(nèi)的評(píng)審程序軟件**應(yīng)在軟件生命周期的各階段實(shí)施評(píng)審，以便盡早有效地識(shí)別，分類和消除軟件中的缺陷。建立評(píng)審程序有4個(gè)子目標(biāo):1)管理層要制訂評(píng)審政策支持評(píng)審過程。2)測(cè)試組和軟件質(zhì)量保證組要確定并文檔化整個(gè)軟件生命周期中的評(píng)審目標(biāo)，評(píng)審計(jì)劃。2025 年 IT 趨勢(shì)展望：深圳艾策的五大技術(shù)突破。app第三方檢測(cè)報(bào)告

    為了有效保證這一階段測(cè)試的客觀性，必須由**的測(cè)試小組來進(jìn)行相關(guān)的系統(tǒng)測(cè)試。另外，系統(tǒng)測(cè)試過程較為復(fù)雜，由于在系統(tǒng)測(cè)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(yīng)的更改，而程序在更改后可能會(huì)出現(xiàn)新的問題，或者原本沒有問題的功能由于更改導(dǎo)致出現(xiàn)問題。所以，測(cè)試人員必須進(jìn)行回歸測(cè)試。[2]軟件測(cè)試方法驗(yàn)收測(cè)試驗(yàn)收測(cè)試是**后一個(gè)階段的測(cè)試操作，在軟件產(chǎn)品投入正式運(yùn)行前的所要進(jìn)行的測(cè)試工作。和系統(tǒng)測(cè)試相比而言，驗(yàn)收測(cè)試與之的區(qū)別就只是測(cè)試人員不同，驗(yàn)收測(cè)試則是由用戶來執(zhí)行這一操作的。驗(yàn)收測(cè)試的主要目標(biāo)是為向用戶展示所開發(fā)出來的軟件符合預(yù)定的要求和有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，并驗(yàn)證軟件實(shí)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(wù)和功能。通過了驗(yàn)收測(cè)試，該產(chǎn)品就可進(jìn)行發(fā)布。但是，在實(shí)際交付給用戶之后，開發(fā)人員是無法預(yù)測(cè)該軟件用戶在實(shí)際運(yùn)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(cè)試人員還應(yīng)進(jìn)行Alpha測(cè)試或Beta測(cè)試這兩種情形的測(cè)試。Alpha測(cè)試是在軟件開發(fā)環(huán)境下由用戶進(jìn)行的測(cè)試，或者模擬實(shí)際操作環(huán)境進(jìn)而進(jìn)行的測(cè)試。河北軟件檢測(cè)公司從傳統(tǒng)到智能：艾策科技助力制造業(yè)升級(jí)之路。

    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(gè)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(gè)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(gè)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(gè)單一的特征向量空間，然后將其作為下一個(gè)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(cè)試樣本。

    所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統(tǒng)計(jì)所有類別已知的軟件樣本的pe可執(zhí)行文件引用的dll和api信息，從中選取引用頻率**高的多個(gè)dll和api信息；然后判斷當(dāng)前的軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)里是否存在選擇出的某個(gè)引用頻率**高的dll和api信息，如存在，則將當(dāng)前軟件樣本的該dll或api信息以1表示，否則將其以0表示，從而對(duì)當(dāng)前軟件樣本的所有dll和api信息進(jìn)行表示形成當(dāng)前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。進(jìn)一步的，所述生成軟件樣本的格式信息特征視圖，是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征，形成當(dāng)前軟件樣本的格式信息特征視圖。進(jìn)一步的，所述從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征，是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中確定存在特定格式異常的pe格式結(jié)構(gòu)特征以及存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征；所述特定格式異常包括：(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行，(2)節(jié)頭部可疑的屬性，(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，。艾策檢測(cè)為新能源汽車電池提供安全性能深度解析。

    特征之間存在部分重疊，但特征類型間存在著互補(bǔ)，融合這些不同抽象層次的特征可更好的識(shí)別軟件的真正性質(zhì)。且惡意軟件通常偽造出和良性軟件相似的特征，逃避反**軟件的檢測(cè)，但惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)抽象層次的特征逃避檢測(cè)?；谠撚^點(diǎn)，本發(fā)明實(shí)施例提出一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)惡意軟件的有效檢測(cè)，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams)，提出了通過前端融合、后端融合和中間融合這三種融合方式集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性，具體步驟如下：步驟s1、提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息以及字節(jié)碼n-grams的特征表示，生成軟件樣本的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；統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api，提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示。對(duì)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，并按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息，得到該軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示。自動(dòng)化測(cè)試發(fā)現(xiàn)7個(gè)邊界條件未處理的異常情況。第三方軟件 測(cè)試 費(fèi)用

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    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。app第三方檢測(cè)報(bào)告