本書內(nèi)容充實(shí)、實(shí)用性強(qiáng)，可作為高職高專院校計(jì)算機(jī)軟件軟件測(cè)試技術(shù)課程的教材，也可作為有關(guān)軟件測(cè)試的培訓(xùn)教材，對(duì)從事軟件測(cè)試實(shí)際工作的相關(guān)技術(shù)人員也具有一定的參考價(jià)值。目錄前言第1章軟件測(cè)試基本知識(shí)第2章測(cè)試計(jì)劃第3章測(cè)試設(shè)計(jì)和開發(fā)第4章執(zhí)行測(cè)試第5章測(cè)試技術(shù)與應(yīng)用第6章軟件測(cè)試工具第7章測(cè)試文檔實(shí)例附錄IEEE模板參考文獻(xiàn)軟件測(cè)試技術(shù)圖書3基本信息書號(hào)：軟件測(cè)試技術(shù)7-113-07054作者：李慶義定價(jià)：出版日期：套系名稱：21世紀(jì)高校計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)系列規(guī)劃教材出版單位：**鐵道出版社內(nèi)容簡介本書主要介紹軟件適用測(cè)試技術(shù)。內(nèi)容分為三部分，***部分為概念基礎(chǔ)、測(cè)試?yán)碚摰谋尘凹鞍l(fā)展，簡要地分析了當(dāng)前測(cè)試技術(shù)的現(xiàn)狀；第二部分介紹軟件測(cè)試的程序分析技術(shù)、測(cè)試技術(shù)，軟件測(cè)試的方法和策略，分析了軟件業(yè)在測(cè)試方面的研究成果，并總結(jié)了測(cè)試的基本原則和一些好的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；第三部分介紹了兩種測(cè)試工具軟件——基于Windows的WinRunner和服務(wù)器負(fù)載測(cè)試軟件WAS。本書結(jié)合實(shí)際，從一些具體的實(shí)例出發(fā)，介紹軟件測(cè)試的一些基本概念和方法，分析出軟件測(cè)試的基本理論知識(shí)，適用性比較強(qiáng)。艾策科技案例研究：某跨國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐。軟件產(chǎn)品檢測(cè)報(bào)告機(jī)構(gòu)

    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(dá)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(gè)epoch，整個(gè)訓(xùn)練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會(huì)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(shí)驗(yàn)使用了80％的樣本訓(xùn)練，20％的樣本驗(yàn)證，訓(xùn)練50個(gè)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(zhǔn)確率變化曲線如圖5所示，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到5過程中，模型的驗(yàn)證準(zhǔn)確率和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失有一定程度的波動(dòng)；當(dāng)epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率基本不變，訓(xùn)練和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失基本不變；綜合分析圖5和圖6的準(zhǔn)確率和對(duì)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(yàn)證實(shí)驗(yàn)。前端融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是％，對(duì)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(cè)閾值變化下檢測(cè)率與誤報(bào)率之間的關(guān)系曲線。陜西第三方軟件測(cè)評(píng)中心代碼審計(jì)發(fā)現(xiàn)2處潛在內(nèi)存泄漏風(fēng)險(xiǎn)，建議版本迭代修復(fù)。

    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。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。

    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(cè)試及缺陷**7輸出測(cè)試報(bào)告8測(cè)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(huì)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(jí)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(jì)3編寫代碼4功能實(shí)現(xiàn)切入點(diǎn)5軟件測(cè)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(cè)試的切入點(diǎn)要留下足夠的時(shí)間可能導(dǎo)致測(cè)試不充分，上線后才暴露***開發(fā)的各個(gè)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(shí)間和金錢缺點(diǎn)1）各個(gè)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(gè)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(xiǎn)。3）通過過多的強(qiáng)制完成日期和里程碑來**各個(gè)項(xiàng)目階段。4）瀑布模型的突出缺點(diǎn)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(gè)階段都要仔細(xì)驗(yàn)證。代碼質(zhì)量評(píng)估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強(qiáng)。

    并將測(cè)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(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行檢測(cè)并得出檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)集選取實(shí)驗(yàn)評(píng)估使用了不同時(shí)期的惡意軟件和良性軟件樣本，包含了7871個(gè)良性軟件樣本和8269個(gè)惡意軟件樣本，其中4103個(gè)惡意軟件樣本是2011年以前發(fā)現(xiàn)的，4166個(gè)惡意軟件樣本是近年來新發(fā)現(xiàn)的；3918個(gè)良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統(tǒng)中收集的，3953個(gè)良性軟件樣本是從全新安裝的32位windows7系統(tǒng)中收集的。所有的惡意軟件樣本都是從vxheavens網(wǎng)站中收集的，所有的樣本格式都是windowspe格式的，樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)成如表1所示。表1樣本數(shù)據(jù)集類別惡意軟件樣本良性軟件樣本早期樣本41033918近期樣本41663953合計(jì)82697871(2)評(píng)價(jià)指標(biāo)及方法分類性能主要用兩個(gè)指標(biāo)來評(píng)估：準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失。準(zhǔn)確率測(cè)量所有預(yù)測(cè)中正確預(yù)測(cè)的樣本占總樣本的比例，*憑準(zhǔn)確率通常不足以評(píng)估預(yù)測(cè)的魯棒性，因此還需要使用對(duì)數(shù)損失。對(duì)數(shù)損失(logarithmicloss)，也稱交叉熵?fù)p失(cross-entropyloss)，是在概率估計(jì)上定義的，用于測(cè)量預(yù)測(cè)類別與真實(shí)類別之間的差距大小。基于 AI 視覺識(shí)別的自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)，助力艾策實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線上的零缺陷品控目標(biāo)！泉州軟件檢測(cè)報(bào)告規(guī)格

艾策檢測(cè)以智能算法驅(qū)動(dòng)分析，為工業(yè)產(chǎn)品提供全生命周期質(zhì)量管控解決方案！軟件產(chǎn)品檢測(cè)報(bào)告機(jī)構(gòu)

    所以第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)可以說是使用loadrunner軟件工具較多的一個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，也能保證軟件測(cè)試報(bào)告結(jié)果的性能準(zhǔn)確。二、軟件測(cè)試漏洞掃描工具在客戶需要的軟件測(cè)試報(bào)告中，軟件安全的滲透測(cè)試和漏洞掃描一般會(huì)作為信息安全性的軟件測(cè)試報(bào)告內(nèi)容。首先來說一下漏洞掃描的工具，這部分在國際上有ibm很出名的一個(gè)掃描測(cè)試工具appscan，以及針對(duì)web等的全量化掃描器nessus。國產(chǎn)的目前的綠盟漏洞掃描設(shè)備也做得非常好，個(gè)人其實(shí)更建議用綠盟的漏洞掃描設(shè)備，規(guī)則全，掃描速度快，測(cè)試報(bào)告也更符合國情。三、軟件測(cè)試滲透測(cè)試工具滲透測(cè)試屬于第三方軟件檢測(cè)測(cè)評(píng)過程中的比較專業(yè)的一個(gè)測(cè)試項(xiàng)，對(duì)技術(shù)的要求也比較高，一般使用的工具為burpsuite這個(gè)專業(yè)安全工具，這個(gè)工具挺全能的，不光是安全服務(wù)常用的工具，同樣也認(rèn)可作為軟件滲透測(cè)試的工具輸出?？偟膩碚f，第三方軟件檢測(cè)的那些軟件測(cè)試工具，都是為了確保軟件測(cè)試報(bào)告結(jié)果的整體有效性來進(jìn)行使用，也是第三方檢測(cè)機(jī)構(gòu)作為自主實(shí)驗(yàn)室的這個(gè)性質(zhì)，提供了具備正規(guī)效力的軟件測(cè)試過程和可靠的第三方檢測(cè)結(jié)果，所以客戶可以有一個(gè)初步的軟件測(cè)試工具了解，也對(duì)獲取一份有效的第三方軟件測(cè)試報(bào)告的結(jié)果可以有更清楚的認(rèn)識(shí)。軟件產(chǎn)品檢測(cè)報(bào)告機(jī)構(gòu)