在不知道多長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，產(chǎn)生大量的短序列，由機器學習方法選擇可能區(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”四個短序列。每個短序列特征的權重表示有多種方法。**簡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)個特征，如此龐大的特征集在計算機內(nèi)存中存儲和算法效率上都是問題。如果短序列特征的tf較小，對機器學習可能沒有意義，選取了tf**高的5000個短序列特征，計算每個短序列特征的，每個短序列特征的權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)分每個軟件樣本的依據(jù)。(4)前端融合前端融合的架構如圖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，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優(yōu)化器?；?AI 視覺識別的自動化檢測系統(tǒng)，助力艾策實現(xiàn)生產(chǎn)線上的零缺陷品控目標！軟件測試上海

    坐標點(0,1)**一個完美的分類器，它將所有的樣本都正確分類。roc曲線越接近左上角，該分類器的性能越好。從圖9可以看出，該方案的roc曲線非常接近左上角，性能較優(yōu)。另外，前端融合模型的auc值為。(5)后端融合后端融合的架構如圖10所示，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型，然后進行決策融合，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。本次實驗使用了80％的樣本訓練，20％的樣本驗證，訓練50個迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，后端融合模型的準確率變化曲線如圖11所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖12所示。從圖11和圖12可以看出，當epoch值從0增加到5過程中，模型的訓練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失快速減少；當epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓練準確率和驗證準確率小幅提高，訓練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為40。確定模型的訓練迭代數(shù)為40后，進行了10折交叉驗證實驗。南昌軟件驗收測試中心專業(yè)機構認證該程序內(nèi)存管理效率優(yōu)于行業(yè)平均水平23%。

    I)應用過程數(shù)據(jù)預防缺陷。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。應用過程數(shù)據(jù)預防缺陷有礴個成熟度子目標:1)成立缺陷預防組。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防計劃，防止已識別的缺陷再次發(fā)生。缺陷預防計劃要具有可**性。(II)質量控制在本級，軟件**通過采用統(tǒng)計采樣技術，測量**的自信度，測量用戶對**的信賴度以及設定軟件可靠性目標來推進測試過程。為了加強軟件質量控制，測試組和質量保證組要有負責質量的人員參加，他們應掌握能減少軟件缺陷和改進軟件質量的技術和工具。支持統(tǒng)計質量控制的子目標有:?1)軟件測試組和軟件質量保證組建立軟件產(chǎn)品的質量目標，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量目標納入測試計劃中。3)培訓測試組學習和使用統(tǒng)計學方法。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)量化結果來調整測試過程。

    步驟s2、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓練樣本，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，將訓練樣本的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，訓練多模態(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訓練得到的多模態(tài)深度集成模型中，對測試樣本進行檢測并得出檢測結果。進一步的，所述提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示，是統(tǒng)計當前軟件樣本的導入節(jié)中引用的dll和api；所述提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的pe格式結構信息的特征表示，是先對當前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件進行格式結構解析，然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結構信息；所述提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示，是先將當前軟件樣本件的二進制可執(zhí)行文件轉換為十六進制字節(jié)碼序列，然后采用n-grams方法在十六進制字節(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。進一步的，采用3-grams方法在十六進制字節(jié)碼序列中滑動產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征。進一步的。代碼簽名驗證確認所有組件均經(jīng)過可信機構認證。

    降低成本對每個階段都進行測試，包括文檔，便于控制項目過程缺點依賴文檔，沒有文檔的項目無法使用，復雜度很高，實踐需要很強的管理H模型把測試活動完全**出來，將測試準備和測試執(zhí)行體現(xiàn)出來測試準備-測試執(zhí)行就緒點其他流程----------設計等v模型適用于中小企業(yè)需求在開始必須明確，不適用變更需求w模型適用于中大企業(yè)包括文檔也需要測試（需求分析文檔概要設計文檔詳細設計文檔代碼文檔）測試和開發(fā)同步進行H模型對公司參與人員技能和溝通要求高測試階段單元測試-集成測試-系統(tǒng)測試-驗證測試是否覆蓋代碼白盒測試-黑盒測試-灰盒測試是否運行靜態(tài)測試-動態(tài)測試測試手段人工測試-自動化測試其他測試回歸測試-冒*測試功能測試一般功能測試-界面測試-易用性測試-安裝測試-兼容性測試性能測試穩(wěn)定性測試-負載測試-壓力測試-時間性能-空間性能負載測試確定在各種工作負載下，系統(tǒng)各項指標變化情況壓力測試:通過確定一個系統(tǒng)的剛好不能接受的性能點。獲得系統(tǒng)能夠提供的**大服務級別測試用例為特定的目的而設計的一組測試輸入，執(zhí)行條件和預期結果，以便測試是否滿足某個特定需求。通過大量的測試用例來檢測軟件的運行效果，它是指導測試工作進行的依據(jù)。云計算與 AI 融合：深圳艾策的創(chuàng)新解決方案。CMA第三方軟件測評

漏洞掃描報告顯示依賴庫存在5個已知CVE漏洞。軟件測試上海

    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訓練得到的多模態(tài)深度集成模型中，對測試樣本進行檢測并得出檢測結果。實驗結果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)集選取實驗評估使用了不同時期的惡意軟件和良性軟件樣本，包含了7871個良性軟件樣本和8269個惡意軟件樣本，其中4103個惡意軟件樣本是2011年以前發(fā)現(xiàn)的，4166個惡意軟件樣本是近年來新發(fā)現(xiàn)的；3918個良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統(tǒng)中收集的，3953個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82697871(2)評價指標及方法分類性能主要用兩個指標來評估：準確率和對數(shù)損失。準確率測量所有預測中正確預測的樣本占總樣本的比例，*憑準確率通常不足以評估預測的魯棒性，因此還需要使用對數(shù)損失。對數(shù)損失(logarithmicloss)，也稱交叉熵損失(cross-entropyloss)，是在概率估計上定義的，用于測量預測類別與真實類別之間的差距大小。軟件測試上海