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沒有滿足用戶的需求1未達(dá)到需求規(guī)格說明書表明的功能2出現(xiàn)了需求規(guī)格說明書指明不會(huì)出現(xiàn)的錯(cuò)誤3軟件功能超出了需求規(guī)格說明書指明的范圍4軟件質(zhì)量不夠高維護(hù)性移植性效率性可靠性易用性功能性健壯性等5軟件未達(dá)到軟件需求規(guī)格說明書未指出但是應(yīng)該達(dá)到的目標(biāo)計(jì)算器沒電了下次還得能正常使用6測(cè)試或用戶覺得不好軟件缺陷的表現(xiàn)形式1功能沒有完全實(shí)現(xiàn)2產(chǎn)品的實(shí)際結(jié)果和所期望的結(jié)果不一致3沒有達(dá)到需求規(guī)格說明書所規(guī)定的的性能指標(biāo)等4運(yùn)行出錯(cuò)斷電運(yùn)行終端系統(tǒng)崩潰5界面排版重點(diǎn)不突出，格式不統(tǒng)一6用戶不能接受的其他問題軟件缺陷產(chǎn)生的原因需求錯(cuò)誤需求記錄錯(cuò)誤設(shè)計(jì)說明錯(cuò)誤代碼錯(cuò)誤兼容性錯(cuò)誤時(shí)間不充足缺陷的信息缺陷id...

此外格式結(jié)構(gòu)信息具有明顯的語義信息，但基于格式結(jié)構(gòu)信息的檢測(cè)方法沒有提取決定軟件行為的代碼節(jié)和數(shù)據(jù)節(jié)信息作為特征。某一種類型的特征都從不同的視角反映刻畫了可執(zhí)行文件的一些性質(zhì)，字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區(qū)分信息，但都存在著一定的局限性，不能充分、綜合、整體的表示可執(zhí)行文件的本質(zhì)，使得檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳。此外，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)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法，以解決現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類...

4)建立與用戶或客戶的聯(lián)系，收集他們對(duì)測(cè)試的需求和建議。(II)制訂技術(shù)培訓(xùn)計(jì)劃為高效率地完成好測(cè)試工作，測(cè)試人員必須經(jīng)過適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)。制訂技術(shù)培訓(xùn)規(guī)劃有3個(gè)子目標(biāo):1)制訂**的培訓(xùn)計(jì)劃，并在管理上提供包括經(jīng)費(fèi)在內(nèi)的支持。2)制訂培訓(xùn)目標(biāo)和具體的培訓(xùn)計(jì)劃。3)成立培訓(xùn)組，配備相應(yīng)的工具，設(shè)備和教材(III)軟件全生命周期測(cè)試提高測(cè)試成熟度和改善軟件產(chǎn)品質(zhì)量都要求將測(cè)試工作與軟件生命周期中的各個(gè)階段聯(lián)系起來。該目標(biāo)有4個(gè)子目標(biāo):1)將測(cè)試階段劃分為子階段，并與軟件生命周期的各階段相聯(lián)系。2)基于已定義的測(cè)試子階段，采用軟件生命周期V字模型。3)制訂與淵試相關(guān)的工作產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)。4)建立測(cè)試...

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(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...

后端融合模型的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13所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖14所示。后端融合模型的roc曲線如圖15所示，其顯示后端融合模型的auc值為。(6)中間融合中間融合的架構(gòu)如圖16所示，中間融合方式用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從三種模態(tài)的特征分別抽取高等特征表示，然后合并學(xué)習(xí)得到的特征表示，再作為下一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入訓(xùn)練模型，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(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。圖16中，用于抽取dll和api信息特征視圖的...

先將當(dāng)前軟件樣本件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制字節(jié)碼序列，然后采用n-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng)，產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征，提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(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，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)...

此外格式結(jié)構(gòu)信息具有明顯的語義信息，但基于格式結(jié)構(gòu)信息的檢測(cè)方法沒有提取決定軟件行為的代碼節(jié)和數(shù)據(jù)節(jié)信息作為特征。某一種類型的特征都從不同的視角反映刻畫了可執(zhí)行文件的一些性質(zhì)，字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區(qū)分信息，但都存在著一定的局限性，不能充分、綜合、整體的表示可執(zhí)行文件的本質(zhì)，使得檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳。此外，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)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法，以解決現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類...

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，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，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；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，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。進(jìn)一步的，所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示，是統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文...

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...

2）軟件產(chǎn)品登記測(cè)試流程材料準(zhǔn)備并遞交------實(shí)驗(yàn)室受理------環(huán)境準(zhǔn)備------測(cè)試實(shí)施------輸出報(bào)告------通知客戶------繳費(fèi)并取報(bào)告服務(wù)區(qū)域北京、上海、廣州、深圳、重慶、杭州、南京、蘇州等**各地軟件測(cè)試報(bào)告|軟件檢測(cè)報(bào)告以“軟件質(zhì)量為目標(biāo)，貫穿整個(gè)軟件生命周期、覆蓋軟件測(cè)試生命周期”的**測(cè)試服務(wù)模式，真正做到了“軟件測(cè)試應(yīng)該越早介入越好的原則”，從軟件生命周期的每一個(gè)環(huán)節(jié)把控軟件產(chǎn)品質(zhì)量；提供軟件產(chǎn)品質(zhì)量度量依據(jù)，提供軟件可靠性分析依據(jù)。軟件成果鑒定測(cè)試結(jié)果可以作為軟件類科技成果鑒定的依據(jù)。提供功能、性能、標(biāo)準(zhǔn)符合性、易用性、安全性、可靠性等專項(xiàng)測(cè)試...

沒有滿足用戶的需求1未達(dá)到需求規(guī)格說明書表明的功能2出現(xiàn)了需求規(guī)格說明書指明不會(huì)出現(xiàn)的錯(cuò)誤3軟件功能超出了需求規(guī)格說明書指明的范圍4軟件質(zhì)量不夠高維護(hù)性移植性效率性可靠性易用性功能性健壯性等5軟件未達(dá)到軟件需求規(guī)格說明書未指出但是應(yīng)該達(dá)到的目標(biāo)計(jì)算器沒電了下次還得能正常使用6測(cè)試或用戶覺得不好軟件缺陷的表現(xiàn)形式1功能沒有完全實(shí)現(xiàn)2產(chǎn)品的實(shí)際結(jié)果和所期望的結(jié)果不一致3沒有達(dá)到需求規(guī)格說明書所規(guī)定的的性能指標(biāo)等4運(yùn)行出錯(cuò)斷電運(yùn)行終端系統(tǒng)崩潰5界面排版重點(diǎn)不突出，格式不統(tǒng)一6用戶不能接受的其他問題軟件缺陷產(chǎn)生的原因需求錯(cuò)誤需求記錄錯(cuò)誤設(shè)計(jì)說明錯(cuò)誤代碼錯(cuò)誤兼容性錯(cuò)誤時(shí)間不充足缺陷的信息缺陷id...

且4個(gè)隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個(gè)隱含層，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64，第二個(gè)神經(jīng)元的隱含層個(gè)數(shù)是10，且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。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，中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖17所示，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到20過程中，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率快速提高，模型的訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失快速減少；當(dāng)...

這種傳統(tǒng)方式幾乎不能檢測(cè)未知的新的惡意軟件種類，能檢測(cè)的已知惡意軟件經(jīng)過簡單加殼或混淆后又不能檢測(cè)，且使用多態(tài)變形技術(shù)的惡意軟件在傳播過程中不斷隨機(jī)的改變著二進(jìn)制文件內(nèi)容，沒有固定的特征，使用該方法也不能檢測(cè)。新出現(xiàn)的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件，在釋放到互聯(lián)網(wǎng)前，都使用主流的反**軟件測(cè)試，確保主流的反**軟件無法識(shí)別這些惡意軟件，使得當(dāng)前的反**軟件通常對(duì)它們無能為力，只有在惡意軟件大規(guī)模傳染后，捕獲到這些惡意軟件樣本，提取簽名和更新簽名庫，才能檢測(cè)這些惡意軟件?；跀?shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法將可執(zhí)行文件表示成不同抽象層次的特征，使用這些特征來訓(xùn)練分類模型，可...

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)。基于該觀點(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)...

第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)在開展第三方軟件測(cè)試的過程中，需要保持測(cè)試整體的嚴(yán)謹(jǐn)性，也需要對(duì)測(cè)試結(jié)果負(fù)責(zé)并確保公平公正性。所以，在測(cè)試過程中，軟件測(cè)試所使用的測(cè)試工具也是很重要的一方面。我們簡單介紹一下在軟件檢測(cè)過程中使用的那些軟件測(cè)試工具。眾所周知，軟件測(cè)試的參數(shù)項(xiàng)目包括功能性、性能、安全性等參數(shù)，而其中出具軟件測(cè)試報(bào)告主要的就是性能測(cè)試和安全測(cè)試所需要使用到的工具了。一、軟件測(cè)試性能測(cè)試工具這個(gè)參數(shù)的測(cè)試工具有l(wèi)oadrunner，jmeter兩大主要工具，國產(chǎn)化性能測(cè)試軟件目前市場并未有比較大的突破，其中l(wèi)oadrunner是商業(yè)軟件測(cè)試工具，jmeter為開源社區(qū)版本的性能測(cè)試工具。從第...

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*...

I)應(yīng)用過程數(shù)據(jù)預(yù)防缺陷。這時(shí)的軟件**能夠記錄軟件缺陷，分析缺陷模式，識(shí)別錯(cuò)誤根源，制訂防止缺陷再次發(fā)生的計(jì)劃，提供**這種括動(dòng)的辦法，并將這些活動(dòng)貫穿于全**的各個(gè)項(xiàng)目中。應(yīng)用過程數(shù)據(jù)預(yù)防缺陷有礴個(gè)成熟度子目標(biāo):1)成立缺陷預(yù)防組。2)識(shí)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(jī)制，確定缺陷原因。4)管理，開發(fā)和測(cè)試人員互相配合制訂缺陷預(yù)防計(jì)劃，防止已識(shí)別的缺陷再次發(fā)生。缺陷預(yù)防計(jì)劃要具有可**性。(II)質(zhì)量控制在本級(jí)，軟件**通過采用統(tǒng)計(jì)采樣技術(shù)，測(cè)量**的自信度，測(cè)量用戶對(duì)**的信賴度以及設(shè)定軟件可靠性目標(biāo)來推進(jìn)測(cè)試過程。為了加強(qiáng)軟件質(zhì)量控...

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...

在介紹諸多知識(shí)點(diǎn)的過程當(dāng)中結(jié)合直觀形象的圖表或?qū)嶋H案例進(jìn)行深入淺出的分析，從而使讀者可以更好地理解秋掌握軟件測(cè)試?yán)碚撝R(shí)，并迅速地運(yùn)用到實(shí)際測(cè)試工作中去。本書適合作為各層次高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)的教學(xué)用書，也可作為軟件測(cè)試人員的參考書。目錄前言第1章概述第2章軟件測(cè)試基礎(chǔ)第3章單元測(cè)試第4章集成測(cè)試第5章系統(tǒng)測(cè)試……軟件測(cè)試技術(shù)圖書2書名:軟件測(cè)試技術(shù)層次：高職高專配套：電子課件作者：徐芳出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2011-6-21ISBN:開本：16開定價(jià):￥內(nèi)容簡介本書根據(jù)軟件測(cè)試教學(xué)的需要，結(jié)合讀者對(duì)象未來的職業(yè)要求和定位，除了盡力***闡述軟件測(cè)試技術(shù)基本概念外，采取了計(jì)劃...

***級(jí)初始級(jí)TMM初始級(jí)軟件測(cè)試過程的特點(diǎn)是測(cè)試過程無序，有時(shí)甚至是混亂的，幾乎沒有妥善定義的。初始級(jí)中軟件的測(cè)試與調(diào)試常常被混為一談，軟件開發(fā)過程中缺乏測(cè)試資源，工具以及訓(xùn)練有素的測(cè)試人員。初始級(jí)的軟件測(cè)試過程沒有定義成熟度目標(biāo)。第二級(jí)定義級(jí)TMM的定義級(jí)中，測(cè)試己具備基本的測(cè)試技術(shù)和方法，軟件的測(cè)試與調(diào)試己經(jīng)明確地被區(qū)分開。這時(shí)，測(cè)試被定義為軟件生命周期中的一個(gè)階段，它緊隨在編碼階段之后。但在定義級(jí)中，測(cè)試計(jì)劃往往在編碼之后才得以制訂，這顯然有背于軟件工程的要求。TMM的定義級(jí)中需實(shí)現(xiàn)3個(gè)成熟度目標(biāo):制訂測(cè)試與調(diào)試目標(biāo)，啟動(dòng)測(cè)試計(jì)劃過程，制度化基本的測(cè)試技術(shù)和方法。(I)制訂測(cè)試...

坐標(biāo)點(diǎn)(0,1)**一個(gè)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(gòu)如圖10所示，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后進(jìn)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(jìn)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(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epoc...

降低成本對(duì)每個(gè)階段都進(jìn)行測(cè)試，包括文檔，便于控制項(xiàng)目過程缺點(diǎn)依賴文檔，沒有文檔的項(xiàng)目無法使用，復(fù)雜度很高，實(shí)踐需要很強(qiáng)的管理H模型把測(cè)試活動(dòng)完全**出來，將測(cè)試準(zhǔn)備和測(cè)試執(zhí)行體現(xiàn)出來測(cè)試準(zhǔn)備-測(cè)試執(zhí)行就緒點(diǎn)其他流程----------設(shè)計(jì)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(cè)試（需求分析文檔概要設(shè)計(jì)文檔詳細(xì)設(shè)計(jì)文檔代碼文檔）測(cè)試和開發(fā)同步進(jìn)行H模型對(duì)公司參與人員技能和溝通要求高測(cè)試階段單元測(cè)試-集成測(cè)試-系統(tǒng)測(cè)試-驗(yàn)證測(cè)試是否覆蓋代碼白盒測(cè)試-黑盒測(cè)試-灰盒測(cè)試是否運(yùn)行靜態(tài)測(cè)試-動(dòng)態(tài)測(cè)試測(cè)試手段人工測(cè)試-自動(dòng)化測(cè)試其他測(cè)試回歸測(cè)試-...

這種傳統(tǒng)方式幾乎不能檢測(cè)未知的新的惡意軟件種類，能檢測(cè)的已知惡意軟件經(jīng)過簡單加殼或混淆后又不能檢測(cè)，且使用多態(tài)變形技術(shù)的惡意軟件在傳播過程中不斷隨機(jī)的改變著二進(jìn)制文件內(nèi)容，沒有固定的特征，使用該方法也不能檢測(cè)。新出現(xiàn)的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件，在釋放到互聯(lián)網(wǎng)前，都使用主流的反**軟件測(cè)試，確保主流的反**軟件無法識(shí)別這些惡意軟件，使得當(dāng)前的反**軟件通常對(duì)它們無能為力，只有在惡意軟件大規(guī)模傳染后，捕獲到這些惡意軟件樣本，提取簽名和更新簽名庫，才能檢測(cè)這些惡意軟件?；跀?shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法將可執(zhí)行文件表示成不同抽象層次的特征，使用這些特征來訓(xùn)練分類模型，可...

綜合上面的分析可以看出，惡意軟件的格式信息和良性軟件是有很多差異性的，以可執(zhí)行文件的格式信息作為特征，是識(shí)別已知和未知惡意軟件的可行方法。對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析，提取**每個(gè)樣本實(shí)施例件的格式結(jié)構(gòu)信息，可執(zhí)行文件的格式規(guī)范都由操作系統(tǒng)廠商給出，按照操作系統(tǒng)廠商給出的格式規(guī)范提取即可。pe文件的格式結(jié)構(gòu)有許多屬性，但大多數(shù)屬性無法區(qū)分惡意軟件和良性軟件，經(jīng)過深入分析pe文件的格式結(jié)構(gòu)屬性，提取了可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的136個(gè)格式結(jié)構(gòu)屬性，如表2所示。表2可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)屬性特征描述數(shù)量(個(gè))引用dll的總數(shù)1引用api的總數(shù)1導(dǎo)出表中符號(hào)的總數(shù)1重定位節(jié)...

軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試分類編輯軟件測(cè)試的狹義論和廣義論——靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的測(cè)試軟件測(cè)試技術(shù)軟件測(cè)試的辨證論——正向思維和反向思維軟件測(cè)試的風(fēng)險(xiǎn)論——測(cè)試是評(píng)估軟件測(cè)試的經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點(diǎn)——為盈利而測(cè)試軟件測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)論——驗(yàn)證和確認(rèn)軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試工具編輯幾種常用的測(cè)試工具：1、軟件錯(cuò)誤管理工具Bugzilla2、功能測(cè)試工具WinRunner3、負(fù)載測(cè)試工具LoadRunner4、測(cè)試管理工具TestDirector軟件測(cè)試技術(shù)同名圖書編輯軟件測(cè)試技術(shù)圖書1書名:軟件測(cè)試技術(shù)軟件測(cè)試技術(shù)作者：曲朝陽出版社：**水利水電出版社出版時(shí)間：2006ISBN:97開本：16定價(jià):元內(nèi)容簡介本書詳盡地闡述了軟件...

嘗試了前端融合、后端融合和中間融合三種融合方法對(duì)進(jìn)行有效融合，有效提高了惡意軟件的準(zhǔn)確率，具備較好的泛化性能和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相對(duì)**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)制的使用明顯提高了檢測(cè)方法的檢測(cè)能力和泛化性能，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準(zhǔn)確率，對(duì)數(shù)損失為，auc值為。有效解決了現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類型進(jìn)行惡意軟件檢測(cè)的檢測(cè)方法檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題。另外，惡意軟件很難同時(shí)偽造良性軟件的多個(gè)抽象層次的特征以逃避檢測(cè)，本發(fā)明實(shí)施例同時(shí)融合軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的多個(gè)抽象層次的特征，可準(zhǔn)確檢測(cè)出偽造良性軟件特征的惡意軟件，解決...

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的，軟件檢測(cè)公司已成為保障各行業(yè)信息化系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的力量。深圳艾策信息科技有限公司作為國內(nèi)軟件檢測(cè)公司領(lǐng)域的企業(yè)，始終以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)力，深耕電力能源、科研教育、政企單位、研發(fā)科技及醫(yī)療機(jī)構(gòu)等垂直場景，為客戶提供從需求分析到運(yùn)維優(yōu)化的全鏈條質(zhì)量保障服務(wù)。以專業(yè)能力筑牢行業(yè)壁壘作為專注于軟件檢測(cè)的技術(shù)型企業(yè)，艾策科技通過AI驅(qū)動(dòng)的智能檢測(cè)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了測(cè)試流程的自動(dòng)化、化與智能化。其產(chǎn)品——軟件檢測(cè)系統(tǒng)，整合漏洞掃描、壓力測(cè)試、合規(guī)性驗(yàn)證等20余項(xiàng)功能模塊，可快速定位代碼缺陷、性能瓶頸及安全風(fēng)險(xiǎn)，幫助客戶將軟件故障率降低60%以上。針對(duì)電力能源行業(yè)，艾策科技開發(fā)了電網(wǎng)調(diào)度系...

圖2是后端融合方法的流程圖。圖3是中間融合方法的流程圖。圖4是前端融合模型的架構(gòu)圖。圖5是前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖。圖6是前端融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖。圖7是前端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖8是規(guī)范化前端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖9是前端融合模型的roc曲線圖。圖10是后端融合模型的架構(gòu)圖。圖11是后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖。圖12是后端融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖。圖13是后端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖14是規(guī)范化后端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖15是后端融合模型的roc曲線圖。圖16是中間融合模型的架構(gòu)圖。圖17是中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖。圖...

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...

[1]中文名軟件測(cè)試方法外文名SoftwareTestingMethod目的測(cè)試軟件性能所屬行業(yè)計(jì)算機(jī)作用選擇合適的軟件目錄1概述2原則3分類?靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試?黑盒測(cè)試、白盒測(cè)試和灰盒測(cè)試?手動(dòng)測(cè)試和自動(dòng)化測(cè)試4不同階段測(cè)試?單元測(cè)試?集成測(cè)試?系統(tǒng)測(cè)試?驗(yàn)收測(cè)試5重要性軟件測(cè)試方法概述編輯軟件測(cè)試方法的目的包括：發(fā)現(xiàn)軟件程序中的錯(cuò)誤、對(duì)軟件是否符合設(shè)計(jì)要求，以及是否符合合同中所要達(dá)到的技術(shù)要求，進(jìn)行有關(guān)驗(yàn)證以及評(píng)估軟件的質(zhì)量。**終實(shí)現(xiàn)將高質(zhì)量的軟件系統(tǒng)交給用戶的目的。而軟件的基本測(cè)試方法主要有靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試、功能測(cè)試、性能測(cè)試、黑盒測(cè)試和白盒測(cè)試等等。[2]軟件測(cè)試方法眾多...