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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(guò)程就是梯度下降的過(guò)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...

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)...

**小化對(duì)數(shù)損失基本等價(jià)于**大化分類器的準(zhǔn)確度，對(duì)于完美的分類器，對(duì)數(shù)損失值為0。對(duì)數(shù)損失函數(shù)的計(jì)算公式如下：其中，y為輸出變量即輸出的測(cè)試樣本的檢測(cè)結(jié)果，x為輸入變量即測(cè)試樣本，l為損失函數(shù)，n為測(cè)試樣本(待檢測(cè)軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件)數(shù)目，yij是一個(gè)二值指標(biāo)，表示與輸入的第i個(gè)測(cè)試樣本對(duì)應(yīng)的類別j，類別j指良性軟件或惡意軟件，pij為輸入的第i個(gè)測(cè)試樣本屬于類別j的概率，m為總類別數(shù)，本實(shí)施例中m＝2。分類器的性能也可用roc曲線(receiveroperatingcharacteristic)評(píng)價(jià)，roc曲線的縱軸是檢測(cè)率(true****itiverate)，橫軸是誤報(bào)率(...

收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測(cè)試方法編輯鎖定本詞條由“科普**”科學(xué)百科詞條編寫與應(yīng)用工作項(xiàng)目審核。軟件測(cè)試是使用人工或自動(dòng)的手段來(lái)運(yùn)行或測(cè)定某個(gè)軟件系統(tǒng)的過(guò)程，其目的在于檢驗(yàn)它是否滿足規(guī)定的需求或弄清預(yù)期結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的差別。[1]從是否關(guān)心軟件內(nèi)部結(jié)構(gòu)和具體實(shí)現(xiàn)的角度劃分，測(cè)試方法主要有白盒測(cè)試和黑盒測(cè)試。白盒測(cè)試方法主要有代碼檢査法、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析法、靜態(tài)質(zhì)量度量法、邏輯覆蓋法、基夲路徑測(cè)試法、域測(cè)試、符號(hào)測(cè)試、路徑覆蓋和程序變異。黑盒測(cè)試方法主要包括等價(jià)類劃分法、邊界值分析法、錯(cuò)誤推測(cè)法、因果圖法、判定表驅(qū)動(dòng)法、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法、功能圖法、場(chǎng)景法等。[1]從是否執(zhí)行程...

***級(jí)初始級(jí)TMM初始級(jí)軟件測(cè)試過(guò)程的特點(diǎn)是測(cè)試過(guò)程無(wú)序，有時(shí)甚至是混亂的，幾乎沒(méi)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(guò)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(guò)程沒(méi)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(guò)程，制度化基本的測(cè)試技術(shù)和方法。(I)制訂測(cè)試...

比黑盒適用性廣的優(yōu)勢(shì)就凸顯出來(lái)了。[5]軟件測(cè)試方法手動(dòng)測(cè)試和自動(dòng)化測(cè)試自動(dòng)化測(cè)試，顧名思義就是軟件測(cè)試的自動(dòng)化，即在預(yù)先設(shè)定的條件下運(yùn)行被測(cè)程序，并分析運(yùn)行結(jié)果。總的來(lái)說(shuō)，這種測(cè)試方法就是將以人驅(qū)動(dòng)的測(cè)試行為轉(zhuǎn)化為機(jī)器執(zhí)行的一種過(guò)程。對(duì)于手動(dòng)測(cè)試，其在設(shè)計(jì)了測(cè)試用例之后，需要測(cè)試人員根據(jù)設(shè)計(jì)的測(cè)試用例一步一步來(lái)執(zhí)行測(cè)試得到實(shí)際結(jié)果，并將其與期望結(jié)果進(jìn)行比對(duì)。[5]軟件測(cè)試方法不同階段測(cè)試編輯軟件測(cè)試方法單元測(cè)試單元測(cè)試主要是對(duì)該軟件的模塊進(jìn)行測(cè)試，通過(guò)測(cè)試以發(fā)現(xiàn)該模塊的實(shí)際功能出現(xiàn)不符合的情況和編碼錯(cuò)誤。由于該模塊的規(guī)模不大，功能單一，結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單，且測(cè)試人員可通過(guò)閱讀源程序清楚知道其...

所以第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)可以說(shuō)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(lái)說(shuō)一下漏洞掃描的工具，這部分在國(guó)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(guó)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(guó)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(guò)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...

的值不一定判定表法根據(jù)因果來(lái)制定判定表組成部分1條件樁:所有條件2動(dòng)作樁:所有結(jié)果3條件項(xiàng):針對(duì)條件樁的取值4動(dòng)作項(xiàng):針對(duì)動(dòng)作樁的取值不犯罪，不抽*是好男人，不喝酒是好男人，只要打媳婦就是壞男人條件樁1不犯罪1102不抽*1013不喝酒011動(dòng)作樁好男人11壞男人1場(chǎng)景法模擬用戶操作軟件時(shí)的場(chǎng)景，主要用于測(cè)試系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程先關(guān)注功能和業(yè)務(wù)是否正確實(shí)現(xiàn)，然后再使用等價(jià)類和邊界值進(jìn)行檢測(cè)?；玖髡_的業(yè)務(wù)流程來(lái)實(shí)現(xiàn)一條操作路徑備選流模擬一條錯(cuò)誤的操作流程用例場(chǎng)景要從開始到結(jié)束便利用例中所有的基本流和備選流。流程分析法流程-路徑針對(duì)路徑使用路徑分析的方法設(shè)計(jì)測(cè)試用例降低測(cè)試用例設(shè)計(jì)難度，只要...

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(guò)程就是梯度下降的過(guò)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...

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。此外，惡意軟件和良性軟件間以下格式特征也存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異：(1)證書表是軟件廠商的可認(rèn)證的聲明，惡意軟件很少有證書表，而良性軟件大部分都有軟件廠商可認(rèn)證的聲明；(2)惡意軟件的調(diào)試數(shù)據(jù)也明顯小于正常文件的，這是因?yàn)閻阂廛浖榱嗽黾诱{(diào)試的難度，很少有調(diào)試數(shù)據(jù)；(3)惡意軟件4個(gè)節(jié)(.text、.rsrc、.reloc和.rdata)的characteristics屬性和良性軟件的也有明顯差異，characteristics屬性通常**該節(jié)是否可讀、可寫、可執(zhí)行等，部分惡意軟件的代...

[3]軟件測(cè)試方法原則編輯1.盡早不斷測(cè)試的原則應(yīng)當(dāng)盡早不斷地進(jìn)行軟件測(cè)試。據(jù)統(tǒng)計(jì)約60%的錯(cuò)誤來(lái)自設(shè)計(jì)以前，并且修正一個(gè)軟件錯(cuò)誤所需的費(fèi)用將隨著軟件生存周期的進(jìn)展而上升。錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)得越早，修正它所需的費(fèi)用就越少。[4]測(cè)試用例由測(cè)試輸入數(shù)據(jù)和與之對(duì)應(yīng)的預(yù)期輸出結(jié)果這兩部分組成。[4]3.**測(cè)試原則(1)**測(cè)試原則。這是指軟件測(cè)試工作由在經(jīng)濟(jì)上和管理上**于開發(fā)機(jī)構(gòu)的**進(jìn)行。程序員應(yīng)避免檢査自己的程序，程序設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)也不應(yīng)測(cè)試自己開發(fā)的程序。軟件開發(fā)者難以客觀、有效地測(cè)試自己的軟件，而找出那些因?yàn)閷?duì)需求的誤解而產(chǎn)生的錯(cuò)誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則。在設(shè)計(jì)時(shí)，測(cè)試用例應(yīng)當(dāng)...

每一種信息的來(lái)源或者形式，都可以稱為一種模態(tài)。例如，人有觸覺(jué)，聽覺(jué)，視覺(jué)，嗅覺(jué)。多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力。多模態(tài)學(xué)習(xí)從1970年代起步，經(jīng)歷了幾個(gè)發(fā)展階段，在2010年后***步入深度學(xué)習(xí)(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學(xué)習(xí)可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復(fù)雜的深度多模態(tài)模型。目前，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數(shù)據(jù)水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(...

沒(méi)有滿足用戶的需求1未達(dá)到需求規(guī)格說(shuō)明書表明的功能2出現(xiàn)了需求規(guī)格說(shuō)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(shuō)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(shuō)明書未指出但是應(yīng)該達(dá)到的目標(biāo)計(jì)算器沒(méi)電了下次還得能正常使用6測(cè)試或用戶覺(jué)得不好軟件缺陷的表現(xiàn)形式1功能沒(méi)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(méi)有達(dá)到需求規(guī)格說(shuō)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(wèn)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(shuō)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...

它已被擴(kuò)展成與軟件生命周期融為一體的一組已定義的活動(dòng)。測(cè)試活動(dòng)遵循軟件生命周期的V字模型。測(cè)試人員在需求分析階段便開始著手制訂測(cè)試計(jì)劃，并根據(jù)用戶或客戶需求建立測(cè)試目標(biāo)，同時(shí)設(shè)計(jì)測(cè)試用例并制訂測(cè)試通過(guò)準(zhǔn)則。在集成級(jí)上，應(yīng)成立軟件測(cè)試**，提供測(cè)試技術(shù)培訓(xùn)，關(guān)鍵的測(cè)試活動(dòng)應(yīng)有相應(yīng)的測(cè)試工具予以支持。在該測(cè)試成熟度等級(jí)上，沒(méi)有正式的評(píng)審程序，沒(méi)有建立質(zhì)量過(guò)程和產(chǎn)品屬性的測(cè)試度量。集成級(jí)要實(shí)現(xiàn)4個(gè)成熟度目標(biāo)，它們分別是:建立軟件測(cè)試**，制訂技術(shù)培訓(xùn)計(jì)劃，軟件全壽命周期測(cè)試，控制和監(jiān)視測(cè)試過(guò)程。(I)建立軟件測(cè)試**軟件測(cè)試的過(guò)程及質(zhì)量對(duì)軟件產(chǎn)品質(zhì)量有直接影響。由于測(cè)試往往是在時(shí)間緊，壓力大...

針對(duì)cma和cnas第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì)，客戶在確定合作前需要同時(shí)確認(rèn)資質(zhì)的有效期，因?yàn)檐浖y(cè)試資質(zhì)都是有一定有效期的，如果軟件測(cè)試公司在業(yè)務(wù)開展的過(guò)程中有違規(guī)或者不受認(rèn)可的操作和行為，有可能會(huì)被吊銷資質(zhì)執(zhí)照，這一點(diǎn)需要特別注意。第三，軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì)所涵蓋的業(yè)務(wù)參數(shù)，通常來(lái)講，軟件測(cè)試報(bào)告一般針對(duì)軟件的八大參數(shù)進(jìn)行測(cè)試，包括軟件功能測(cè)試、軟件性能測(cè)試、軟件信息安全測(cè)試、軟件兼容性測(cè)試、軟件可靠性測(cè)試、軟件穩(wěn)定性測(cè)試、軟件可移植測(cè)試、軟件易用性測(cè)試。這幾個(gè)參數(shù)在cma或者cnas的官方網(wǎng)站都可以進(jìn)行查詢和確認(rèn)第四，軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)或者公司的本身信用背景，那么用戶可以去檢查一下公司的信...

圖書目錄第1章軟件測(cè)試描述第2章常見(jiàn)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(jiàn)測(cè)試術(shù)語(yǔ)附錄B測(cè)試技術(shù)分類附錄C常見(jiàn)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...

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(lái)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(wú)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...

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；所述存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括：(1)無(wú)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。進(jìn)一步的，所述生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：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...

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。...

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)...

等價(jià)類劃分法將不能窮舉的測(cè)試過(guò)程進(jìn)行合理分類，從而保證設(shè)計(jì)出來(lái)的測(cè)試用例具有完整性和**性。有數(shù)據(jù)輸入的地方，可以使用等價(jià)類劃分法。從大量數(shù)據(jù)中挑選少量**數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試有效等價(jià)類：符合需求規(guī)格說(shuō)明書規(guī)定的數(shù)據(jù)用來(lái)測(cè)試功能是否正確實(shí)現(xiàn)無(wú)效等價(jià)類：不合理的輸入數(shù)據(jù)**—用來(lái)測(cè)試程序是否有強(qiáng)大的異常處理能力（健壯性）使用**少的測(cè)試數(shù)據(jù)，達(dá)到**好的測(cè)試質(zhì)量邊界值分析法對(duì)輸入或輸出的邊界值進(jìn)行測(cè)試的一種黑盒測(cè)試方法。是作為對(duì)等價(jià)類劃分法的補(bǔ)充，這種情況下，其測(cè)試用例來(lái)自等價(jià)類的邊界。邊界點(diǎn)1、邊界是指相對(duì)于輸入等價(jià)類和輸出等價(jià)類而言，稍高于、稍低于其邊界值的一些特定情況。2、邊界點(diǎn)分為上點(diǎn)、...

此外格式結(jié)構(gòu)信息具有明顯的語(yǔ)義信息，但基于格式結(jié)構(gòu)信息的檢測(cè)方法沒(méi)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(guò)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(lái)。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...

置環(huán)境操作系統(tǒng)+服務(wù)器+數(shù)據(jù)庫(kù)+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(jiǎn)便5開發(fā)成本bs更簡(jiǎn)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...

置環(huán)境操作系統(tǒng)+服務(wù)器+數(shù)據(jù)庫(kù)+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(jiǎn)便5開發(fā)成本bs更簡(jiǎn)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...

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(guò)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)...

Alpha測(cè)試主要是對(duì)軟件產(chǎn)品的功能、局域化、界面、可使用性以及性能等等方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。而Beta測(cè)試是在實(shí)際環(huán)境中由多個(gè)用戶對(duì)其進(jìn)行測(cè)試，并將在測(cè)試過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤有效反饋給軟件開發(fā)者。所以在測(cè)試過(guò)程中用戶必須定期將所遇到的問(wèn)題反饋給開發(fā)者。[2]軟件測(cè)試方法重要性編輯軟件測(cè)試的目的就是確保軟件的質(zhì)量、確認(rèn)軟件以正確的方式做了你所期望的事情，所以他的工作主要是發(fā)現(xiàn)軟件的錯(cuò)誤、有效定義和實(shí)現(xiàn)軟件成分由低層到高層的組裝過(guò)程、驗(yàn)證軟件是否滿足任務(wù)書和系統(tǒng)定義文檔所規(guī)定的技術(shù)要求、為軟件質(zhì)量模型的建立提供依據(jù)。軟件的測(cè)試不*是要確保軟件的質(zhì)量，還要給開發(fā)人員提供信息，以方便其為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估做相應(yīng)的...

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(méi)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(guò)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...

每一種信息的來(lái)源或者形式，都可以稱為一種模態(tài)。例如，人有觸覺(jué)，聽覺(jué)，視覺(jué)，嗅覺(jué)。多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力。多模態(tài)學(xué)習(xí)從1970年代起步，經(jīng)歷了幾個(gè)發(fā)展階段，在2010年后***步入深度學(xué)習(xí)(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學(xué)習(xí)可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復(fù)雜的深度多模態(tài)模型。目前，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數(shù)據(jù)水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(...