寧波軟件測評中心

    第三方軟件檢測機構(gòu)在開展第三方軟件測試的過程中，需要保持測試整體的嚴謹性，也需要對測試結(jié)果負責并確保公平公正性。所以，在測試過程中，軟件測試所使用的測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過程中使用的那些軟件測試工具。眾所周知，軟件測試的參數(shù)項目包括功能性、性能、安全性等參數(shù)，而其中出具軟件測試報告主要的就是性能測試和安全測試所需要使用到的工具了。一、軟件測試性能測試工具這個參數(shù)的測試工具有l(wèi)oadrunner，jmeter兩大主要工具，國產(chǎn)化性能測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)軟件測試工具，jmeter為開源社區(qū)版本的性能測試工具。從第三方軟件檢測機構(gòu)的角度上來說，是不太建議使用開源測試工具的。首先，開源測試工具并不能確保結(jié)果的準確性，雖然技術(shù)層面上來說都可以進行測試，但是因為開源更多的需要考量軟件測試人員的測試技術(shù)如何進行使用，涉及到了人為因素的影響，一般第三方軟件檢測機構(gòu)都會使用loadrunner作為性能測試的工具來進行使用。而loadrunner被加拿大的一家公司收購以后，在整個中國市場區(qū)域的銷售和營銷都以第三方軟件檢測機構(gòu)為基礎(chǔ)來開展工作。艾策科技發(fā)布產(chǎn)品：智能企業(yè)管理平臺。寧波軟件測評中心

    這樣做的好處是，融合模型的錯誤來自不同的分類器，而來自不同分類器的錯誤往往互不相關(guān)、互不影響，不會造成錯誤的進一步累加。常見的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、貝葉斯規(guī)則融合(bayes’rulebased)以及集成學習(ensemblelearning)等。其中集成學習作為后端融合方式的典型**，被廣泛應(yīng)用于通信、計算機識別、語音識別等研究領(lǐng)域。中間融合是指將不同的模態(tài)數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)化為高等特征表達，再于模型的中間層進行融合，如圖3所示。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過一層一層的管道映射輸入，將原始輸入轉(zhuǎn)換為更高等的表示。中間融合首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成高等特征表達，然后獲取不同模態(tài)數(shù)據(jù)在高等特征空間上的共性，進而學習一個聯(lián)合的多模態(tài)表征。深度多模態(tài)融合的大部分工作都采用了這種中間融合的方法，其***享表示層是通過合并來自多個模態(tài)特定路徑的連接單元來構(gòu)建的。中間融合方法的一大優(yōu)勢是可以靈活的選擇融合的位置，但設(shè)計深度多模態(tài)集成結(jié)構(gòu)時，確定如何融合、何時融合以及哪些模式可以融合，是比較有挑戰(zhàn)的問題。字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息這三種類型的特征都具有自身的優(yōu)勢。軟件性能效率評測報價艾策科技：如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策！

    將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進行了對比，如表3所示。從表3可以看出，前端融合和中間融合較基于模態(tài)特征的檢測準確率更高，損失率更低。后端融合是三種融合方法中較弱的，雖然明顯優(yōu)于基于dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)特征的實驗結(jié)果，但稍弱于基于字節(jié)碼3-grams特征的結(jié)果。中間融合是三種融合方法中**好的，各項性能指標都非常接近**優(yōu)值。表3實驗結(jié)果對比本實施例提出了基于多模態(tài)深度學習的惡意軟件檢測方法，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)，提出了通過三種融合方式(前端融合、后端融合、中間融合)集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測的準確率和魯棒性。實驗結(jié)果顯示，相對**且互補的特征視圖和不同深度學習融合機制的使用明顯提高了檢測方法的檢測能力和泛化性能，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準確率，對數(shù)損失為，auc值為，各項性能指標已接近**優(yōu)值。考慮到樣本集可能存在噪聲，本實施例提出的方法已取得了比較理想的結(jié)果。由于惡意軟件很難同時偽造多個模態(tài)的特征，本實施例提出的方法比單模態(tài)特征方法更魯棒。以上所述*為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍。

    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(gòu)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(luò)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。第三方驗證實際啟動速度較廠商宣稱慢0.7秒。

    首先和大家聊一下什么是cma第三方軟件檢測資質(zhì),什么是cnas第三方軟件檢測資質(zhì)，這兩個第三方軟件測評檢測的資質(zhì)很多人會分不清楚。那么首先我們來看一下，cma是屬于市場監(jiān)督管理局的一個行政許可，在國內(nèi)是具有法律效力的認可資質(zhì)。Cnas屬于中國合格評定國家委員會頒發(fā)的一個資質(zhì)，效力也是受到認可的，但是cnas同時也是在全球范圍內(nèi)可以通用認可，所以更多的適用于有國際許可認證需求的客戶。那么，有的客戶會存在疑問，為什么有時候軟件項目要求同時出具cma和cnas雙資質(zhì)認證呢，這如果是在軟件開發(fā)項目需求中明確要求雙資質(zhì)，那么就需要在出具軟件測試報告的同時蓋這兩個資質(zhì)章，但是如果項目并沒有明確要求，只是要求第三方軟件檢測機構(gòu)出具的軟件測試報告的話，那么其實可以用cma或者cnas其中任何一個來進行替代即可。說完了這些基本的關(guān)于軟件檢測機構(gòu)的資質(zhì)要求后，我們來看一下如何選擇比較靠譜或者具備正規(guī)效力的cma和cnas軟件測評機構(gòu)呢？首先，需檢驗機構(gòu)的許可資質(zhì)，如果軟件測試機構(gòu)具備兩個資質(zhì)，那肯定是更好的選擇，但是如果只具備一個第三方軟件測試的資質(zhì)，其實也是沒有問題的，在滿足業(yè)務(wù)需求場景的前提下，不需要去苛求兩個資質(zhì)都需要具備。第二。艾策醫(yī)療檢測中心為體外診斷試劑提供全流程合規(guī)性驗證服務(wù)。廣東第三方軟件檢測機構(gòu)

第三方測評顯示軟件運行穩(wěn)定性達99.8%，未發(fā)現(xiàn)重大系統(tǒng)崩潰隱患。寧波軟件測評中心

    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回歸測試及缺陷**7輸出測試報告8測試結(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標準上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中負擔在服務(wù)器上CS中的客戶端會分擔，CS效率更高3安全BS數(shù)據(jù)依靠http協(xié)議進行明文輸出不安全4升級上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3編寫代碼4功能實現(xiàn)切入點5軟件測試需求變更6完成7上線維護是一種線性模型的一種，是其他開發(fā)模型的基礎(chǔ)測試的切入點要留下足夠的時間可能導(dǎo)致測試不充分，上線后才暴露***開發(fā)的各個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)省大量的時間和金錢缺點1）各個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，用戶只有等到整個過程的末期才能見到開發(fā)成果，從而增加了開發(fā)風險。3）通過過多的強制完成日期和里程碑來**各個項目階段。4）瀑布模型的突出缺點是不適應(yīng)用戶需求的變化瀑布模型強調(diào)文檔的作用，并要求每個階段都要仔細驗證。寧波軟件測評中心