應用軟件產(chǎn)品測試報告

    保留了較多信息，同時由于操作數(shù)比較隨機，某種程度上又沒有抓住主要矛盾，干擾了主要語義信息的提取。pe文件即可移植文件導入節(jié)中的動態(tài)鏈接庫(dll)和應用程序接口(api)信息能大致反映軟件的功能和性質(zhì)，通過一個可執(zhí)行程序引用的dll和api信息可以粗略的預測該程序的功能和行為。belaoued和mazouzi應用統(tǒng)計khi2檢驗分析了pe格式的惡意軟件和良性軟件的導入節(jié)中的dll和api信息，分析顯示惡意軟件和良性軟件使用的dll和api信息統(tǒng)計上有明顯的區(qū)別。后續(xù)的研究人員提出了挖掘dll和api信息的惡意軟件檢測方法，該類方法提取的特征語義信息豐富，但*從二進制可執(zhí)行文件的導入節(jié)提取特征，忽略了整個可執(zhí)行文件的大量信息。惡意軟件和被***二進制可執(zhí)行文件格式信息上存在一些異常，這些異常是檢測惡意軟件的關(guān)鍵。研究人員提出了基于二進制可執(zhí)行文件格式結(jié)構(gòu)信息的惡意軟件檢測方法，這類方法從二進制可執(zhí)行文件的pe文件頭、節(jié)頭部、資源節(jié)等提取特征，基于這些特征使用機器學習分類算法處理，取得了較高的檢測準確率。這類方法通常不受變形或多態(tài)等混淆技術(shù)影響，提取特征只需要對pe文件進行格式解析，無需遍歷整個可執(zhí)行文件，提取特征速度較快。自動化測試發(fā)現(xiàn)7個邊界條件未處理的異常情況。應用軟件產(chǎn)品測試報告

    后端融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數(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)絡從三種模態(tài)的特征分別抽取高等特征表示，然后合并學習得到的特征表示，再作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入訓練模型，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信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡包含3個隱含層，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是128，第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64，第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32，且3個隱含層中間間隔設置有dropout層。用于抽取格式信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡包含2個隱含層，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64，其第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32，且2個隱含層中間設置有dropout層。用于抽取字節(jié)碼n-grams特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡包含4個隱含層，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是512，第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是384，第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是256，第四個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是125。寧夏軟件系統(tǒng)檢測報告艾策檢測以智能算法驅(qū)動分析，為工業(yè)產(chǎn)品提供全生命周期質(zhì)量管控解決方案！

    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)為基礎來開展工作。

    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確率變化曲線圖。圖6是前端融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖。圖7是前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖8是規(guī)范化前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。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確率變化曲線圖。圖12是后端融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖。圖13是后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖14是規(guī)范化后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。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確率變化曲線圖。圖18是中間融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖。圖19是中間融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖20是規(guī)范化中間融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖21是中間融合模型的roc曲線圖。具體實施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例**是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。艾策科技案例研究：某跨國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐。

    收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測試技術(shù)編輯鎖定討論上傳視頻軟件測試技術(shù)是軟件開發(fā)過程中的一個重要組成部分，是貫穿整個軟件開發(fā)生命周期、對軟件產(chǎn)品（包括階段性產(chǎn)品）進行驗證和確認的活動過程，其目的是盡快盡早地發(fā)現(xiàn)在軟件產(chǎn)品中所存在的各種問題——與用戶需求、預先定義的不一致性。檢查軟件產(chǎn)品的bug。寫成測試報告，交于開發(fā)人員修改。軟件測試人員的基本目標是發(fā)現(xiàn)軟件中的錯誤。中文名軟件測試技術(shù)簡介單元測試、集成測試主要步驟測試設計與開發(fā)常見測試回歸測試功能測試目錄1主要步驟2基本功能3測試目標4測試目的5常見測試6測試分類7測試工具8同名圖書?圖書1?圖書2?圖書3?圖書4軟件測試技術(shù)主要步驟編輯1、測試計劃2、測試設計與開發(fā)3、執(zhí)行測試軟件測試技術(shù)基本功能編輯1、驗證（Verification）2、確認（Validation）軟件測試人員應具備的知識：1、軟件測試技術(shù)2、被測試應用程序及相關(guān)應用領(lǐng)域軟件測試技術(shù)測試目標編輯1、軟件測試人員所追求的是盡可能早地找出軟件的錯誤；2、軟件測試人員必須確保找出的軟件錯誤得以關(guān)閉。安全審計發(fā)現(xiàn)日志模塊存在敏感信息明文存儲缺陷。廈門軟件檢測報告報價

創(chuàng)新光譜分析技術(shù)賦能艾策檢測，實現(xiàn)食品藥品中微量有害物質(zhì)的超痕量檢測。應用軟件產(chǎn)品測試報告

    程序利用windows提供的接口(windowsapi)實現(xiàn)程序的功能。通過一個可執(zhí)行程序引用的動態(tài)鏈接庫(dll)和應用程序接口(api)可以粗略的預測該程序的功能和行為。統(tǒng)計所有樣本的導入節(jié)中引用的dll和api的頻率，留下引用頻率**高的60個dll和500個api。提取特征時，每個樣本的導入節(jié)里存在選擇出的dll或api，該特征以1表示，不存在則以0表示，提取的560個dll和api特征作為***個特征視圖。提取格式信息特征視圖pe是portableexecutable的縮寫，初衷是希望能開發(fā)一個在所有windows平臺上和所有cpu上都可執(zhí)行的通用文件格式。pe格式文件是封裝windows操作系統(tǒng)加載程序所需的信息和管理可執(zhí)行代碼的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)**是大量的字節(jié)碼和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有機融合。pe文件格式被**為一個線性的數(shù)據(jù)流，由pe文件頭、節(jié)表和節(jié)實體組成。惡意軟件或被惡意軟件***的可執(zhí)行文件，它本身也遵循格式要求的約束，但可能存在以下特定格式異常：(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行；(2)節(jié)頭部可疑的屬性；(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)導入地址表被修改；(10)多個pe頭部；(11)可疑的重定位信息；。應用軟件產(chǎn)品測試報告