軟件委托測試

    快速原型模型部分需求-原型-補(bǔ)充-運(yùn)行外包公司預(yù)先不能明確定義需求的軟件系統(tǒng)的開發(fā)，更好的滿足用戶需求并減少由于軟件需求不明確帶來的項(xiàng)目開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。不適合大型系統(tǒng)的開發(fā)，前提要有一個展示性的產(chǎn)品原型，在一定程度上的補(bǔ)充，限制開發(fā)人員的創(chuàng)新。螺旋模型每次功能都要**行風(fēng)險(xiǎn)評估，需求設(shè)計(jì)-測試很大程度上是一種風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動的方法體系，在每個階段循環(huán)前，都進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估。需要有相當(dāng)豐富的風(fēng)險(xiǎn)評估經(jīng)驗(yàn)和專門知識，在風(fēng)險(xiǎn)較大的項(xiàng)目開發(fā)中，很有必要，多次迭代，增加成本。軟件測試模型需求分析-概要設(shè)計(jì)-詳細(xì)設(shè)計(jì)-開發(fā)-單元測試-集成測試-系統(tǒng)測試-驗(yàn)收測試***清楚標(biāo)識軟件開發(fā)的階段包含底層測試和高層測試采用自頂向下逐步求精的方式把整個開發(fā)過程分成不同的階段，每個階段的工作都很明確，便于控制開發(fā)過程。缺點(diǎn)程序已經(jīng)完成，錯誤在測試階段發(fā)現(xiàn)或沒有發(fā)現(xiàn)，不能及時(shí)修改而且需求經(jīng)常變化導(dǎo)致V步驟反復(fù)執(zhí)行，工作量很大。W模型開發(fā)一個V測試一個V用戶需求驗(yàn)收測試設(shè)計(jì)需求分析系統(tǒng)測試設(shè)計(jì)概要設(shè)計(jì)集成測試設(shè)計(jì)詳細(xì)設(shè)計(jì)單元測試設(shè)計(jì)編碼單元測試集成集成測試運(yùn)行系統(tǒng)測試交付驗(yàn)收測試***測試更早的介入，可以發(fā)現(xiàn)開發(fā)初期的缺陷。用戶體驗(yàn)測評中界面交互評分低于同類產(chǎn)品均值15.6%。軟件委托測試

    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(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中，對測試樣本進(jìn)行檢測并得出檢測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)集選取實(shí)驗(yàn)評估使用了不同時(shí)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(gòu)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(jì)82697871(2)評價(jià)指標(biāo)及方法分類性能主要用兩個指標(biāo)來評估：準(zhǔn)確率和對數(shù)損失。準(zhǔn)確率測量所有預(yù)測中正確預(yù)測的樣本占總樣本的比例，*憑準(zhǔn)確率通常不足以評估預(yù)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?fù)p失(cross-entropyloss)，是在概率估計(jì)上定義的，用于測量預(yù)測類別與真實(shí)類別之間的差距大小。軟件測試報(bào)告申請第三方測評顯示軟件運(yùn)行穩(wěn)定性達(dá)99.8%，未發(fā)現(xiàn)重大系統(tǒng)崩潰隱患。

    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(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中，對測試樣本進(jìn)行檢測并得出檢測結(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)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示，是先對當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析，然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示，是先將當(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，產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的，采用3-grams方法在十六進(jìn)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(jìn)一步的。

    坐標(biāo)點(diǎn)(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(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(zhǔn)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(dāng)epoch值從0增加到5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)練對數(shù)損失和驗(yàn)證對數(shù)損失快速減少；當(dāng)epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率小幅提高，訓(xùn)練對數(shù)損失和驗(yàn)證對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準(zhǔn)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(xùn)練迭代數(shù)為40后，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：艾策科技如何提升企業(yè)競爭力。

    當(dāng)我們拿到一份第三方軟件測試報(bào)告的時(shí)候，我們可能會好奇第三方軟件檢測機(jī)構(gòu)是如何定義一份第三方軟件測試報(bào)告的費(fèi)用呢，為何價(jià)格會存在一些差異，如何找到高性價(jià)比的第三方軟件測試機(jī)構(gòu)來出具第三方軟件檢測報(bào)告呢。我們可以從以下三個方面著手討論關(guān)于軟件檢測機(jī)構(gòu)的第三方軟件測試報(bào)告費(fèi)用的一些問題，對大家在選擇適合價(jià)格的軟件檢測機(jī)構(gòu)，出具高性價(jià)比的軟件檢測報(bào)告有一定的幫助和參考意義。1、首先，軟件檢測機(jī)構(gòu)大小的關(guān)系，從資質(zhì)上來說，軟件檢測機(jī)構(gòu)的規(guī)模大小和資質(zhì)的有效性是沒有任何關(guān)系的?？赡苄⌒偷能浖z測機(jī)構(gòu)，員工人數(shù)規(guī)模會小一點(diǎn)，但是出具的CMA或者CNAS第三方軟件檢測報(bào)告和大型機(jī)構(gòu)的效力是沒有區(qū)別的。但是，小機(jī)構(gòu)在人員數(shù)量，運(yùn)營成本都會成本比較低，在這里其實(shí)是可以降低一份第三方軟件測試報(bào)告的部分費(fèi)用，所以反過來說，小型軟件檢測機(jī)構(gòu)的價(jià)格可能更加具有競爭力。2、軟件檢測流程的關(guān)系，為何流程會和第三方軟件測試的費(fèi)用有關(guān)系呢。因?yàn)?，一個機(jī)構(gòu)的軟件檢測流程如果是高效率流轉(zhuǎn)，那么在同等時(shí)間內(nèi)，軟件檢測機(jī)構(gòu)可以更高效的對軟件測試報(bào)告進(jìn)行產(chǎn)出，相對來說，時(shí)間成本就會降低，提高測試報(bào)告的出具效率。2025 年 IT 趨勢展望：深圳艾策的五大技術(shù)突破。軟件第三方檢測機(jī)構(gòu)收費(fèi)

艾策檢測為新能源汽車電池提供安全性能深度解析。軟件委托測試

    先將訓(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特征視圖分別輸入至一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中抽取高等特征表示，然后合并抽取的高等特征表示并將其作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到多模態(tài)深度集成模型。進(jìn)一步的，所述多模態(tài)深度集成模型的隱藏層的***函數(shù)采用relu，輸出層的***函數(shù)采用sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，優(yōu)化器采用adagrad。進(jìn)一步的，所述訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中，用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含3個隱含層，且3個隱含層中間間隔設(shè)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(luò)包含2個隱含層，且2個隱含層中間設(shè)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(luò)包含4個隱含層，且4個隱含層中間間隔設(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個隱含層，且2個隱含層中間設(shè)置有dropout層；所述dropout層的dropout率均等于。本發(fā)明實(shí)施例的有益效果是，提出了一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，應(yīng)用了多模態(tài)深度學(xué)習(xí)方法來融合dll和api、格式結(jié)構(gòu)信息、字節(jié)碼n-grams特征。軟件委托測試