軟件產(chǎn)品測試報告退稅

    的值不一定判定表法根據(jù)因果來制定判定表組成部分1條件樁:所有條件2動作樁:所有結(jié)果3條件項:針對條件樁的取值4動作項:針對動作樁的取值不犯罪，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動作樁好男人11壞男人1場景法模擬用戶操作軟件時的場景，主要用于測試系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程先關(guān)注功能和業(yè)務(wù)是否正確實現(xiàn)，然后再使用等價類和邊界值進行檢測?；玖髡_的業(yè)務(wù)流程來實現(xiàn)一條操作路徑備選流模擬一條錯誤的操作流程用例場景要從開始到結(jié)束便利用例中所有的基本流和備選流。流程分析法流程-路徑針對路徑使用路徑分析的方法設(shè)計測試用例降低測試用例設(shè)計難度，只要搞清楚各種流程，就可以設(shè)計出高質(zhì)量的測試用例，而不需要太多測試經(jīng)驗1詳細(xì)了解需求2根據(jù)需求說明或界面原型，找出業(yè)務(wù)流程的哥哥頁面以及流轉(zhuǎn)關(guān)系3畫出業(yè)務(wù)流程axure4寫用例，覆蓋所有路徑分支錯誤推斷法利用經(jīng)驗猜測出出錯的可能類型，列出所有可能的錯誤和容易發(fā)生錯誤的情況。多考慮異常，反面，特殊輸入，以攻擊者的態(tài)度對臺程序。正交表對可選項多種可取值進行均等選取組合，**大概率覆蓋測試用例1根據(jù)控件和取值數(shù)選擇一個合適的正交表2列舉取值并編號。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南：艾策科技的實用建議。軟件產(chǎn)品測試報告退稅

    等價類劃分法將不能窮舉的測試過程進行合理分類，從而保證設(shè)計出來的測試用例具有完整性和**性。有數(shù)據(jù)輸入的地方，可以使用等價類劃分法。從大量數(shù)據(jù)中挑選少量**數(shù)據(jù)進行測試有效等價類：符合需求規(guī)格說明書規(guī)定的數(shù)據(jù)用來測試功能是否正確實現(xiàn)無效等價類：不合理的輸入數(shù)據(jù)**—用來測試程序是否有強大的異常處理能力（健壯性）使用**少的測試數(shù)據(jù)，達到**好的測試質(zhì)量邊界值分析法對輸入或輸出的邊界值進行測試的一種黑盒測試方法。是作為對等價類劃分法的補充，這種情況下，其測試用例來自等價類的邊界。邊界點1、邊界是指相對于輸入等價類和輸出等價類而言，稍高于、稍低于其邊界值的一些特定情況。2、邊界點分為上點、內(nèi)點和離點。如果是范圍[1,100]需要選擇0,1,2,50,99,100,101如果是個數(shù)**多20個[0,20]需要測0,10,20，-1,21因果圖分析法用畫圖的方式表達輸入條件和輸出結(jié)果之間的關(guān)系。1恒等2與3或4非5互斥1個或者不選6***必須是1個7包含可以多選不能不選8要求如果a=1，則要求b必須是1，反之如果a=0時，b的值無所謂9**關(guān)系當(dāng)a=1時，要求b必須為0；而當(dāng)a=0時。青海軟件測評機構(gòu)功能完整性測試發(fā)現(xiàn)3項宣傳功能未完全實現(xiàn)。

    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，這是因為惡意軟件為了增加調(diào)試的難度，很少有調(diào)試數(shù)據(jù)；(3)惡意軟件4個節(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，部分惡意軟件的代碼節(jié)存在可寫異常，只讀數(shù)據(jù)節(jié)和資源節(jié)存在可寫、可執(zhí)行異常等；(4)惡意軟件資源節(jié)的資源個數(shù)也明顯少于良性軟件的，如消息表、組圖表、版本資源等，這是因為惡意軟件很少使用圖形界面資源，也很少有版本信息。pe文件很多格式屬性沒有強制限制，文件完整性約束松散，存在著較多的冗余屬性和冗余空間，為pe格式惡意軟件的傳播和隱藏創(chuàng)造了條件。此外，由于惡意軟件為了方便傳播和隱藏，盡一切可能的減小文件大小，文件結(jié)構(gòu)的某些部分重疊，同時對一些屬性進行了特別設(shè)置以達到anti-dump、anti-debug或抗反匯編。

    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，對測試樣本進行檢測并得出檢測結(jié)果。進一步的，所述提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示，是統(tǒng)計當(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)前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件進行格式結(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制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進制字節(jié)碼序列，然后采用n-grams方法在十六進制字節(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。進一步的，采用3-grams方法在十六進制字節(jié)碼序列中滑動產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征。進一步的。用戶隱私測評確認(rèn)數(shù)據(jù)采集范圍超出聲明條款3項。

    比黑盒適用性廣的優(yōu)勢就凸顯出來了。[5]軟件測試方法手動測試和自動化測試自動化測試，顧名思義就是軟件測試的自動化，即在預(yù)先設(shè)定的條件下運行被測程序，并分析運行結(jié)果?？偟膩碚f，這種測試方法就是將以人驅(qū)動的測試行為轉(zhuǎn)化為機器執(zhí)行的一種過程。對于手動測試，其在設(shè)計了測試用例之后，需要測試人員根據(jù)設(shè)計的測試用例一步一步來執(zhí)行測試得到實際結(jié)果，并將其與期望結(jié)果進行比對。[5]軟件測試方法不同階段測試編輯軟件測試方法單元測試單元測試主要是對該軟件的模塊進行測試，通過測試以發(fā)現(xiàn)該模塊的實際功能出現(xiàn)不符合的情況和編碼錯誤。由于該模塊的規(guī)模不大，功能單一，結(jié)構(gòu)較簡單，且測試人員可通過閱讀源程序清楚知道其邏輯結(jié)構(gòu)，首先應(yīng)通過靜態(tài)測試方法，比如靜態(tài)分析、代碼審查等，對該模塊的源程序進行分析，按照模塊的程序設(shè)計的控制流程圖，以滿足軟件覆蓋率要求的邏輯測試要求。另外，也可采用黑盒測試方法提出一組基本的測試用例，再用白盒測試方法進行驗證。若用黑盒測試方法所產(chǎn)生的測試用例滿足不了軟件的覆蓋要求，可采用白盒法增補出新的測試用例，以滿足所需的覆蓋標(biāo)準(zhǔn)。其所需的覆蓋標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)視模塊的實際具體情況而定。漏洞掃描報告顯示依賴庫存在5個已知CVE漏洞。代碼審計費用

第三方驗證實際啟動速度較廠商宣稱慢0.7秒。軟件產(chǎn)品測試報告退稅

    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)的輸入進行模型訓(xùn)練，得到多模態(tài)深度集成模型。進一步的，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層進行正則化，優(yōu)化器采用adagrad。進一步的，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。軟件產(chǎn)品測試報告退稅