信息系統(tǒng)軟件測(cè)評(píng)中心

    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(xiě)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(mǎn)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(lèi)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)行程序的角度劃分，測(cè)試方法又可分為靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試。靜態(tài)測(cè)試包括代碼檢査、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析、代碼質(zhì)量度量等。動(dòng)態(tài)測(cè)試由3部分組成：構(gòu)造測(cè)試實(shí)例、執(zhí)行程序和分析程序的輸出結(jié)果。代碼質(zhì)量評(píng)估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強(qiáng)。信息系統(tǒng)軟件測(cè)評(píng)中心

    將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)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(cè)準(zhǔn)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(shí)驗(yàn)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(xiàng)性能指標(biāo)都非常接近**優(yōu)值。表3實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比本實(shí)施例提出了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)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(guò)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(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相對(duì)**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)制的使用明顯提高了檢測(cè)方法的檢測(cè)能力和泛化性能，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準(zhǔn)確率，對(duì)數(shù)損失為，auc值為，各項(xiàng)性能指標(biāo)已接近**優(yōu)值?？紤]到樣本集可能存在噪聲，本實(shí)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(shí)偽造多個(gè)模態(tài)的特征，本實(shí)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(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。app 軟件測(cè)試報(bào)告數(shù)據(jù)安全與合規(guī)：艾策科技的最佳實(shí)踐。

    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224＝(16,777,216)個(gè)特征，如此龐大的特征集在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中存儲(chǔ)和算法效率上都是問(wèn)題。如果短序列特征的tf較小，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)可能沒(méi)有意義，選取了tf**高的5000個(gè)短序列特征，計(jì)算每個(gè)短序列特征的，每個(gè)短序列特征的權(quán)重是判斷其所在軟件樣本是否為惡意軟件的依據(jù)，也是區(qū)分每個(gè)軟件樣本的依據(jù)。(4)前端融合前端融合的架構(gòu)如圖4所示，前端融合方式將三種模態(tài)的特征合并，然后輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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。

    k為短序列特征總數(shù)，1≤i≤k?？蓤?zhí)行文件長(zhǎng)短大小不一，為了防止該特征統(tǒng)計(jì)有偏，使用∑knk,j進(jìn)行歸一化處理。逆向文件頻率(inversedocumentfrequency，idf)是一個(gè)短序列特征普遍重要性的度量。某一短序列特征的idf，可以由總樣本實(shí)施例件數(shù)目除以包含該短序列特征之樣本實(shí)施例件的數(shù)目，再將得到的商取對(duì)數(shù)得到：其中，|d|指軟件樣本j的總數(shù)，|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數(shù)目。idf的主要思想是：如果包含短序列特征i的軟件練樣本越少，也就是|{j:i∈j}|越小，idf越大，則說(shuō)明短序列特征i具有很好的類(lèi)別區(qū)分能力。：如果某一特征在某樣本中以較高的頻率出現(xiàn)，而包含該特征的樣本數(shù)目較小，可以產(chǎn)生出高權(quán)重的，該特征的。因此，，保留重要的特征。此處選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征，是因?yàn)樽止?jié)碼n-grams提取的特征很多，很多都是無(wú)效特征，或者效果非常一般的特征，保持這些特征會(huì)影響檢測(cè)方法的性能和效率，所以要選出有效的特征即可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征。步驟s2、將軟件樣本中的類(lèi)別已知的軟件樣本作為訓(xùn)練樣本，然后分別采用前端融合方法、后端融合方法和中間融合方法設(shè)計(jì)三種不同方案的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法。云計(jì)算與 AI 融合：深圳艾策的創(chuàng)新解決方案。

    收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測(cè)試技術(shù)編輯鎖定討論上傳視頻軟件測(cè)試技術(shù)是軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中的一個(gè)重要組成部分，是貫穿整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)生命周期、對(duì)軟件產(chǎn)品（包括階段性產(chǎn)品）進(jìn)行驗(yàn)證和確認(rèn)的活動(dòng)過(guò)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(wèn)題——與用戶(hù)需求、預(yù)先定義的不一致性。檢查軟件產(chǎn)品的bug。寫(xiě)成測(cè)試報(bào)告，交于開(kāi)發(fā)人員修改。軟件測(cè)試人員的基本目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)軟件中的錯(cuò)誤。中文名軟件測(cè)試技術(shù)簡(jiǎn)介單元測(cè)試、集成測(cè)試主要步驟測(cè)試設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)常見(jiàn)測(cè)試回歸測(cè)試功能測(cè)試目錄1主要步驟2基本功能3測(cè)試目標(biāo)4測(cè)試目的5常見(jiàn)測(cè)試6測(cè)試分類(lèi)7測(cè)試工具8同名圖書(shū)?圖書(shū)1?圖書(shū)2?圖書(shū)3?圖書(shū)4軟件測(cè)試技術(shù)主要步驟編輯1、測(cè)試計(jì)劃2、測(cè)試設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)3、執(zhí)行測(cè)試軟件測(cè)試技術(shù)基本功能編輯1、驗(yàn)證（Verification）2、確認(rèn)（Validation）軟件測(cè)試人員應(yīng)具備的知識(shí)：1、軟件測(cè)試技術(shù)2、被測(cè)試應(yīng)用程序及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試目標(biāo)編輯1、軟件測(cè)試人員所追求的是盡可能早地找出軟件的錯(cuò)誤；2、軟件測(cè)試人員必須確保找出的軟件錯(cuò)誤得以關(guān)閉。無(wú)障礙測(cè)評(píng)認(rèn)定視覺(jué)障礙用戶(hù)支持功能缺失4項(xiàng)。軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)排名

深圳艾策信息科技：賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來(lái)。信息系統(tǒng)軟件測(cè)評(píng)中心

    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(hù)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(lèi)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(kāi)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，只要搞清楚各種流程，就可以設(shè)計(jì)出高質(zhì)量的測(cè)試用例，而不需要太多測(cè)試經(jīng)驗(yàn)1詳細(xì)了解需求2根據(jù)需求說(shuō)明或界面原型，找出業(yè)務(wù)流程的哥哥頁(yè)面以及流轉(zhuǎn)關(guān)系3畫(huà)出業(yè)務(wù)流程axure4寫(xiě)用例，覆蓋所有路徑分支錯(cuò)誤推斷法利用經(jīng)驗(yàn)猜測(cè)出出錯(cuò)的可能類(lèi)型，列出所有可能的錯(cuò)誤和容易發(fā)生錯(cuò)誤的情況。多考慮異常，反面，特殊輸入，以攻擊者的態(tài)度對(duì)臺(tái)程序。正交表對(duì)可選項(xiàng)多種可取值進(jìn)行均等選取組合，**大概率覆蓋測(cè)試用例1根據(jù)控件和取值數(shù)選擇一個(gè)合適的正交表2列舉取值并編號(hào)。信息系統(tǒng)軟件測(cè)評(píng)中心