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保留了較多信息,同時(shí)由于操作數(shù)比較隨機(jī),某種程度上又沒(méi)有抓住主要矛盾,干擾了主要語(yǔ)義信息的提取。pe文件即可移植文件導(dǎo)入節(jié)中的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)(dll)和應(yīng)用程序接口(api)信息能大致反映軟件的功能和性質(zhì),通過(guò)一個(gè)可執(zhí)行程序引用的dll和api信息可以粗略的預(yù)測(cè)該程序的功能和行為。belaoued和mazouzi應(yīng)用統(tǒng)計(jì)khi2檢驗(yàn)分析了pe格式的惡意軟件和良性軟件的導(dǎo)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(jì)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(cè)方法,該類方法提取的特征語(yǔ)義信息豐富,但*從二進(jìn)制可執(zhí)行文件的導(dǎo)入節(jié)提取特征,忽略了整個(gè)可執(zhí)行文件的大量信息。惡意軟件和被***二進(jìn)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(cè)惡意軟件的關(guān)鍵。研究人員提出了基于二進(jìn)制可執(zhí)行文件格式結(jié)構(gòu)信息的惡意軟件檢測(cè)方法,這類方法從二進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)分類算法處理,取得了較高的檢測(cè)準(zhǔn)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(duì)pe文件進(jìn)行格式解析,無(wú)需遍歷整個(gè)可執(zhí)行文件,提取特征速度較快。自動(dòng)化測(cè)試發(fā)現(xiàn)7個(gè)邊界條件未處理的異常情況。應(yīng)用軟件產(chǎn)品測(cè)試報(bào)告
后端融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是%,對(duì)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(luò)從三種模態(tài)的特征分別抽取高等特征表示,然后合并學(xué)習(xí)得到的特征表示,再作為下一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入訓(xùn)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(jìn)行正則化,防止過(guò)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(luò)包含3個(gè)隱含層,其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是128,第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64,第三個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是32,且3個(gè)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(gè)隱含層,其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64,其第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是32,且2個(gè)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(gè)隱含層,其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是512,第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是384,第三個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是256,第四個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是125。寧夏軟件系統(tǒng)檢測(cè)報(bào)告艾策檢測(cè)以智能算法驅(qū)動(dòng)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(cè)機(jī)構(gòu)在開(kāi)展第三方軟件測(cè)試的過(guò)程中,需要保持測(cè)試整體的嚴(yán)謹(jǐn)性,也需要對(duì)測(cè)試結(jié)果負(fù)責(zé)并確保公平公正性。所以,在測(cè)試過(guò)程中,軟件測(cè)試所使用的測(cè)試工具也是很重要的一方面。我們簡(jiǎn)單介紹一下在軟件檢測(cè)過(guò)程中使用的那些軟件測(cè)試工具。眾所周知,軟件測(cè)試的參數(shù)項(xiàng)目包括功能性、性能、安全性等參數(shù),而其中出具軟件測(cè)試報(bào)告主要的就是性能測(cè)試和安全測(cè)試所需要使用到的工具了。一、軟件測(cè)試性能測(cè)試工具這個(gè)參數(shù)的測(cè)試工具有l(wèi)oadrunner,jmeter兩大主要工具,國(guó)產(chǎn)化性能測(cè)試軟件目前市場(chǎng)并未有比較大的突破,其中l(wèi)oadrunner是商業(yè)軟件測(cè)試工具,jmeter為開(kāi)源社區(qū)版本的性能測(cè)試工具。從第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的角度上來(lái)說(shuō),是不太建議使用開(kāi)源測(cè)試工具的。首先,開(kāi)源測(cè)試工具并不能確保結(jié)果的準(zhǔn)確性,雖然技術(shù)層面上來(lái)說(shuō)都可以進(jìn)行測(cè)試,但是因?yàn)殚_(kāi)源更多的需要考量軟件測(cè)試人員的測(cè)試技術(shù)如何進(jìn)行使用,涉及到了人為因素的影響,一般第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)都會(huì)使用loadrunner作為性能測(cè)試的工具來(lái)進(jìn)行使用。而loadrunner被加拿大的一家公司收購(gòu)以后,在整個(gè)中國(guó)市場(chǎng)區(qū)域的銷售和營(yíng)銷都以第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)為基礎(chǔ)來(lái)開(kāi)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(zhǔn)確率變化曲線圖。圖6是前端融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖。圖7是前端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖8是規(guī)范化前端融合模型的檢測(cè)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(zhǔn)確率變化曲線圖。圖12是后端融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖。圖13是后端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖14是規(guī)范化后端融合模型的檢測(cè)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(zhǔn)確率變化曲線圖。圖18是中間融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖。圖19是中間融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖20是規(guī)范化中間融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖。圖21是中間融合模型的roc曲線圖。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖,對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實(shí)施例**是本發(fā)明一部分實(shí)施例,而不是全部的實(shí)施例?;诒景l(fā)明中的實(shí)施例,本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例,都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。艾策科技案例研究:某跨國(guó)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐。
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。安全審計(jì)發(fā)現(xiàn)日志模塊存在敏感信息明文存儲(chǔ)缺陷。廈門軟件檢測(cè)報(bào)告報(bào)價(jià)
創(chuàng)新光譜分析技術(shù)賦能艾策檢測(cè),實(shí)現(xiàn)食品藥品中微量有害物質(zhì)的超痕量檢測(cè)。應(yīng)用軟件產(chǎn)品測(cè)試報(bào)告
程序利用windows提供的接口(windowsapi)實(shí)現(xiàn)程序的功能。通過(guò)一個(gè)可執(zhí)行程序引用的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)(dll)和應(yīng)用程序接口(api)可以粗略的預(yù)測(cè)該程序的功能和行為。統(tǒng)計(jì)所有樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api的頻率,留下引用頻率**高的60個(gè)dll和500個(gè)api。提取特征時(shí),每個(gè)樣本的導(dǎo)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(gè)dll和api特征作為***個(gè)特征視圖。提取格式信息特征視圖pe是portableexecutable的縮寫(xiě),初衷是希望能開(kāi)發(fā)一個(gè)在所有windows平臺(tái)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(jī)融合。pe文件格式被**為一個(gè)線性的數(shù)據(jù)流,由pe文件頭、節(jié)表和節(jié)實(shí)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(kāi)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(lái)自;(9)導(dǎo)入地址表被修改;(10)多個(gè)pe頭部;(11)可疑的重定位信息;。應(yīng)用軟件產(chǎn)品測(cè)試報(bào)告