軟件安全評測報告

    optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練基本都是基于梯度下降的，尋找函數(shù)值下降速度**快的方向，沿著下降方向迭代，迅速到達局部**優(yōu)解的過程就是梯度下降的過程。使用訓練集中的全部樣本訓練一次就是一個epoch，整個訓練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)重值的更新次數(shù)。本次實驗使用了80％的樣本訓練，20％的樣本驗證，訓練50個迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，前端融合模型的準確率變化曲線如圖5所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出，當epoch值從0增加到5過程中，模型的驗證準確率和驗證對數(shù)損失有一定程度的波動；當epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓練準確率和驗證準確率基本不變，訓練和驗證對數(shù)損失基本不變；綜合分析圖5和圖6的準確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為30。確定模型的訓練迭代數(shù)為30后，進行了10折交叉驗證實驗。前端融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數(shù)損失是，混淆矩陣如圖7所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖8所示。前端融合模型的roc曲線如圖9所示，該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報率之間的關系曲線。滲透測試報告暴露2個高危API接口需緊急加固。軟件安全評測報告

    這種傳統(tǒng)方式幾乎不能檢測未知的新的惡意軟件種類，能檢測的已知惡意軟件經(jīng)過簡單加殼或混淆后又不能檢測，且使用多態(tài)變形技術的惡意軟件在傳播過程中不斷隨機的改變著二進制文件內(nèi)容，沒有固定的特征，使用該方法也不能檢測。新出現(xiàn)的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件，在釋放到互聯(lián)網(wǎng)前，都使用主流的反**軟件測試，確保主流的反**軟件無法識別這些惡意軟件，使得當前的反**軟件通常對它們無能為力，只有在惡意軟件大規(guī)模傳染后，捕獲到這些惡意軟件樣本，提取簽名和更新簽名庫，才能檢測這些惡意軟件?；跀?shù)據(jù)挖掘和機器學習的惡意軟件檢測方法將可執(zhí)行文件表示成不同抽象層次的特征，使用這些特征來訓練分類模型，可實現(xiàn)惡意軟件的智能檢測，基于這些特征的檢測方法也取得了較高的準確率。受文本分類方法的啟發(fā)，研究人員提出了基于二進制可執(zhí)行文件字節(jié)碼n-grams的惡意軟件檢測方法，這類方法提取的特征覆蓋了整個二進制可執(zhí)行文件，包括pe文件頭、代碼節(jié)、數(shù)據(jù)節(jié)、導入節(jié)、資源節(jié)等信息，但字節(jié)碼n-grams特征通常沒有明顯的語義信息，大量具有語義的信息丟失，很多語義信息提取不完整。此外，基于字節(jié)碼n-grams的檢測方法提取代碼節(jié)信息考慮了機器指令的操作數(shù)。四川軟件評測機構(gòu)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：艾策科技如何提升企業(yè)競爭力。

    所以第三方軟件檢測機構(gòu)可以說是使用loadrunner軟件工具較多的一個業(yè)務領域，也能保證軟件測試報告結(jié)果的性能準確。二、軟件測試漏洞掃描工具在客戶需要的軟件測試報告中，軟件安全的滲透測試和漏洞掃描一般會作為信息安全性的軟件測試報告內(nèi)容。首先來說一下漏洞掃描的工具，這部分在國際上有ibm很出名的一個掃描測試工具appscan，以及針對web等的全量化掃描器nessus。國產(chǎn)的目前的綠盟漏洞掃描設備也做得非常好，個人其實更建議用綠盟的漏洞掃描設備，規(guī)則全，掃描速度快，測試報告也更符合國情。三、軟件測試滲透測試工具滲透測試屬于第三方軟件檢測測評過程中的比較專業(yè)的一個測試項，對技術的要求也比較高，一般使用的工具為burpsuite這個專業(yè)安全工具，這個工具挺全能的，不光是安全服務常用的工具，同樣也認可作為軟件滲透測試的工具輸出?？偟膩碚f，第三方軟件檢測的那些軟件測試工具，都是為了確保軟件測試報告結(jié)果的整體有效性來進行使用，也是第三方檢測機構(gòu)作為自主實驗室的這個性質(zhì)，提供了具備正規(guī)效力的軟件測試過程和可靠的第三方檢測結(jié)果，所以客戶可以有一個初步的軟件測試工具了解，也對獲取一份有效的第三方軟件測試報告的結(jié)果可以有更清楚的認識。

    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。跨設備測試報告指出平板端UI元素存在比例失調(diào)問題。

    沒有滿足用戶的需求1未達到需求規(guī)格說明書表明的功能2出現(xiàn)了需求規(guī)格說明書指明不會出現(xiàn)的錯誤3軟件功能超出了需求規(guī)格說明書指明的范圍4軟件質(zhì)量不夠高維護性移植性效率性可靠性易用性功能性健壯性等5軟件未達到軟件需求規(guī)格說明書未指出但是應該達到的目標計算器沒電了下次還得能正常使用6測試或用戶覺得不好軟件缺陷的表現(xiàn)形式1功能沒有完全實現(xiàn)2產(chǎn)品的實際結(jié)果和所期望的結(jié)果不一致3沒有達到需求規(guī)格說明書所規(guī)定的的性能指標等4運行出錯斷電運行終端系統(tǒng)崩潰5界面排版重點不突出，格式不統(tǒng)一6用戶不能接受的其他問題軟件缺陷產(chǎn)生的原因需求錯誤需求記錄錯誤設計說明錯誤代碼錯誤兼容性錯誤時間不充足缺陷的信息缺陷id缺陷標題缺陷嚴重程度缺陷的優(yōu)先級缺陷的所屬模塊缺陷的詳細描述缺陷提交時間缺陷的嚴重程度劃分1blocker系統(tǒng)癱瘓異常退出計算錯誤大部分功能不能使用死機2major功能點不符合用戶需求數(shù)據(jù)丟失3normal**功能特定調(diào)點斷斷續(xù)續(xù)4Trivial細小的錯誤優(yōu)先級劃分緊急高中低。對比分析顯示資源占用率高于同類產(chǎn)品均值26%。軟件cnas測試報告

深圳艾策信息科技：打造智慧供應鏈的關鍵技術。軟件安全評測報告

    置環(huán)境操作系統(tǒng)+服務器+數(shù)據(jù)庫+軟件依賴5執(zhí)行用例6回歸測試及缺陷**7輸出測試報告8測試結(jié)束軟件架構(gòu)BSbrowser瀏覽器+server服務器CSclient客戶端+server服務器1標準上BS是在服務器和瀏覽器都存在的基礎上開發(fā)2效率BS中負擔在服務器上CS中的客戶端會分擔，CS效率更高3安全BS數(shù)據(jù)依靠http協(xié)議進行明文輸出不安全4升級上bs更簡便5開發(fā)成本bs更簡單cs需要客戶端安卓和ios軟件開發(fā)模型瀑布模型1需求分析2功能設計3編寫代碼4功能實現(xiàn)切入點5軟件測試需求變更6完成7上線維護是一種線性模型的一種，是其他開發(fā)模型的基礎測試的切入點要留下足夠的時間可能導致測試不充分，上線后才暴露***開發(fā)的各個階段比較清晰需求調(diào)查適合需求穩(wěn)定的產(chǎn)品開發(fā)當前一階段完成后，您只需要去關注后續(xù)階段可在迭代模型中應用瀑布模型可以節(jié)省大量的時間和金錢缺點1）各個階段的劃分完全固定，階段之間產(chǎn)生大量的文檔，極大地增加了工作量。2）由于開發(fā)模型是線性的，用戶只有等到整個過程的末期才能見到開發(fā)成果，從而增加了開發(fā)風險。3）通過過多的強制完成日期和里程碑來**各個項目階段。4）瀑布模型的突出缺點是不適應用戶需求的變化瀑布模型強調(diào)文檔的作用，并要求每個階段都要仔細驗證。軟件安全評測報告