信息系統(tǒng)軟件評(píng)測(cè)報(bào)價(jià)

來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-04-28

    且4個(gè)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(gè)隱含層,其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64,第二個(gè)神經(jīng)元的隱含層個(gè)數(shù)是10,且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。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(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加,中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖17所示,模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出,當(dāng)epoch值從0增加到20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(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失快速減少;當(dāng)epoch值從30到50的過程中,中間融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率基本保持不變,訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失緩慢下降;綜合分析圖17和圖18的準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失變化曲線,選取epoch的較優(yōu)值為30。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為30后,進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。中間融合模型的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19所示,規(guī)范化后的混淆矩陣如圖20所示。中間融合模型的roc曲線如圖21所示,auc值為,已經(jīng)非常接近auc的**優(yōu)值1。(7)實(shí)驗(yàn)結(jié)果比對(duì)為了綜合評(píng)估本實(shí)施例提出融合方案的綜合性能。艾策檢測(cè)針對(duì)智能穿戴設(shè)備開發(fā)動(dòng)態(tài)壓力測(cè)試系統(tǒng),確保人機(jī)交互的舒適性與安全性。信息系統(tǒng)軟件評(píng)測(cè)報(bào)價(jià)

信息系統(tǒng)軟件評(píng)測(cè)報(bào)價(jià),測(cè)評(píng)

    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,則說明短序列特征i具有很好的類別區(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。寧波第三方軟件評(píng)測(cè)單位第三方實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證數(shù)據(jù)處理速度較上代提升1.8倍。

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    并將測(cè)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(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行檢測(cè)并得出檢測(cè)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(píng)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(gè)良性軟件樣本和8269個(gè)惡意軟件樣本,其中4103個(gè)惡意軟件樣本是2011年以前發(fā)現(xiàn)的,4166個(gè)惡意軟件樣本是近年來新發(fā)現(xiàn)的;3918個(gè)良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統(tǒng)中收集的,3953個(gè)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(píng)價(jià)指標(biāo)及方法分類性能主要用兩個(gè)指標(biāo)來評(píng)估:準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失。準(zhǔn)確率測(cè)量所有預(yù)測(cè)中正確預(yù)測(cè)的樣本占總樣本的比例,*憑準(zhǔn)確率通常不足以評(píng)估預(yù)測(cè)的魯棒性,因此還需要使用對(duì)數(shù)損失。對(duì)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(cè)量預(yù)測(cè)類別與真實(shí)類別之間的差距大小。

    ***級(jí)初始級(jí)TMM初始級(jí)軟件測(cè)試過程的特點(diǎn)是測(cè)試過程無序,有時(shí)甚至是混亂的,幾乎沒有妥善定義的。初始級(jí)中軟件的測(cè)試與調(diào)試常常被混為一談,軟件開發(fā)過程中缺乏測(cè)試資源,工具以及訓(xùn)練有素的測(cè)試人員。初始級(jí)的軟件測(cè)試過程沒有定義成熟度目標(biāo)。第二級(jí)定義級(jí)TMM的定義級(jí)中,測(cè)試己具備基本的測(cè)試技術(shù)和方法,軟件的測(cè)試與調(diào)試己經(jīng)明確地被區(qū)分開。這時(shí),測(cè)試被定義為軟件生命周期中的一個(gè)階段,它緊隨在編碼階段之后。但在定義級(jí)中,測(cè)試計(jì)劃往往在編碼之后才得以制訂,這顯然有背于軟件工程的要求。TMM的定義級(jí)中需實(shí)現(xiàn)3個(gè)成熟度目標(biāo):制訂測(cè)試與調(diào)試目標(biāo),啟動(dòng)測(cè)試計(jì)劃過程,制度化基本的測(cè)試技術(shù)和方法。(I)制訂測(cè)試與調(diào)試目標(biāo)軟件**必須消晰地區(qū)分軟件開發(fā)的測(cè)試過程與調(diào)試過程,識(shí)別各自的目標(biāo),任務(wù)和括動(dòng)。正確區(qū)分這兩個(gè)過程是提高軟件**測(cè)試能力的基礎(chǔ)。與調(diào)試工作不同,測(cè)試工作是一種有計(jì)劃的活動(dòng),可以進(jìn)行管理和控制。這種管理和控制活動(dòng)需要制訂相應(yīng)的策略和政策,以確定和協(xié)調(diào)這兩個(gè)過程。制訂測(cè)試與調(diào)試目標(biāo)包含5個(gè)子成熟度目標(biāo):1)分別形成測(cè)試**和調(diào)試**,并有經(jīng)費(fèi)支持。2)規(guī)劃并記錄測(cè)試目標(biāo)。3)規(guī)劃井記錄調(diào)試目標(biāo)。4)將測(cè)試和調(diào)試目標(biāo)形成文檔。用戶隱私測(cè)評(píng)確認(rèn)數(shù)據(jù)采集范圍超出聲明條款3項(xiàng)。

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    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(jì)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?yàn)閻阂廛浖榱嗽黾诱{(diào)試的難度,很少有調(diào)試數(shù)據(jù);(3)惡意軟件4個(gè)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(gè)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?yàn)閻阂廛浖苌偈褂脠D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(qiáng)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(shí)對(duì)一些屬性進(jìn)行了特別設(shè)置以達(dá)到anti-dump、anti-debug或抗反匯編。專業(yè)機(jī)構(gòu)認(rèn)證該程序內(nèi)存管理效率優(yōu)于行業(yè)平均水平23%。重慶第三方軟件測(cè)試實(shí)驗(yàn)室

覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測(cè)方案設(shè)計(jì)與實(shí)施!信息系統(tǒng)軟件評(píng)測(cè)報(bào)價(jià)

    對(duì)一些質(zhì)量要求和可靠性要求較高的模塊,一般要滿足所需條件的組合覆蓋或者路徑覆蓋標(biāo)準(zhǔn)。[2]軟件測(cè)試方法集成測(cè)試集成測(cè)試是軟件測(cè)試的第二階段,在這個(gè)階段,通常要對(duì)已經(jīng)嚴(yán)格按照程序設(shè)計(jì)要求和標(biāo)準(zhǔn)組裝起來的模塊同時(shí)進(jìn)行測(cè)試,明確該程序結(jié)構(gòu)組裝的正確性,發(fā)現(xiàn)和接口有關(guān)的問題,比如模塊接口的數(shù)據(jù)是否會(huì)在穿越接口時(shí)發(fā)生丟失;各個(gè)模塊之間因某種疏忽而產(chǎn)生不利的影響;將模塊各個(gè)子功能組合起來后產(chǎn)生的功能要求達(dá)不到預(yù)期的功能要求;一些在誤差范圍內(nèi)且可接受的誤差由于長(zhǎng)時(shí)間的積累進(jìn)而到達(dá)了不能接受的程度;數(shù)據(jù)庫(kù)因單個(gè)模塊發(fā)生錯(cuò)誤造成自身出現(xiàn)錯(cuò)誤等等。同時(shí)因集成測(cè)試是界于單元測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試之間的,所以,集成測(cè)試具有承上啟下的作用。因此有關(guān)測(cè)試人員必須做好集成測(cè)試工作。在這一階段,一般采用的是白盒和黑盒結(jié)合的方法進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證這一階段設(shè)計(jì)的合理性以及需求功能的實(shí)現(xiàn)性。[2]軟件測(cè)試方法系統(tǒng)測(cè)試一般情況下,系統(tǒng)測(cè)試采用黑盒法來進(jìn)行測(cè)試的,以此來檢查該系統(tǒng)是否符合軟件需求。本階段的主要測(cè)試內(nèi)容包括健壯性測(cè)試、性能測(cè)試、功能測(cè)試、安裝或反安裝測(cè)試、用戶界面測(cè)試、壓力測(cè)試、可靠性及安全性測(cè)試等。信息系統(tǒng)軟件評(píng)測(cè)報(bào)價(jià)

標(biāo)簽: 測(cè)評(píng)