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這樣做的好處是，融合模型的錯誤來自不同的分類器，而來自不同分類器的錯誤往往互不相關、互不影響，不會造成錯誤的進一步累加。常見的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、貝葉斯規則融合(bayes’rulebased)以及集成學習(ensemblelearning)等。其中集成學習作為后端融合方式的典型**，被廣泛應用于通信、計算機識別、語音識別等研究領域。中間融合是指將不同的模態數據先轉化為高等特征表達，再于模型的中間層進行融合，如圖3所示。以深度神經網絡為例，神經網絡通過一層一層的管道映射輸入，將原始輸入轉換為更高等的表示。中...

比黑盒適用性廣的優勢就凸顯出來了。[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，即在預先設定的條件下運行被測程序，并分析運行結果。總的來說，這種測試方法就是將以人驅動的測試行為轉化為機器執行的一種過程。對于手動測試，其在設計了測試用例之后，需要測試人員根據設計的測試用例一步一步來執行測試得到實際結果，并將其與期望結果進行比對。[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，通過測試以發現該模塊的實際功能出現不符合的情況和編碼錯誤。由于該模塊的規模不大，功能單一，結構較簡單，且測試人員可通過閱讀源程序清楚知道其...

評審步驟以及評審記錄機制。3)評審項由上層****。通過培訓參加評審的人員，使他們理解和遵循相牢的評審政策，評審步驟。(II)建立測試過程的測量程序測試過程的側量程序是評價測試過程質量，改進測試過程的基礎，對監視和控制測試過程至關重要。測量包括測試進展，測試費用，軟件錯誤和缺陷數據以及產品淵量等。建立淵試測量程序有3個子目標:1)定義**范圍內的測試過程測量政策和目標。2)制訂測試過程測量計劃。測量計劃中應給出收集，分析和應用測量數據的方法。3)應用測量結果制訂測試過程改進計劃。(III)軟件質量評價軟件質量評價內容包括定義可測量的軟件質量屬性，定義評價軟件工作產品的質量目標等項工作。...

后端融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數損失是，混淆矩陣如圖13所示，規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如圖16所示，中間融合方式用深度神經網絡從三種模態的特征分別抽取高等特征表示，然后合并學習得到的特征表示，再作為下一個深度神經網絡的輸入訓練模型，隱藏層的***函數為relu，輸出層的***函數是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優化器(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...

先將當前軟件樣本件的二進制可執行文件轉換為十六進制字節碼序列，然后采用n-grams方法在十六進制字節碼序列中滑動，產生大量的連續部分重疊的短序列特征，提取得到當前軟件樣本的二進制可執行文件的字節碼n-grams的特征表示。生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統計所有類別已知的軟件樣本的pe可執行文件引用的dll和api信息，從中選取引用頻率**高的多個dll和api信息；然后判斷當前的軟件樣本的導入節里是否存在選擇出的某個引用頻率**高的dll和api信息，如存在，則將當前軟件樣本的該dll或api信息以1表示，否則將其以0表示，從而對當前軟件樣本的所有dll和api信息進...

此外格式結構信息具有明顯的語義信息，但基于格式結構信息的檢測方法沒有提取決定軟件行為的代碼節和數據節信息作為特征。某一種類型的特征都從不同的視角反映刻畫了可執行文件的一些性質，字節碼n-grams、dll和api信息、格式結構信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區分信息，但都存在著一定的局限性，不能充分、綜合、整體的表示可執行文件的本質，使得檢測結果準確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳。此外，惡意軟件通常偽造出和良性軟件相似的特征，逃避反**軟件的檢測。技術實現要素：本發明實施例的目的在于提供一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法，以解決現有采用二進制可執行文件的單一特征類...

12)把節裝入到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計差異：(1)證書表是軟件廠商的可認證的聲明，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證的聲明；(2)惡意軟件的調試數據也明顯小于正常文件的，這是因為惡意軟件為了增加調試的難度，很少有調試數據；(3)惡意軟件4個節(.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**該節是否可讀、可寫、可執行等，部分惡意軟件的代...

為了有效保證這一階段測試的客觀性，必須由**的測試小組來進行相關的系統測試。另外，系統測試過程較為復雜，由于在系統測試階段不斷變更需求造成功能的刪除或增加，從而使程序不斷出現相應的更改，而程序在更改后可能會出現新的問題，或者原本沒有問題的功能由于更改導致出現問題。所以，測試人員必須進行回歸測試。[2]軟件測試方法驗收測試驗收測試是**后一個階段的測試操作，在軟件產品投入正式運行前的所要進行的測試工作。和系統測試相比而言，驗收測試與之的區別就只是測試人員不同，驗收測試則是由用戶來執行這一操作的。驗收測試的主要目標是為向用戶展示所開發出來的軟件符合預定的要求和有關標準，并驗證軟件實際工作的...

3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確，(4)節之間的“間縫”，(5)可疑的代碼重定向，(6)可疑的代碼節名稱，(7)可疑的頭部***，(8)來自，(9)導入地址表被修改，(10)多個pe頭部，(11)可疑的重定位信息，(12)把節裝入到vmm的地址空間，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確，(14)含有可疑標志。存在明顯的統計差異的格式結構特征包括：(1)無證書表；(2)調試數據明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節的資源個數少于正常文件。生成軟件樣本的字節碼n-grams特征視圖，是...

這種傳統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過簡單加殼或混淆后又不能檢測，且使用多態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容，沒有固定的特征，使用該方法也不能檢測。新出現的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件，在釋放到互聯網前，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。基于數據挖掘和機器學習的惡意軟件檢測方法將可執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...

步驟s2、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓練樣本，基于多模態數據融合方法，將訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖輸入深度神經網絡，訓練多模態深度集成模型；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碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓練得到的多模態深度集成模型中，對測試樣本進行檢測并得出檢測結果。進一步的，所述提取軟件樣本的二進制可執行文件的dll和api信息的特征表示，是統計當前軟件樣本的導入節中引用的dll和api；所述提取軟件樣本的二進制可執行文...

當我們拿到一份第三方軟件測試報告的時候，我們可能會好奇第三方軟件檢測機構是如何定義一份第三方軟件測試報告的費用呢，為何價格會存在一些差異，如何找到高性價比的第三方軟件測試機構來出具第三方軟件檢測報告呢。我們可以從以下三個方面著手討論關于軟件檢測機構的第三方軟件測試報告費用的一些問題，對大家在選擇適合價格的軟件檢測機構，出具高性價比的軟件檢測報告有一定的幫助和參考意義。1、首先，軟件檢測機構大小的關系，從資質上來說，軟件檢測機構的規模大小和資質的有效性是沒有任何關系的。可能小型的軟件檢測機構，員工人數規模會小一點，但是出具的CMA或者CNAS第三方軟件檢測報告和大型機構的效力是沒有區別的...

[1]中文名軟件測試方法外文名SoftwareTestingMethod目的測試軟件性能所屬行業計算機作用選擇合適的軟件目錄1概述2原則3分類?靜態測試和動態測試?黑盒測試、白盒測試和灰盒測試?手動測試和自動化測試4不同階段測試?單元測試?集成測試?系統測試?驗收測試5重要性軟件測試方法概述編輯軟件測試方法的目的包括：發現軟件程序中的錯誤、對軟件是否符合設計要求，以及是否符合合同中所要達到的技術要求，進行有關驗證以及評估軟件的質量。**終實現將高質量的軟件系統交給用戶的目的。而軟件的基本測試方法主要有靜態測試和動態測試、功能測試、性能測試、黑盒測試和白盒測試等等。[2]軟件測試方法眾多...

3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確，(4)節之間的“間縫”，(5)可疑的代碼重定向，(6)可疑的代碼節名稱，(7)可疑的頭部***，(8)來自，(9)導入地址表被修改，(10)多個pe頭部，(11)可疑的重定位信息，(12)把節裝入到vmm的地址空間，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確，(14)含有可疑標志。存在明顯的統計差異的格式結構特征包括：(1)無證書表；(2)調試數據明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節的資源個數少于正常文件。生成軟件樣本的字節碼n-grams特征視圖，是...

2）軟件產品登記測試流程材料準備并遞交------實驗室受理------環境準備------測試實施------輸出報告------通知客戶------繳費并取報告服務區域北京、上海、廣州、深圳、重慶、杭州、南京、蘇州等**各地軟件測試報告|軟件檢測報告以“軟件質量為目標，貫穿整個軟件生命周期、覆蓋軟件測試生命周期”的**測試服務模式，真正做到了“軟件測試應該越早介入越好的原則”，從軟件生命周期的每一個環節把控軟件產品質量；提供軟件產品質量度量依據，提供軟件可靠性分析依據。軟件成果鑒定測試結果可以作為軟件類科技成果鑒定的依據。提供功能、性能、標準符合性、易用性、安全性、可靠性等專項測試...

比黑盒適用性廣的優勢就凸顯出來了。[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，即在預先設定的條件下運行被測程序，并分析運行結果。總的來說，這種測試方法就是將以人驅動的測試行為轉化為機器執行的一種過程。對于手動測試，其在設計了測試用例之后，需要測試人員根據設計的測試用例一步一步來執行測試得到實際結果，并將其與期望結果進行比對。[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，通過測試以發現該模塊的實際功能出現不符合的情況和編碼錯誤。由于該模塊的規模不大，功能單一，結構較簡單，且測試人員可通過閱讀源程序清楚知道其...

4)建立與用戶或客戶的聯系，收集他們對測試的需求和建議。(II)制訂技術培訓計劃為高效率地完成好測試工作，測試人員必須經過適當的培訓。制訂技術培訓規劃有3個子目標:1)制訂**的培訓計劃，并在管理上提供包括經費在內的支持。2)制訂培訓目標和具體的培訓計劃。3)成立培訓組，配備相應的工具，設備和教材(III)軟件全生命周期測試提高測試成熟度和改善軟件產品質量都要求將測試工作與軟件生命周期中的各個階段聯系起來。該目標有4個子目標:1)將測試階段劃分為子階段，并與軟件生命周期的各階段相聯系。2)基于已定義的測試子階段，采用軟件生命周期V字模型。3)制訂與淵試相關的工作產品的標準。4)建立測試...

它已被擴展成與軟件生命周期融為一體的一組已定義的活動。測試活動遵循軟件生命周期的V字模型。測試人員在需求分析階段便開始著手制訂測試計劃，并根據用戶或客戶需求建立測試目標，同時設計測試用例并制訂測試通過準則。在集成級上，應成立軟件測試**，提供測試技術培訓，關鍵的測試活動應有相應的測試工具予以支持。在該測試成熟度等級上，沒有正式的評審程序，沒有建立質量過程和產品屬性的測試度量。集成級要實現4個成熟度目標，它們分別是:建立軟件測試**，制訂技術培訓計劃，軟件全壽命周期測試，控制和監視測試過程。(I)建立軟件測試**軟件測試的過程及質量對軟件產品質量有直接影響。由于測試往往是在時間緊，壓力大...

12)把節裝入到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計差異：(1)證書表是軟件廠商的可認證的聲明，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證的聲明；(2)惡意軟件的調試數據也明顯小于正常文件的，這是因為惡意軟件為了增加調試的難度，很少有調試數據；(3)惡意軟件4個節(.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**該節是否可讀、可寫、可執行等，部分惡意軟件的代...

后端融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數損失是，混淆矩陣如圖13所示，規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如圖16所示，中間融合方式用深度神經網絡從三種模態的特征分別抽取高等特征表示，然后合并學習得到的特征表示，再作為下一個深度神經網絡的輸入訓練模型，隱藏層的***函數為relu，輸出層的***函數是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優化器(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...

的值不一定判定表法根據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，主要用于測試系統的業務流程先關注功能和業務是否正確實現，然后再使用等價類和邊界值進行檢測。基本流正確的業務流程來實現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計測試用例降低測試用例設計難度，只要...

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圖。圖5是前端融合模型的準確率變化曲線圖。圖6是前端融合模型的對數損失變化曲線圖。圖7是前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖8是規范化前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。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圖。圖11是后端融合模型的準確率變化曲線圖。圖12是后端融合模型的對數損失變化曲線圖。圖13是后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖14是規范化后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。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圖。圖17是中間融合模型的準確率變化曲線圖。圖...

沒有滿足用戶的需求1未達到需求規格說明書表明的功能2出現了需求規格說明書指明不會出現的錯誤3軟件功能超出了需求規格說明書指明的范圍4軟件質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形式1功能沒有完全實現2產品的實際結果和所期望的結果不一致3沒有達到需求規格說明書所規定的的性能指標等4運行出錯斷電運行終端系統崩潰5界面排版重點不突出，格式不統一6用戶不能接受的其他問題軟件缺陷產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...

且4個隱含層中間間隔設置有dropout層。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經網絡包含2個隱含層，其***個隱含層的神經元個數是64，第二個神經元的隱含層個數是10，且2個隱含層中間設置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。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的epoch值。隨著迭代數的增加，中間融合模型的準確率變化曲線如圖17所示，模型的對數損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出，當epoch值從0增加到20過程中，模型的訓練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓練對數損失和驗證對數損失快速減少；當...

這種傳統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過簡單加殼或混淆后又不能檢測，且使用多態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容，沒有固定的特征，使用該方法也不能檢測。新出現的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件，在釋放到互聯網前，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。基于數據挖掘和機器學習的惡意軟件檢測方法將可執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...

特征之間存在部分重疊，但特征類型間存在著互補，融合這些不同抽象層次的特征可更好的識別軟件的真正性質。且惡意軟件通常偽造出和良性軟件相似的特征，逃避反**軟件的檢測，但惡意軟件很難同時偽造多個抽象層次的特征逃避檢測。基于該觀點，本發明實施例提出一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法，以實現對惡意軟件的有效檢測，提取了三種模態的特征(dll和api信息、pe格式結構信息和字節碼3-grams)，提出了通過前端融合、后端融合和中間融合這三種融合方式集成三種模態的特征，有效提高惡意軟件檢測的準確率和魯棒性，具體步驟如下：步驟s1、提取軟件樣本的二進制可執行文件的dll和api信息、pe格式結...

第三方軟件檢測機構在開展第三方軟件測試的過程中，需要保持測試整體的嚴謹性，也需要對測試結果負責并確保公平公正性。所以，在測試過程中，軟件測試所使用的測試工具也是很重要的一方面。我們簡單介紹一下在軟件檢測過程中使用的那些軟件測試工具。眾所周知，軟件測試的參數項目包括功能性、性能、安全性等參數，而其中出具軟件測試報告主要的就是性能測試和安全測試所需要使用到的工具了。一、軟件測試性能測試工具這個參數的測試工具有loadrunner，jmeter兩大主要工具，國產化性能測試軟件目前市場并未有比較大的突破，其中loadrunner是商業軟件測試工具，jmeter為開源社區版本的性能測試工具。從第...

將訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖輸入深度神經網絡，訓練多模態深度集成模型；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法，首先合并訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的特征，融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為深度神經網絡模型的輸入，訓練多模態深度集成模型；(2)方案二：首先利用訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖分別訓練深度神經網絡模型，合并訓練的三個深度神經網絡模型的決策輸出，并將其作為感知機的輸入，訓練得到*...

I)應用過程數據預防缺陷。這時的軟件**能夠記錄軟件缺陷，分析缺陷模式，識別錯誤根源，制訂防止缺陷再次發生的計劃，提供**這種括動的辦法，并將這些活動貫穿于全**的各個項目中。應用過程數據預防缺陷有礴個成熟度子目標:1)成立缺陷預防組。2)識別和記錄在軟件生命周期各階段引入的軟件缺陷和消除的缺陷。3)建立缺陷原因分析機制，確定缺陷原因。4)管理，開發和測試人員互相配合制訂缺陷預防計劃，防止已識別的缺陷再次發生。缺陷預防計劃要具有可**性。(II)質量控制在本級，軟件**通過采用統計采樣技術，測量**的自信度，測量用戶對**的信賴度以及設定軟件可靠性目標來推進測試過程。為了加強軟件質量控...

本書內容充實、實用性強，可作為高職高專院校計算機軟件軟件測試技術課程的教材，也可作為有關軟件測試的培訓教材，對從事軟件測試實際工作的相關技術人員也具有一定的參考價值。目錄前言第1章軟件測試基本知識第2章測試計劃第3章測試設計和開發第4章執行測試第5章測試技術與應用第6章軟件測試工具第7章測試文檔實例附錄IEEE模板參考文獻軟件測試技術圖書3基本信息書號：軟件測試技術7-113-07054作者：李慶義定價：出版日期：套系名稱：21世紀高校計算機應用技術系列規劃教材出版單位：**鐵道出版社內容簡介本書主要介紹軟件適用測試技術。內容分為三部分，***部分為概念基礎、測試理論的背景及發展，簡要...