AI模型測(cè)試需覆蓋準(zhǔn)確性、魯棒性及公平性三大維度。在圖像識(shí)別系統(tǒng)中，采用FGSM算法生成對(duì)抗樣本，驗(yàn)證模型在噪聲干擾下的識(shí)別準(zhǔn)確率降幅（要求＜5%）。某***風(fēng)控模型測(cè)試中，發(fā)現(xiàn)對(duì)35-40歲年齡段的F1分?jǐn)?shù)***低于其他群體，觸發(fā)公平性預(yù)警。測(cè)試工具鏈包含TensorFlow Model Analysis（TFMA）評(píng)估AUC-ROC曲線，IBM AI Fairness 360檢測(cè)群體偏差。壓力測(cè)試需構(gòu)建長尾分布測(cè)試集，驗(yàn)證模型在罕見場景的表現(xiàn)?？山忉屝詼y(cè)試使用LIME工具，確保特征重要性權(quán)重符合業(yè)務(wù)邏輯。模型迭代時(shí)需進(jìn)行AB測(cè)試，某推薦系統(tǒng)通過雙盲測(cè)試發(fā)現(xiàn)新模型CTR提升12%但客訴率增加3%，**終決策暫緩上線。無障礙測(cè)評(píng)認(rèn)定視覺障礙用戶支持功能缺失4項(xiàng)。軟件檢測(cè)報(bào)告哪家便宜點(diǎn)

    評(píng)審步驟以及評(píng)審記錄機(jī)制。3)評(píng)審項(xiàng)由上層****。通過培訓(xùn)參加評(píng)審的人員，使他們理解和遵循相牢的評(píng)審政策，評(píng)審步驟。(II)建立測(cè)試過程的測(cè)量程序測(cè)試過程的側(cè)量程序是評(píng)價(jià)測(cè)試過程質(zhì)量，改進(jìn)測(cè)試過程的基礎(chǔ)，對(duì)監(jiān)視和控制測(cè)試過程至關(guān)重要。測(cè)量包括測(cè)試進(jìn)展，測(cè)試費(fèi)用，軟件錯(cuò)誤和缺陷數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品淵量等。建立淵試測(cè)量程序有3個(gè)子目標(biāo):1)定義**范圍內(nèi)的測(cè)試過程測(cè)量政策和目標(biāo)。2)制訂測(cè)試過程測(cè)量計(jì)劃。測(cè)量計(jì)劃中應(yīng)給出收集，分析和應(yīng)用測(cè)量數(shù)據(jù)的方法。3)應(yīng)用測(cè)量結(jié)果制訂測(cè)試過程改進(jìn)計(jì)劃。(III)軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)內(nèi)容包括定義可測(cè)量的軟件質(zhì)量屬性，定義評(píng)價(jià)軟件工作產(chǎn)品的質(zhì)量目標(biāo)等項(xiàng)工作。軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)有2個(gè)子目標(biāo):1)管理層，測(cè)試組和軟件質(zhì)量保證組要制訂與質(zhì)量有關(guān)的政策，質(zhì)量目標(biāo)和軟件產(chǎn)品質(zhì)量屬性。2)測(cè)試過程應(yīng)是結(jié)構(gòu)化，己測(cè)量和己評(píng)價(jià)的，以保證達(dá)到質(zhì)量目標(biāo)。第五級(jí)?優(yōu)化，預(yù)防缺陷和質(zhì)量控制級(jí)由于本級(jí)的測(cè)試過程是可重復(fù)，已定義，已管理和己測(cè)量的，因此軟件**能夠優(yōu)化調(diào)整和持續(xù)改進(jìn)測(cè)試過程。測(cè)試過程的管理為持續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量和過程質(zhì)量提供指導(dǎo)，并提供必要的基礎(chǔ)設(shè)施。優(yōu)化，預(yù)防缺陷和質(zhì)量控制級(jí)有3個(gè)要實(shí)現(xiàn)的成熟度目標(biāo):。陜西軟件檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室整合多學(xué)科團(tuán)隊(duì)的定制化檢測(cè)方案，體現(xiàn)艾策服務(wù)于制造的技術(shù)深度。

    將訓(xùn)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(jié)碼n-grams特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練多模態(tài)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(xùn)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(jié)碼n-grams特征視圖的特征，融合成一個(gè)單一的特征向量空間，然后將其作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型；(2)方案二：首先利用訓(xùn)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(jié)碼n-grams特征視圖分別訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，合并訓(xùn)練的三個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的決策輸出，并將其作為感知機(jī)的輸入，訓(xùn)練得到**終的多模態(tài)深度集成模型；(3)方案三：采用中間融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別學(xué)習(xí)訓(xùn)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(jié)碼n-grams特征視圖的高等特征表示，并合并學(xué)習(xí)得到的訓(xùn)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(jié)碼n-grams特征視圖的高等特征表示融合成一個(gè)單一的特征向量空間，然后將其作為下一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，訓(xùn)練得到多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測(cè)試樣本。

    ***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。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。

    [3]軟件測(cè)試方法原則編輯1.盡早不斷測(cè)試的原則應(yīng)當(dāng)盡早不斷地進(jìn)行軟件測(cè)試。據(jù)統(tǒng)計(jì)約60%的錯(cuò)誤來自設(shè)計(jì)以前，并且修正一個(gè)軟件錯(cuò)誤所需的費(fèi)用將隨著軟件生存周期的進(jìn)展而上升。錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)得越早，修正它所需的費(fèi)用就越少。[4]測(cè)試用例由測(cè)試輸入數(shù)據(jù)和與之對(duì)應(yīng)的預(yù)期輸出結(jié)果這兩部分組成。[4]3.**測(cè)試原則(1)**測(cè)試原則。這是指軟件測(cè)試工作由在經(jīng)濟(jì)上和管理上**于開發(fā)機(jī)構(gòu)的**進(jìn)行。程序員應(yīng)避免檢査自己的程序，程序設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)也不應(yīng)測(cè)試自己開發(fā)的程序。軟件開發(fā)者難以客觀、有效地測(cè)試自己的軟件，而找出那些因?yàn)閷?duì)需求的誤解而產(chǎn)生的錯(cuò)誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則。在設(shè)計(jì)時(shí)，測(cè)試用例應(yīng)當(dāng)包括合法的輸入條件和不合法的輸入條件。[4](3)錯(cuò)誤群集原則。軟件錯(cuò)誤呈現(xiàn)群集現(xiàn)象。經(jīng)驗(yàn)表明，某程序段剩余的錯(cuò)誤數(shù)目與該程序段中已發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤數(shù)目成正比，所以應(yīng)該對(duì)錯(cuò)誤群集的程序段進(jìn)行重點(diǎn)測(cè)試。[4](4)嚴(yán)格性原則。嚴(yán)格執(zhí)行測(cè)試計(jì)劃，排除測(cè)試的隨意性。[4](5)覆蓋原則。應(yīng)當(dāng)對(duì)每一個(gè)測(cè)試結(jié)果做***的檢查。[4](6)定義功能測(cè)試原則。檢查程序是否做了要做的事*是成功的一半，另一半是看程序是否做了不屬于它做的事。[4](7)回歸測(cè)試原則。應(yīng)妥善保留測(cè)試用例。艾策醫(yī)療檢測(cè)中心為體外診斷試劑提供全流程合規(guī)性驗(yàn)證服務(wù)。甘肅第三方軟件測(cè)評(píng)單位

艾策檢測(cè)為新能源汽車電池提供安全性能深度解析。軟件檢測(cè)報(bào)告哪家便宜點(diǎn)

    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。軟件檢測(cè)報(bào)告哪家便宜點(diǎn)