當(dāng)我們拿到一份第三方軟件測(cè)試報(bào)告的時(shí)候，我們可能會(huì)好奇第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)是如何定義一份第三方軟件測(cè)試報(bào)告的費(fèi)用呢，為何價(jià)格會(huì)存在一些差異，如何找到高性價(jià)比的第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)來出具第三方軟件檢測(cè)報(bào)告呢。我們可以從以下三個(gè)方面著手討論關(guān)于軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的第三方軟件測(cè)試報(bào)告費(fèi)用的一些問題，對(duì)大家在選擇適合價(jià)格的軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)，出具高性價(jià)比的軟件檢測(cè)報(bào)告有一定的幫助和參考意義。1、首先，軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)大小的關(guān)系，從資質(zhì)上來說，軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的規(guī)模大小和資質(zhì)的有效性是沒有任何關(guān)系的?？赡苄⌒偷能浖z測(cè)機(jī)構(gòu)，員工人數(shù)規(guī)模會(huì)小一點(diǎn)，但是出具的CMA或者CNAS第三方軟件檢測(cè)報(bào)告和大型機(jī)構(gòu)的效力是沒有區(qū)別的。但是，小機(jī)構(gòu)在人員數(shù)量，運(yùn)營(yíng)成本都會(huì)成本比較低，在這里其實(shí)是可以降低一份第三方軟件測(cè)試報(bào)告的部分費(fèi)用，所以反過來說，小型軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的價(jià)格可能更加具有競(jìng)爭(zhēng)力。2、軟件檢測(cè)流程的關(guān)系，為何流程會(huì)和第三方軟件測(cè)試的費(fèi)用有關(guān)系呢。因?yàn)?，一個(gè)機(jī)構(gòu)的軟件檢測(cè)流程如果是高效率流轉(zhuǎn)，那么在同等時(shí)間內(nèi)，軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)可以更高效的對(duì)軟件測(cè)試報(bào)告進(jìn)行產(chǎn)出，相對(duì)來說，時(shí)間成本就會(huì)降低，提高測(cè)試報(bào)告的出具效率。人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用：艾策科技的實(shí)踐案例。軟件應(yīng)用系統(tǒng)安全測(cè)試報(bào)告

    **小化對(duì)數(shù)損失基本等價(jià)于**大化分類器的準(zhǔn)確度，對(duì)于完美的分類器，對(duì)數(shù)損失值為0。對(duì)數(shù)損失函數(shù)的計(jì)算公式如下：其中，y為輸出變量即輸出的測(cè)試樣本的檢測(cè)結(jié)果，x為輸入變量即測(cè)試樣本，l為損失函數(shù)，n為測(cè)試樣本(待檢測(cè)軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件)數(shù)目，yij是一個(gè)二值指標(biāo)，表示與輸入的第i個(gè)測(cè)試樣本對(duì)應(yīng)的類別j，類別j指良性軟件或惡意軟件，pij為輸入的第i個(gè)測(cè)試樣本屬于類別j的概率，m為總類別數(shù)，本實(shí)施例中m＝2。分類器的性能也可用roc曲線(receiveroperatingcharacteristic)評(píng)價(jià)，roc曲線的縱軸是檢測(cè)率(true****itiverate)，橫軸是誤報(bào)率(false****itiverate)，該曲線反映的是隨著檢測(cè)閾值變化下檢測(cè)率與誤報(bào)率之間的關(guān)系曲線。roc曲線下面積(areaunderroccurve，auc)的值是評(píng)價(jià)分類器比較綜合的指標(biāo)，auc的值通常介于，較大的auc值一般表示分類器的性能較優(yōu)。(3)特征提取提取dll和api信息特征視圖dll(dynamiclinklibrary)文件為動(dòng)態(tài)鏈接庫文件，執(zhí)行某一個(gè)程序時(shí)，相應(yīng)的dll文件就會(huì)被調(diào)用。一個(gè)應(yīng)用程序可使用多個(gè)dll文件，一個(gè)dll文件也可能被不同的應(yīng)用程序使用。api(applicationprogramminginterface)函數(shù)是windows提供給用戶作為應(yīng)用程序開發(fā)的接口。佛山軟件產(chǎn)品檢測(cè)報(bào)告代碼簽名驗(yàn)證確認(rèn)所有組件均經(jīng)過可信機(jī)構(gòu)認(rèn)證。

    比黑盒適用性廣的優(yōu)勢(shì)就凸顯出來了。[5]軟件測(cè)試方法手動(dòng)測(cè)試和自動(dòng)化測(cè)試自動(dòng)化測(cè)試，顧名思義就是軟件測(cè)試的自動(dòng)化，即在預(yù)先設(shè)定的條件下運(yùn)行被測(cè)程序，并分析運(yùn)行結(jié)果?？偟膩碚f，這種測(cè)試方法就是將以人驅(qū)動(dòng)的測(cè)試行為轉(zhuǎn)化為機(jī)器執(zhí)行的一種過程。對(duì)于手動(dòng)測(cè)試，其在設(shè)計(jì)了測(cè)試用例之后，需要測(cè)試人員根據(jù)設(shè)計(jì)的測(cè)試用例一步一步來執(zhí)行測(cè)試得到實(shí)際結(jié)果，并將其與期望結(jié)果進(jìn)行比對(duì)。[5]軟件測(cè)試方法不同階段測(cè)試編輯軟件測(cè)試方法單元測(cè)試單元測(cè)試主要是對(duì)該軟件的模塊進(jìn)行測(cè)試，通過測(cè)試以發(fā)現(xiàn)該模塊的實(shí)際功能出現(xiàn)不符合的情況和編碼錯(cuò)誤。由于該模塊的規(guī)模不大，功能單一，結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單，且測(cè)試人員可通過閱讀源程序清楚知道其邏輯結(jié)構(gòu)，首先應(yīng)通過靜態(tài)測(cè)試方法，比如靜態(tài)分析、代碼審查等，對(duì)該模塊的源程序進(jìn)行分析，按照模塊的程序設(shè)計(jì)的控制流程圖，以滿足軟件覆蓋率要求的邏輯測(cè)試要求。另外，也可采用黑盒測(cè)試方法提出一組基本的測(cè)試用例，再用白盒測(cè)試方法進(jìn)行驗(yàn)證。若用黑盒測(cè)試方法所產(chǎn)生的測(cè)試用例滿足不了軟件的覆蓋要求，可采用白盒法增補(bǔ)出新的測(cè)試用例，以滿足所需的覆蓋標(biāo)準(zhǔn)。其所需的覆蓋標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)視模塊的實(shí)際具體情況而定。

    將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，如表3所示。從表3可以看出，前端融合和中間融合較基于模態(tài)特征的檢測(cè)準(zhǔn)確率更高，損失率更低。后端融合是三種融合方法中較弱的，雖然明顯優(yōu)于基于dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)特征的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，但稍弱于基于字節(jié)碼3-grams特征的結(jié)果。中間融合是三種融合方法中**好的，各項(xiàng)性能指標(biāo)都非常接近**優(yōu)值。表3實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比本實(shí)施例提出了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams)，提出了通過三種融合方式(前端融合、后端融合、中間融合)集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相對(duì)**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)制的使用明顯提高了檢測(cè)方法的檢測(cè)能力和泛化性能，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準(zhǔn)確率，對(duì)數(shù)損失為，auc值為，各項(xiàng)性能指標(biāo)已接近**優(yōu)值。考慮到樣本集可能存在噪聲，本實(shí)施例提出的方法已取得了比較理想的結(jié)果。由于惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)模態(tài)的特征，本實(shí)施例提出的方法比單模態(tài)特征方法更魯棒。以上所述*為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。壓力測(cè)試表明系統(tǒng)在5000并發(fā)用戶時(shí)響應(yīng)延遲激增300%。

    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):。艾策科技：如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策！軟件應(yīng)用系統(tǒng)安全測(cè)試報(bào)告

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策：艾策科技如何提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。軟件應(yīng)用系統(tǒng)安全測(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。軟件應(yīng)用系統(tǒng)安全測(cè)試報(bào)告