等價類劃分法將不能窮舉的測試過程進行合理分類，從而保證設計出來的測試用例具有完整性和**性。有數(shù)據(jù)輸入的地方，可以使用等價類劃分法。從大量數(shù)據(jù)中挑選少量**數(shù)據(jù)進行測試有效等價類：符合需求規(guī)格說明書規(guī)定的數(shù)據(jù)用來測試功能是否正確實現(xiàn)無效等價類：不合理的輸入數(shù)據(jù)**—用來測試程序是否有強大的異常處理能力（健壯性）使用**少的測試數(shù)據(jù)，達到**好的測試質量邊界值分析法對輸入或輸出的邊界值進行測試的一種黑盒測試方法。是作為對等價類劃分法的補充，這種情況下，其測試用例來自等價類的邊界。邊界點1、邊界是指相對于輸入等價類和輸出等價類而言，稍高于、稍低于其邊界值的一些特定情況。2、邊界點分為上點、內點和離點。如果是范圍[1,100]需要選擇0,1,2,50,99,100,101如果是個數(shù)**多20個[0,20]需要測0,10,20，-1,21因果圖分析法用畫圖的方式表達輸入條件和輸出結果之間的關系。1恒等2與3或4非5互斥1個或者不選6***必須是1個7包含可以多選不能不選8要求如果a=1，則要求b必須是1，反之如果a=0時，b的值無所謂9**關系當a=1時，要求b必須為0；而當a=0時。覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測方案設計與實施！軟件驗收測試報告價格

    坐標點(0,1)**一個完美的分類器，它將所有的樣本都正確分類。roc曲線越接近左上角，該分類器的性能越好。從圖9可以看出，該方案的roc曲線非常接近左上角，性能較優(yōu)。另外，前端融合模型的auc值為。(5)后端融合后端融合的架構如圖10所示，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓練神經網絡模型，然后進行決策融合，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。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，后端融合模型的準確率變化曲線如圖11所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖12所示。從圖11和圖12可以看出，當epoch值從0增加到5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(shù)損失和驗證對數(shù)損失快速減少；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小幅提高，訓練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為40。確定模型的訓練迭代數(shù)為40后，進行了10折交叉驗證實驗。第三方軟件安全評測報價功能完整性測試發(fā)現(xiàn)3項宣傳功能未完全實現(xiàn)。

    ***級初始級TMM初始級軟件測試過程的特點是測試過程無序，有時甚至是混亂的，幾乎沒有妥善定義的。初始級中軟件的測試與調試常常被混為一談，軟件開發(fā)過程中缺乏測試資源，工具以及訓練有素的測試人員。初始級的軟件測試過程沒有定義成熟度目標。第二級定義級TMM的定義級中，測試己具備基本的測試技術和方法，軟件的測試與調試己經明確地被區(qū)分開。這時，測試被定義為軟件生命周期中的一個階段，它緊隨在編碼階段之后。但在定義級中，測試計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的定義級中需實現(xiàn)3個成熟度目標:制訂測試與調試目標，啟動測試計劃過程，制度化基本的測試技術和方法。(I)制訂測試與調試目標軟件**必須消晰地區(qū)分軟件開發(fā)的測試過程與調試過程，識別各自的目標，任務和括動。正確區(qū)分這兩個過程是提高軟件**測試能力的基礎。與調試工作不同，測試工作是一種有計劃的活動，可以進行管理和控制。這種管理和控制活動需要制訂相應的策略和政策，以確定和協(xié)調這兩個過程。制訂測試與調試目標包含5個子成熟度目標:1)分別形成測試**和調試**，并有經費支持。2)規(guī)劃并記錄測試目標。3)規(guī)劃井記錄調試目標。4)將測試和調試目標形成文檔。

    在數(shù)字化轉型加速的，軟件檢測公司已成為保障各行業(yè)信息化系統(tǒng)穩(wěn)定運行的力量。深圳艾策信息科技有限公司作為國內軟件檢測公司領域的企業(yè)，始終以技術創(chuàng)新為驅動力，深耕電力能源、科研教育、政企單位、研發(fā)科技及醫(yī)療機構等垂直場景，為客戶提供從需求分析到運維優(yōu)化的全鏈條質量保障服務。以專業(yè)能力筑牢行業(yè)壁壘作為專注于軟件檢測的技術型企業(yè)，艾策科技通過AI驅動的智能檢測平臺，實現(xiàn)了測試流程的自動化、化與智能化。其產品——軟件檢測系統(tǒng)，整合漏洞掃描、壓力測試、合規(guī)性驗證等20余項功能模塊，可快速定位代碼缺陷、性能瓶頸及安全風險，幫助客戶將軟件故障率降低60%以上。針對電力能源行業(yè)，艾策科技開發(fā)了電網調度系統(tǒng)專項檢測方案，成功保障某省級電力公司百萬級用戶數(shù)據(jù)安全；在科研教育領域，其實驗室管理軟件檢測服務覆蓋全國50余所高校，助力科研數(shù)據(jù)存儲與分析的合規(guī)性升級。此外，公司為政企單位政務云平臺、研發(fā)科技企業(yè)創(chuàng)新產品、醫(yī)療機構智慧醫(yī)療系統(tǒng)提供的定制化檢測服務，均獲得客戶高度認可。差異化服務塑造行業(yè)作為軟件檢測公司，艾策科技突破傳統(tǒng)檢測模式，推出“檢測+培訓+咨詢”一體化服務體系。通過定期發(fā)布行業(yè)安全白皮書、舉辦技術研討會。用戶隱私測評確認數(shù)據(jù)采集范圍超出聲明條款3項。

    3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確，(4)節(jié)之間的“間縫”，(5)可疑的代碼重定向，(6)可疑的代碼節(jié)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(jié)裝入到vmm的地址空間，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確，(14)含有可疑標志。存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結構特征包括：(1)無證書表；(2)調試數(shù)據(jù)明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節(jié)的資源個數(shù)少于正常文件。生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖，是統(tǒng)計了每個短序列特征的詞頻(termfrequency，tf)，即該短序列特征在軟件樣本中出現(xiàn)的頻率。先從當前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個短序列特征；然后計算選取的每個短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積，并將其作為選取的每個短序列特征的特征值，，表示該短序列特征表示其所在軟件樣本的能力越強；**后在選取的詞頻tf**高的多個短序列特征中選取，生成字節(jié)碼n-grams特征視圖。：＝tf×idf；tf(termfrequency)是詞頻，定義如下：其中，ni,j是短序列特征i在軟件樣本j中出現(xiàn)的次數(shù)，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現(xiàn)的次數(shù)之和。艾策科技發(fā)布產品：智能企業(yè)管理平臺。軟件系統(tǒng)評測報價

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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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)；(3)惡意軟件4個節(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，這是因為惡意軟件很少使用圖形界面資源，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，文件結構的某些部分重疊，同時對一些屬性進行了特別設置以達到anti-dump、anti-debug或抗反匯編。軟件驗收測試報告價格