在不知道多長的子序列能更好的表示可執(zhí)行文件的情況下，只能以固定窗口大小在字節(jié)碼序列中滑動，產(chǎn)生大量的短序列，由機(jī)器學(xué)習(xí)方法選擇可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征，產(chǎn)生短序列的方法叫n-grams?！?80074ff13b2”的字節(jié)碼序列，如果以3-grams產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列，將得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四個短序列。每個短序列特征的權(quán)重表示有多種方法。**簡單的方法是如果該短序列在具體樣本中出現(xiàn)，就表示為1；如果沒有出現(xiàn)，就表示為0，也可以用。本實(shí)施例采用3-grams方法提取特征，3-grams產(chǎn)生的短序列非常龐大，將產(chǎn)生224＝(16,777,216)個特征，如此龐大的特征集在計算機(jī)內(nèi)存中存儲和算法效率上都是問題。如果短序列特征的tf較小，對機(jī)器學(xué)習(xí)可能沒有意義，選取了tf**高的5000個短序列特征，計算每個短序列特征的，每個短序列特征的權(quán)重是判斷其所在軟件樣本是否為惡意軟件的依據(jù)，也是區(qū)分每個軟件樣本的依據(jù)。(4)前端融合前端融合的架構(gòu)如圖4所示，前端融合方式將三種模態(tài)的特征合并，然后輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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。基于 AI 視覺識別的自動化檢測系統(tǒng)，助力艾策實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線上的零缺陷品控目標(biāo)！軟件測試上海

    坐標(biāo)點(diǎn)(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(gòu)如圖10所示，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后進(jìn)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(jìn)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(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(zhǔn)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(dāng)epoch值從0增加到5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)練對數(shù)損失和驗(yàn)證對數(shù)損失快速減少；當(dāng)epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率小幅提高，訓(xùn)練對數(shù)損失和驗(yàn)證對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準(zhǔn)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(xùn)練迭代數(shù)為40后，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。南昌軟件驗(yàn)收測試中心專業(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%。

    I)應(yīng)用過程數(shù)據(jù)預(yù)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(fā)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(yīng)用過程數(shù)據(jù)預(yù)防缺陷有礴個成熟度子目標(biāo):1)成立缺陷預(yù)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(jī)制，確定缺陷原因。4)管理，開發(fā)和測試人員互相配合制訂缺陷預(yù)防計劃，防止已識別的缺陷再次發(fā)生。缺陷預(yù)防計劃要具有可**性。(II)質(zhì)量控制在本級，軟件**通過采用統(tǒng)計采樣技術(shù)，測量**的自信度，測量用戶對**的信賴度以及設(shè)定軟件可靠性目標(biāo)來推進(jìn)測試過程。為了加強(qiáng)軟件質(zhì)量控制，測試組和質(zhì)量保證組要有負(fù)責(zé)質(zhì)量的人員參加，他們應(yīng)掌握能減少軟件缺陷和改進(jìn)軟件質(zhì)量的技術(shù)和工具。支持統(tǒng)計質(zhì)量控制的子目標(biāo)有:?1)軟件測試組和軟件質(zhì)量保證組建立軟件產(chǎn)品的質(zhì)量目標(biāo)，如:產(chǎn)品的缺陷密度，**的自信度以及可信賴度等。2)測試管理者要將這些質(zhì)量目標(biāo)納入測試計劃中。3)培訓(xùn)測試組學(xué)習(xí)和使用統(tǒng)計學(xué)方法。4)收集用戶需求以建立使用模型(III)優(yōu)化測試過程在測試成熟度的***，己能夠量化測試過程。這樣就可以依據(jù)量化結(jié)果來調(diào)整測試過程。

    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，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，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；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(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，對測試樣本進(jìn)行檢測并得出檢測結(jié)果。進(jìn)一步的，所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示，是統(tǒng)計當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示，是先對當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析，然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示，是先將當(dāng)前軟件樣本件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制字節(jié)碼序列，然后采用n-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動，產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的，采用3-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的。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。

    降低成本對每個階段都進(jìn)行測試，包括文檔，便于控制項目過程缺點(diǎn)依賴文檔，沒有文檔的項目無法使用，復(fù)雜度很高，實(shí)踐需要很強(qiáng)的管理H模型把測試活動完全**出來，將測試準(zhǔn)備和測試執(zhí)行體現(xiàn)出來測試準(zhǔn)備-測試執(zhí)行就緒點(diǎn)其他流程----------設(shè)計等v模型適用于中小企業(yè)需求在開始必須明確，不適用變更需求w模型適用于中大企業(yè)包括文檔也需要測試（需求分析文檔概要設(shè)計文檔詳細(xì)設(shè)計文檔代碼文檔）測試和開發(fā)同步進(jìn)行H模型對公司參與人員技能和溝通要求高測試階段單元測試-集成測試-系統(tǒng)測試-驗(yàn)證測試是否覆蓋代碼白盒測試-黑盒測試-灰盒測試是否運(yùn)行靜態(tài)測試-動態(tài)測試測試手段人工測試-自動化測試其他測試回歸測試-冒*測試功能測試一般功能測試-界面測試-易用性測試-安裝測試-兼容性測試性能測試穩(wěn)定性測試-負(fù)載測試-壓力測試-時間性能-空間性能負(fù)載測試確定在各種工作負(fù)載下，系統(tǒng)各項指標(biāo)變化情況壓力測試:通過確定一個系統(tǒng)的剛好不能接受的性能點(diǎn)。獲得系統(tǒng)能夠提供的**大服務(wù)級別測試用例為特定的目的而設(shè)計的一組測試輸入，執(zhí)行條件和預(yù)期結(jié)果，以便測試是否滿足某個特定需求。通過大量的測試用例來檢測軟件的運(yùn)行效果，它是指導(dǎo)測試工作進(jìn)行的依據(jù)。云計算與 AI 融合：深圳艾策的創(chuàng)新解決方案。CMA第三方軟件測評

漏洞掃描報告顯示依賴庫存在5個已知CVE漏洞。軟件測試上海

    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(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，對測試樣本進(jìn)行檢測并得出檢測結(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)評估使用了不同時期的惡意軟件和良性軟件樣本，包含了7871個良性軟件樣本和8269個惡意軟件樣本，其中4103個惡意軟件樣本是2011年以前發(fā)現(xiàn)的，4166個惡意軟件樣本是近年來新發(fā)現(xiàn)的；3918個良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統(tǒng)中收集的，3953個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82697871(2)評價指標(biāo)及方法分類性能主要用兩個指標(biāo)來評估：準(zhǔn)確率和對數(shù)損失。準(zhǔn)確率測量所有預(yù)測中正確預(yù)測的樣本占總樣本的比例，*憑準(zhǔn)確率通常不足以評估預(yù)測的魯棒性，因此還需要使用對數(shù)損失。對數(shù)損失(logarithmicloss)，也稱交叉熵?fù)p失(cross-entropyloss)，是在概率估計上定義的，用于測量預(yù)測類別與真實(shí)類別之間的差距大小。軟件測試上海