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    每一種信息的來源或者形式，都可以稱為一種模態。例如，人有觸覺，聽覺，視覺，嗅覺。多模態機器學習旨在通過機器學習的方法實現處理和理解多源模態信息的能力。多模態學習從1970年代起步，經歷了幾個發展階段，在2010年后***步入深度學習(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學習可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創建復雜的深度多模態模型。目前，多模態數據融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數據水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(intermediate-fusion)。前端融合將多個**的數據集融合成一個單一的特征向量空間，然后將其用作機器學習算法的輸入，訓練機器學習模型，如圖1所示。由于多模態數據的前端融合往往無法充分利用多個模態數據間的互補性，且前端融合的原始數據通常包含大量的冗余信息。因此，多模態前端融合方法常常與特征提取方法相結合以剔除冗余信息，基于領域經驗從每個模態中提取更高等別的特征表示，或者應用深度學習算法直接學習特征表示，然后在特性級別上進行融合。后端融合則是將不同模態數據分別訓練好的分類器輸出決策進行融合，如圖2所示。網絡延遲測評顯示亞太地區響應時間超歐盟2倍。第三方軟件質量檢測中心

    所述生成軟件樣本的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信息進行表示形成當前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。進一步的，所述生成軟件樣本的格式信息特征視圖，是從當前軟件樣本的pe格式結構信息中選取可能區分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構特征，形成當前軟件樣本的格式信息特征視圖。進一步的，所述從當前軟件樣本的pe格式結構信息中選取可能區分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構特征，是從當前軟件樣本的pe格式結構信息中確定存在特定格式異常的pe格式結構特征以及存在明顯的統計差異的格式結構特征；所述特定格式異常包括：(1)代碼從**后一節開始執行，(2)節頭部可疑的屬性，(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，。遼寧軟件評測公司第三方測評顯示軟件運行穩定性達99.8%，未發現重大系統崩潰隱患。

    快速原型模型部分需求-原型-補充-運行外包公司預先不能明確定義需求的軟件系統的開發，更好的滿足用戶需求并減少由于軟件需求不明確帶來的項目開發風險。不適合大型系統的開發，前提要有一個展示性的產品原型，在一定程度上的補充，限制開發人員的創新。螺旋模型每次功能都要**行風險評估，需求設計-測試很大程度上是一種風險驅動的方法體系，在每個階段循環前，都進行風險評估。需要有相當豐富的風險評估經驗和專門知識，在風險較大的項目開發中，很有必要，多次迭代，增加成本。軟件測試模型需求分析-概要設計-詳細設計-開發-單元測試-集成測試-系統測試-驗收測試***清楚標識軟件開發的階段包含底層測試和高層測試采用自頂向下逐步求精的方式把整個開發過程分成不同的階段，每個階段的工作都很明確，便于控制開發過程。缺點程序已經完成，錯誤在測試階段發現或沒有發現，不能及時修改而且需求經常變化導致V步驟反復執行，工作量很大。W模型開發一個V測試一個V用戶需求驗收測試設計需求分析系統測試設計概要設計集成測試設計詳細設計單元測試設計編碼單元測試集成集成測試運行系統測試交付驗收測試***測試更早的介入，可以發現開發初期的缺陷。

    [3]軟件測試方法原則編輯1.盡早不斷測試的原則應當盡早不斷地進行軟件測試。據統計約60%的錯誤來自設計以前，并且修正一個軟件錯誤所需的費用將隨著軟件生存周期的進展而上升。錯誤發現得越早，修正它所需的費用就越少。[4]測試用例由測試輸入數據和與之對應的預期輸出結果這兩部分組成。[4]3.**測試原則(1)**測試原則。這是指軟件測試工作由在經濟上和管理上**于開發機構的**進行。程序員應避免檢査自己的程序，程序設計機構也不應測試自己開發的程序。軟件開發者難以客觀、有效地測試自己的軟件，而找出那些因為對需求的誤解而產生的錯誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則。在設計時，測試用例應當包括合法的輸入條件和不合法的輸入條件。[4](3)錯誤群集原則。軟件錯誤呈現群集現象。經驗表明，某程序段剩余的錯誤數目與該程序段中已發現的錯誤數目成正比，所以應該對錯誤群集的程序段進行重點測試。[4](4)嚴格性原則。嚴格執行測試計劃，排除測試的隨意性。[4](5)覆蓋原則。應當對每一個測試結果做***的檢查。[4](6)定義功能測試原則。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)回歸測試原則。應妥善保留測試用例。用戶體驗測評中界面交互評分低于同類產品均值15.6%。

    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。從第三方軟件檢測機構的角度上來說，是不太建議使用開源測試工具的。首先，開源測試工具并不能確保結果的準確性，雖然技術層面上來說都可以進行測試，但是因為開源更多的需要考量軟件測試人員的測試技術如何進行使用，涉及到了人為因素的影響，一般第三方軟件檢測機構都會使用loadrunner作為性能測試的工具來進行使用。而loadrunner被加拿大的一家公司收購以后，在整個中國市場區域的銷售和營銷都以第三方軟件檢測機構為基礎來開展工作。2025 年 IT 趨勢展望：深圳艾策的五大技術突破。成都第三方軟件測試中心

艾策檢測針對智能穿戴設備開發動態壓力測試系統，確保人機交互的舒適性與安全性。第三方軟件質量檢測中心

    嘗試了前端融合、后端融合和中間融合三種融合方法對進行有效融合，有效提高了惡意軟件的準確率，具備較好的泛化性能和魯棒性。實驗結果顯示，相對**且互補的特征視圖和不同深度學習融合機制的使用明顯提高了檢測方法的檢測能力和泛化性能，其中較優的中間融合方法取得了％的準確率，對數損失為，auc值為。有效解決了現有采用二進制可執行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法檢測結果準確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題。另外，惡意軟件很難同時偽造良性軟件的多個抽象層次的特征以逃避檢測，本發明實施例同時融合軟件的二進制可執行文件的多個抽象層次的特征，可準確檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件，解決了現有采用二進制可執行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法難以檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問題。附圖說明為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖**是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1是前端融合方法的流程圖。第三方軟件質量檢測中心