optimizer)采用的是adagrad,batch_size是40。深度神經網絡模型訓練基本都是基于梯度下降的,尋找函數值下降速度**快的方向,沿著下降方向迭代,迅速到達局部**優解的過程就是梯度下降的過程。使用訓練集中的全部樣本訓練一次就是一個epoch,整個訓練集被使用的總次數就是epoch的值。epoch值的變化會影響深度神經網絡的權重值的更新次數。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的epoch值。隨著迭代數的增加,前端融合模型的準確率變化曲線如圖5所示,模型的對數損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出,當epoch值從0增加到5過程中,模型的驗證準確率和驗證對數損失有一定程度的波動;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基本不變,訓練和驗證對數損失基本不變;綜合分析圖5和圖6的準確率和對數損失變化曲線,選取epoch的較優值為30。確定模型的訓練迭代數為30后,進行了10折交叉驗證實驗。前端融合模型的10折交叉驗證的準確率是%,對數損失是,混淆矩陣如圖7所示,規范化后的混淆矩陣如圖8所示。前端融合模型的roc曲線如圖9所示,該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報率之間的關系曲線。網絡延遲測評顯示亞太地區響應時間超歐盟2倍。系統性能測試報告
Alpha測試主要是對軟件產品的功能、局域化、界面、可使用性以及性能等等方面進行評價。而Beta測試是在實際環境中由多個用戶對其進行測試,并將在測試過程中發現的錯誤有效反饋給軟件開發者。所以在測試過程中用戶必須定期將所遇到的問題反饋給開發者。[2]軟件測試方法重要性編輯軟件測試的目的就是確保軟件的質量、確認軟件以正確的方式做了你所期望的事情,所以他的工作主要是發現軟件的錯誤、有效定義和實現軟件成分由低層到高層的組裝過程、驗證軟件是否滿足任務書和系統定義文檔所規定的技術要求、為軟件質量模型的建立提供依據。軟件的測試不*是要確保軟件的質量,還要給開發人員提供信息,以方便其為風險評估做相應的準備,重要的是他要貫穿在整個軟件開發的過程中,保證整個軟件開發的過程是高質量的。[6]軟件測試時在軟件設計及程序編碼之后,在軟件運行之前進行**為合適。考慮到測試人員在軟件開發過程中的尋找Bug、避免軟件開發過程中的缺陷、關注用戶的需求等任務,所以作為軟件開發人員,軟件測試要嵌入在整個軟件開發的過程中,比如在軟件的設計和程序的編碼等階段都得嵌入軟件測試的部分,要時時檢查軟件的可行性,但是作為的軟件測試工作。長沙軟件驗收測試中心深圳艾策信息科技:打造智慧供應鏈的關鍵技術。
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碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓練得到的多模態深度集成模型中,對測試樣本進行檢測并得出檢測結果。實驗結果與分析(1)樣本數據集選取實驗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年以前發現的,4166個惡意軟件樣本是近年來新發現的;3918個良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統中收集的,3953個良性軟件樣本是從全新安裝的32位windows7系統中收集的。所有的惡意軟件樣本都是從vxheavens網站中收集的,所有的樣本格式都是windowspe格式的,樣本數據集構成如表1所示。表1樣本數據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)評價指標及方法分類性能主要用兩個指標來評估:準確率和對數損失。準確率測量所有預測中正確預測的樣本占總樣本的比例,*憑準確率通常不足以評估預測的魯棒性,因此還需要使用對數損失。對數損失(logarithmicloss),也稱交叉熵損失(cross-entropyloss),是在概率估計上定義的,用于測量預測類別與真實類別之間的差距大小。
[1]中文名軟件測試方法外文名SoftwareTestingMethod目的測試軟件性能所屬行業計算機作用選擇合適的軟件目錄1概述2原則3分類?靜態測試和動態測試?黑盒測試、白盒測試和灰盒測試?手動測試和自動化測試4不同階段測試?單元測試?集成測試?系統測試?驗收測試5重要性軟件測試方法概述編輯軟件測試方法的目的包括:發現軟件程序中的錯誤、對軟件是否符合設計要求,以及是否符合合同中所要達到的技術要求,進行有關驗證以及評估軟件的質量。**終實現將高質量的軟件系統交給用戶的目的。而軟件的基本測試方法主要有靜態測試和動態測試、功能測試、性能測試、黑盒測試和白盒測試等等。[2]軟件測試方法眾多,比較常用到的測試方法有等價類劃分、場景法,偶爾會使用到的測試方法有邊界值和判定表,還有包括不經常使用到的正交排列法和測試大綱法。其中等價類劃分、邊界值分析、判定表等屬于黑盒測試方法;只對功能是否可以滿足規定要求進行檢查,主要用于軟件的確認測試階段。白盒測試也叫做結構測試或邏輯驅動測試,是基于覆蓋的全部代碼和路徑、條件的測試,通過測試檢測產品內部性能,檢驗程序中的路徑是否可以按照要求完成工作,但是并不對功能進行測試,主要用于軟件的驗證。能耗評估顯示后臺服務耗電量超出行業基準值42%。
先將訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖分別輸入至一個深度神經網絡中抽取高等特征表示,然后合并抽取的高等特征表示并將其作為下一個深度神經網絡的輸入進行模型訓練,得到多模態深度集成模型。進一步的,所述多模態深度集成模型的隱藏層的***函數采用relu,輸出層的***函數采用sigmoid,中間使用dropout層進行正則化,優化器采用adagrad。進一步的,所述訓練得到的多模態深度集成模型中,用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經網絡包含3個隱含層,且3個隱含層中間間隔設置有dropout層;用于抽取格式信息特征視圖的深度神經網絡包含2個隱含層,且2個隱含層中間設置有dropout層;用于抽取字節碼n-grams特征視圖的深度神經網絡包含4個隱含層,且4個隱含層中間間隔設置有dropout層;用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經網絡包含2個隱含層,且2個隱含層中間設置有dropout層;所述dropout層的dropout率均等于。本發明實施例的有益效果是,提出了一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法,應用了多模態深度學習方法來融合dll和api、格式結構信息、字節碼n-grams特征。兼容性測試涵蓋35款設備,通過率91.4%。天津軟件安全評測
如何選擇適合企業的 IT 解決方案?系統性能測試報告
針對cma和cnas第三方軟件測試機構的資質,客戶在確定合作前需要同時確認資質的有效期,因為軟件測試資質都是有一定有效期的,如果軟件測試公司在業務開展的過程中有違規或者不受認可的操作和行為,有可能會被吊銷資質執照,這一點需要特別注意。第三,軟件測試機構的資質所涵蓋的業務參數,通常來講,軟件測試報告一般針對軟件的八大參數進行測試,包括軟件功能測試、軟件性能測試、軟件信息安全測試、軟件兼容性測試、軟件可靠性測試、軟件穩定性測試、軟件可移植測試、軟件易用性測試。這幾個參數在cma或者cnas的官方網站都可以進行查詢和確認第四,軟件測試機構或者公司的本身信用背景,那么用戶可以去檢查一下公司的信用記錄,是否有不良的投訴或者法律糾紛,可以確保第三方軟件測試機構出具的軟件測試報告的效力也沒有問題。那么,總而言之,找一家靠譜的第三方軟件測試機構還是需要用戶從自己的軟件測試業務需求場景出發,認真仔細比較資質許可的正規性,然后可以完成愉快的合作和軟件測試報告的交付。系統性能測試報告