河北軟件檢測公司

    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，(12)把節裝入到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。存在明顯的統計差異的格式結構特征包括：(1)無證書表；(2)調試數據明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節的資源個數少于正常文件。生成軟件樣本的字節碼n-grams特征視圖，是統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中出現的次數，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現的次數之和。艾策科技：如何用數據分析重塑企業決策！河北軟件檢測公司

    以備實際測試嚴重偏離計劃時使用。在TMM的定義級，測試過程中引入計劃能力，在TMM的集成級，測試過程引入控制和監視活動。兩者均為測試過程提供了可見性，為測試過程持續進行提供保證。第四級管理和測量級在管理和測量級，測試活動除測試被測程序外，還包括軟件生命周期中各個階段的評審，審查和追查，使測試活動涵蓋了軟件驗證和軟件確認活動。根據管理和測量級的要求，軟件工作產品以及與測試相關的工作產品，如測試計劃，測試設計和測試步驟都要經過評審。因為測試是一個可以量化并度量的過程。為了測量測試過程，測試人員應建立測試數據庫。收集和記錄各軟件工程項目中使用的測試用例，記錄缺陷并按缺陷的嚴重程度劃分等級。此外，所建立的測試規程應能夠支持軟件組終對測試過程的控制和測量。管理和測量級有3個要實現的成熟度目標:建立**范圍內的評審程序，建立測試過程的測量程序和軟件質量評價。(I)建立**范圍內的評審程序軟件**應在軟件生命周期的各階段實施評審，以便盡早有效地識別，分類和消除軟件中的缺陷。建立評審程序有4個子目標:1)管理層要制訂評審政策支持評審過程。2)測試組和軟件質量保證組要確定并文檔化整個軟件生命周期中的評審目標，評審計劃。軟件第三方測試如何收費漏洞掃描報告顯示依賴庫存在5個已知CVE漏洞。

    在不知道多長的子序列能更好的表示可執行文件的情況下，只能以固定窗口大小在字節碼序列中滑動，產生大量的短序列，由機器學習方法選擇可能區分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征，產生短序列的方法叫n-grams。“080074ff13b2”的字節碼序列，如果以3-grams產生連續部分重疊的短序列，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，就表示為1；如果沒有出現，就表示為0，也可以用。本實施例采用3-grams方法提取特征，3-grams產生的短序列非常龐大，將產生224＝(16,777,216)個特征，如此龐大的特征集在計算機內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，對機器學習可能沒有意義，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重是判斷其所在軟件樣本是否為惡意軟件的依據，也是區分每個軟件樣本的依據。(4)前端融合前端融合的架構如圖4所示，前端融合方式將三種模態的特征合并，然后輸入深度神經網絡，隱藏層的***函數為relu，輸出層的***函數是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優化器。

    圖書目錄第1章軟件測試描述第2章常見的軟件測試方法第3章設計測試第4章程序分析技術第5章測試分析技術第6章測試自動化的優越性第7章測試計劃與測試標準第8章介紹一種企業級測試工具第9章學習一種負載測試軟件第10章軟件測試的經驗總結附錄A常見測試術語附錄B測試技術分類附錄C常見的編碼錯誤附錄D有關的測試網站參考文獻軟件測試技術圖書4書名:軟件測試技術第2版作者：徐芳層次：高職高專配套：電子課件出版社：機械工業出版社出版時間：2012-06-26ISBN:978-7-111-37884-6開本：16開定價:目錄第1章開始軟件測試工作第2章執行系統測試第3章測試用例設計第4章測試工具應用第5章測試技術與應用第6章成為***的測試組長第7章測試文檔實例詞條圖冊更多圖冊。第三方驗證實際啟動速度較廠商宣稱慢0.7秒。

    I)應用過程數據預防缺陷。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。應用過程數據預防缺陷有礴個成熟度子目標:1)成立缺陷預防組。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制，確定缺陷原因。4)管理，開發和測試人員互相配合制訂缺陷預防計劃，防止已識別的缺陷再次發生。缺陷預防計劃要具有可**性。(II)質量控制在本級，軟件**通過采用統計采樣技術，測量**的自信度，測量用戶對**的信賴度以及設定軟件可靠性目標來推進測試過程。為了加強軟件質量控制，測試組和質量保證組要有負責質量的人員參加，他們應掌握能減少軟件缺陷和改進軟件質量的技術和工具。支持統計質量控制的子目標有:?1)軟件測試組和軟件質量保證組建立軟件產品的質量目標，如:產品的缺陷密度，**的自信度以及可信賴度等。2)測試管理者要將這些質量目標納入測試計劃中。3)培訓測試組學習和使用統計學方法。4)收集用戶需求以建立使用模型(III)優化測試過程在測試成熟度的***，己能夠量化測試過程。這樣就可以依據量化結果來調整測試過程。創新光譜分析技術賦能艾策檢測，實現食品藥品中微量有害物質的超痕量檢測。軟件產品質量檢測報告

能耗評估顯示后臺服務耗電量超出行業基準值42%。河北軟件檢測公司

    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，其***個隱含層的神經元個數是64，第二個神經元的隱含層個數是10，且2個隱含層中間設置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。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，中間融合模型的準確率變化曲線如圖17所示，模型的對數損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出，當epoch值從0增加到20過程中，模型的訓練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓練對數損失和驗證對數損失快速減少；當epoch值從30到50的過程中，中間融合模型的訓練準確率和驗證準確率基本保持不變，訓練對數損失緩慢下降；綜合分析圖17和圖18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。中間融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數損失是，混淆矩陣如圖19所示，規范化后的混淆矩陣如圖20所示。中間融合模型的roc曲線如圖21所示，auc值為，已經非常接近auc的**優值1。(7)實驗結果比對為了綜合評估本實施例提出融合方案的綜合性能。河北軟件檢測公司