软件安全测试怎么测

    4)建立与用户或客户的联系，收集他们对测试的需求和建议。(II)制订技术培训计划为高效率地完成好测试工作，测试人员必须经过适当的培训。制订技术培训规划有3个子目标:1)制订**的培训计划，并在管理上提供包括经费在内的支持。2)制订培训目标和具体的培训计划。3)成立培训组，配备相应的工具，设备和教材(III)软件全生命周期测试提高测试成熟度和改善软件产品质量都要求将测试工作与软件生命周期中的各个阶段联系起来。该目标有4个子目标:1)将测试阶段划分为子阶段，并与软件生命周期的各阶段相联系。2)基于已定义的测试子阶段，采用软件生命周期V字模型。3)制订与渊试相关的工作产品的标准。4)建立测试人员与开发人员共同工作的机制。这种机制有利于促进将测试活动集成于软件生命周期中(IV)控制和监视测试过程为控制和监视测试过程，软件**需采取相应措施，如:制订测试产品的标准，制订与测试相关的偶发事件的处理预案，确定测试里程碑，确定评估测试效率的度量，建立测试日志等。控制和监视测试过程有3个子目标:1)制订控制和监视测试过程的机制和政策。2)定义，记录并分配一组与测试过程相关的基本测量。3)开发，记录并文档化一组纠偏措施和偶发事件处理预案。艾策医疗检测中心为体外诊断试剂提供全流程合规性验证服务。软件安全测试怎么测

    在不知道多长的子序列能更好的表示可执行文件的情况下，只能以固定窗口大小在字节码序列中滑动，产生大量的短序列，由机器学习方法选择可能区分恶意软件和良性软件的短序列作为特征，产生短序列的方法叫n-grams。“080074ff13b2”的字节码序列，如果以3-grams产生连续部分重叠的短序列，将得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四个短序列。每个短序列特征的权重表示有多种方法。**简单的方法是如果该短序列在具体样本中出现，就表示为1；如果没有出现，就表示为0，也可以用。本实施例采用3-grams方法提取特征，3-grams产生的短序列非常庞大，将产生224＝(16,777,216)个特征，如此庞大的特征集在计算机内存中存储和算法效率上都是问题。如果短序列特征的tf较小，对机器学习可能没有意义，选取了tf**高的5000个短序列特征，计算每个短序列特征的，每个短序列特征的权重是判断其所在软件样本是否为恶意软件的依据，也是区分每个软件样本的依据。(4)前端融合前端融合的架构如图4所示，前端融合方式将三种模态的特征合并，然后输入深度神经网络，隐藏层的***函数为relu，输出层的***函数是sigmoid，中间使用dropout层进行正则化，防止过拟合，优化器。代码安全漏洞扫描艾策检测针对智能穿戴设备开发动态压力测试系统，确保人机交互的舒适性与安全性。

    在介绍诸多知识点的过程当中结合直观形象的图表或实际案例进行深入浅出的分析，从而使读者可以更好地理解秋掌握软件测试理论知识，并迅速地运用到实际测试工作中去。本书适合作为各层次高等院校计算机及相关的教学用书，也可作为软件测试人员的参考书。目录前言第1章概述第2章软件测试基础第3章单元测试第4章集成测试第5章系统测试……软件测试技术图书2书名:软件测试技术层次：高职高专配套：电子课件作者：徐芳出版社：机械工业出版社出版时间：2011-6-21ISBN:开本：16开定价:￥内容简介本书根据软件测试教学的需要，结合读者对象未来的职业要求和定位，除了尽力***阐述软件测试技术基本概念外，采取了计划、设计与开发、执行这样的工程步骤来描述软件测试的相关知识，使学生在学习软件测试的技术知识时，能够同时获得工程化思维方式的训练。本书共7章。第1章介绍软件测试的基本知识；第2章介绍如何制定软件测试计划；第3章介绍测试用例的设计和相关技术；第4章介绍执行测试中相关技术和方法；第5章介绍实际工作中各种测试方法；第6章介绍MI公司的一套测试工具的使用，包括功能、性能和测试管理工具；第7章通过一个实例，给出了完整的与软件测试相关的文档。

    3)pe可选头部有效尺寸的值不正确，(4)节之间的“间缝”，(5)可疑的代码重定向，(6)可疑的代码节名称，(7)可疑的头部***，(8)来自，(9)导入地址表被修改，(10)多个pe头部，(11)可疑的重定位信息，(12)把节装入到vmm的地址空间，(13)可选头部的sizeofcode域取值不正确，(14)含有可疑标志。存在明显的统计差异的格式结构特征包括：(1)无证书表；(2)调试数据明显小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics属性异常，(4)资源节的资源个数少于正常文件。生成软件样本的字节码n-grams特征视图，是统计了每个短序列特征的词频(termfrequency，tf)，即该短序列特征在软件样本中出现的频率。先从当前软件样本的所有短序列特征中选取词频tf**高的多个短序列特征；然后计算选取的每个短序列特征的逆向文件频率idf与词频tf的乘积，并将其作为选取的每个短序列特征的特征值，，表示该短序列特征表示其所在软件样本的能力越强；**后在选取的词频tf**高的多个短序列特征中选取，生成字节码n-grams特征视图。：＝tf×idf；tf(termfrequency)是词频，定义如下：其中，ni,j是短序列特征i在软件样本j中出现的次数，∑knk,j指软件样本j中所有短序列特征出现的次数之和。兼容性测试涵盖35款设备，通过率91.4%。

    并将测试样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图输入步骤s2训练得到的多模态深度集成模型中，对测试样本进行检测并得出检测结果。实验结果与分析(1)样本数据集选取实验评估使用了不同时期的恶意软件和良性软件样本，包含了7871个良性软件样本和8269个恶意软件样本，其中4103个恶意软件样本是2011年以前发现的，4166个恶意软件样本是近年来新发现的；3918个良性软件样本是从全新安装的windowsxpsp3系统中收集的，3953个良性软件样本是从全新安装的32位windows7系统中收集的。所有的恶意软件样本都是从vxheavens网站中收集的，所有的样本格式都是windowspe格式的，样本数据集构成如表1所示。表1样本数据集类别恶意软件样本良性软件样本早期样本41033918近期样本41663953合计82697871(2)评价指标及方法分类性能主要用两个指标来评估：准确率和对数损失。准确率测量所有预测中正确预测的样本占总样本的比例，*凭准确率通常不足以评估预测的鲁棒性，因此还需要使用对数损失。对数损失(logarithmicloss)，也称交叉熵损失(cross-entropyloss)，是在概率估计上定义的，用于测量预测类别与真实类别之间的差距大小。多平台兼容性测试显示Linux环境下存在驱动适配问题。深圳软件测评单位

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    将三种模态特征和三种融合方法的结果进行了对比，如表3所示。从表3可以看出，前端融合和中间融合较基于模态特征的检测准确率更高，损失率更低。后端融合是三种融合方法中较弱的，虽然明显优于基于dll和api信息、pe格式结构特征的实验结果，但稍弱于基于字节码3-grams特征的结果。中间融合是三种融合方法中**好的，各项性能指标都非常接近**优值。表3实验结果对比本实施例提出了基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，提取了三种模态的特征(dll和api信息、pe格式结构信息和字节码3-grams)，提出了通过三种融合方式(前端融合、后端融合、中间融合)集成三种模态的特征，有效提高恶意软件检测的准确率和鲁棒性。实验结果显示，相对**且互补的特征视图和不同深度学习融合机制的使用明显提高了检测方法的检测能力和泛化性能，其中较优的中间融合方法取得了％的准确率，对数损失为，auc值为，各项性能指标已接近**优值。考虑到样本集可能存在噪声，本实施例提出的方法已取得了比较理想的结果。由于恶意软件很难同时伪造多个模态的特征，本实施例提出的方法比单模态特征方法更鲁棒。以上所述*为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。软件安全测试怎么测