软件系统的测试报告

    先将当前软件样本件的二进制可执行文件转换为十六进制字节码序列，然后采用n-grams方法在十六进制字节码序列中滑动，产生大量的连续部分重叠的短序列特征，提取得到当前软件样本的二进制可执行文件的字节码n-grams的特征表示。生成软件样本的dll和api信息特征视图，是先统计所有类别已知的软件样本的pe可执行文件引用的dll和api信息，从中选取引用频率**高的多个dll和api信息；然后判断当前的软件样本的导入节里是否存在选择出的某个引用频率**高的dll和api信息，如存在，则将当前软件样本的该dll或api信息以1表示，否则将其以0表示，从而对当前软件样本的所有dll和api信息进行表示形成当前软件样本的dll和api信息特征视图。生成软件样本的格式信息特征视图，是从当前软件样本的pe格式结构信息中选取可能区分恶意软件和良性软件的pe格式结构特征，形成当前软件样本的格式信息特征视图。从当前软件样本的pe格式结构信息中选取可能区分恶意软件和良性软件的pe格式结构特征，是从当前软件样本的pe格式结构信息中确定存在特定格式异常的pe格式结构特征以及存在明显的统计差异的格式结构特征。特定格式异常包括：(1)代码从**后一节开始执行，(2)节头部可疑的属性，。无障碍测评认定视觉障碍用户支持功能缺失4项。软件系统的测试报告

    本发明属于恶意软件防护技术领域：：，涉及一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法。背景技术：：：恶意软件是指在未明确提示用户或未经用户许可的情况下，故意编制或设置的，对网络或系统会产生威胁或潜在威胁的计算机软件。常见的恶意软件有计算机**(简称**)、特洛伊木马(简称木马)、计算机蠕虫(简称蠕虫)、后门、逻辑**等。恶意软件可能在用户不知情的情况下窃取计算机用户的信息和隐私，也可能非法获得计算机系统和网络资源的控制，破坏计算机和网络的可信性、完整性和可用性，从而为恶意软件控制者谋取非法利益。腾讯安全发布的《2017年度互联网安全报告》显示，2017年腾讯电脑管家pc端总计拦截**近30亿次，平均每月拦截木马**近，共发现**或木马***。这些数目庞大、名目繁多的恶意软件侵蚀着我国的***、经济、文化、***等各个领域的信息安全，带来了前所未有的挑战。当前的反**软件主要采用基于特征码的检测方法，这种方法通过对代码进行充分研究，获得恶意软件特征值(即每种恶意软件所独有的十六进制代码串)，如字节序列、特定的字符串等，通过匹配查找软件中是否包含恶意软件特征库中的特征码来判断其是否为恶意软件。电力软件系统评测费用跨设备测试报告指出平板端UI元素存在比例失调问题。

    且4个隐含层中间间隔设置有dropout层。用于输入合并抽取的高等特征表示的深度神经网络包含2个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是64，第二个神经元的隐含层个数是10，且2个隐含层中间设置有dropout层。且所有dropout层的dropout率等于。本次实验使用了80％的样本训练，20％的样本验证，训练50个迭代以便于找到较优的epoch值。随着迭代数的增加，中间融合模型的准确率变化曲线如图17所示，模型的对数损失变化曲线如图18所示。从图17和图18可以看出，当epoch值从0增加到20过程中，模型的训练准确率和验证准确率快速提高，模型的训练对数损失和验证对数损失快速减少；当epoch值从30到50的过程中，中间融合模型的训练准确率和验证准确率基本保持不变，训练对数损失缓慢下降；综合分析图17和图18的准确率和对数损失变化曲线，选取epoch的较优值为30。确定模型的训练迭代数为30后，进行了10折交叉验证实验。中间融合模型的10折交叉验证的准确率是％，对数损失是，混淆矩阵如图19所示，规范化后的混淆矩阵如图20所示。中间融合模型的roc曲线如图21所示，auc值为，已经非常接近auc的**优值1。(7)实验结果比对为了综合评估本实施例提出融合方案的综合性能。

    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。第三方测评显示软件运行稳定性达99.8%，未发现重大系统崩溃隐患。

    第三方软件检测机构在开展第三方软件测试的过程中，需要保持测试整体的严谨性，也需要对测试结果负责并确保公平公正性。所以，在测试过程中，软件测试所使用的测试工具也是很重要的一方面。我们简单介绍一下在软件检测过程中使用的那些软件测试工具。众所周知，软件测试的参数项目包括功能性、性能、安全性等参数，而其中出具软件测试报告主要的就是性能测试和安全测试所需要使用到的工具了。一、软件测试性能测试工具这个参数的测试工具有loadrunner，jmeter两大主要工具，国产化性能测试软件目前市场并未有比较大的突破，其中loadrunner是商业软件测试工具，jmeter为开源社区版本的性能测试工具。从第三方软件检测机构的角度上来说，是不太建议使用开源测试工具的。首先，开源测试工具并不能确保结果的准确性，虽然技术层面上来说都可以进行测试，但是因为开源更多的需要考量软件测试人员的测试技术如何进行使用，涉及到了人为因素的影响，一般第三方软件检测机构都会使用loadrunner作为性能测试的工具来进行使用。而loadrunner被加拿大的一家公司收购以后，在整个中国市场区域的销售和营销都以第三方软件检测机构为基础来开展工作。数字化转型中的挑战与应对：艾策科技的经验分享。河北第三方软件检测中心

企业数字化转型指南：艾策科技的实用建议。软件系统的测试报告

    坐标点(0,1)**一个完美的分类器，它将所有的样本都正确分类。roc曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。从图9可以看出，该方案的roc曲线非常接近左上角，性能较优。另外，前端融合模型的auc值为。(5)后端融合后端融合的架构如图10所示，后端融合方式用三种模态的特征分别训练神经网络模型，然后进行决策融合，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(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。本次实验使用了80％的样本训练，20％的样本验证，训练50个迭代以便于找到较优的epoch值。随着迭代数的增加，后端融合模型的准确率变化曲线如图11所示，模型的对数损失变化曲线如图12所示。从图11和图12可以看出，当epoch值从0增加到5过程中，模型的训练准确率和验证准确率快速提高，模型的训练对数损失和验证对数损失快速减少；当epoch值从5到50的过程中，前端融合模型的训练准确率和验证准确率小幅提高，训练对数损失和验证对数损失缓慢下降；综合分析图11和图12的准确率和对数损失变化曲线，选取epoch的较优值为40。确定模型的训练迭代数为40后，进行了10折交叉验证实验。软件系统的测试报告