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    不*可以用于回归测试，也可以为以后的测试提供参考。[4](8)错误不可避免原则。在测试时不能首先假设程序中没有错误。[4]软件测试方法分类编辑软件测试方法的分类有很多种，以测试过程中程序执行状态为依据可分为静态测试（StaticTesting，ST）和动态测试（DynamicTesting，DT）;以具体实现算法细节和系统内部结构的相关情况为根据可分黑盒测试、白盒测试和灰盒测试三类;从程序执行的方式来分类，可分为人工测试（ManualTesting，MT）和自动化测试（AutomaticTesting，AT）。[5]软件测试方法静态测试和动态测试（1）静态测试。静态测试的含义是被测程序不运行，只依靠分析或检查源程序的语句、结构、过程等来检查程序是否有错误。即通过对软件的需求规格说明书、设计说明书以及源程序做结构分析和流程图分析，从而来找出错误。例如不匹配的参数，未定义的变量等。[5]（2）动态测试。动态测试与静态测试相对应，其是通过运行被测试程序，对得到的运行结果与预期的结果进行比较分析，同时分析运行效率和健壮性能等。这种方法可简单分为三个步骤:构造测试实例、执行程序以及分析结果。[5]软件测试方法黑盒测试、白盒测试和灰盒测试（1）黑盒测试。基于 AI 视觉识别的自动化检测系统，助力艾策实现生产线上的零缺陷品控目标！cnas 软件 测试实验室

    optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神经网络模型训练基本都是基于梯度下降的，寻找函数值下降速度**快的方向，沿着下降方向迭代，迅速到达局部**优解的过程就是梯度下降的过程。使用训练集中的全部样本训练一次就是一个epoch，整个训练集被使用的总次数就是epoch的值。epoch值的变化会影响深度神经网络的权重值的更新次数。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，前端融合模型的准确率变化曲线如图5所示，模型的对数损失变化曲线如图6所示。从图5和图6可以看出，当epoch值从0增加到5过程中，模型的验证准确率和验证对数损失有一定程度的波动；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基本不变，训练和验证对数损失基本不变；综合分析图5和图6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。前端融合模型的10折交叉验证的准确率是％，对数损失是，混淆矩阵如图7所示，规范化后的混淆矩阵如图8所示。前端融合模型的roc曲线如图9所示，该曲线反映的是随着检测阈值变化下检测率与误报率之间的关系曲线。软件功能第三方评测对比分析显示资源占用率高于同类产品均值26%。

    程序利用windows提供的接口(windowsapi)实现程序的功能。通过一个可执行程序引用的动态链接库(dll)和应用程序接口(api)可以粗略的预测该程序的功能和行为。统计所有样本的导入节中引用的dll和api的频率，留下引用频率**高的60个dll和500个api。提取特征时，每个样本的导入节里存在选择出的dll或api，该特征以1表示，不存在则以0表示，提取的560个dll和api特征作为***个特征视图。提取格式信息特征视图pe是portableexecutable的缩写，初衷是希望能开发一个在所有windows平台上和所有cpu上都可执行的通用文件格式。pe格式文件是封装windows操作系统加载程序所需的信息和管理可执行代码的数据结构，数据**是大量的字节码和数据结构的有机融合。pe文件格式被**为一个线性的数据流，由pe文件头、节表和节实体组成。恶意软件或被恶意软件***的可执行文件，它本身也遵循格式要求的约束，但可能存在以下特定格式异常：(1)代码从**后一节开始执行；(2)节头部可疑的属性；(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；。

    当我们拿到一份第三方软件测试报告的时候，我们可能会好奇第三方软件检测机构是如何定义一份第三方软件测试报告的费用呢，为何价格会存在一些差异，如何找到高性价比的第三方软件测试机构来出具第三方软件检测报告呢。我们可以从以下三个方面着手讨论关于软件检测机构的第三方软件测试报告费用的一些问题，对大家在选择适合价格的软件检测机构，出具高性价比的软件检测报告有一定的帮助和参考意义。1、首先，软件检测机构大小的关系，从资质上来说，软件检测机构的规模大小和资质的有效性是没有任何关系的。可能小型的软件检测机构，员工人数规模会小一点，但是出具的CMA或者CNAS第三方软件检测报告和大型机构的效力是没有区别的。但是，小机构在人员数量，运营成本都会成本比较低，在这里其实是可以降低一份第三方软件测试报告的部分费用，所以反过来说，小型软件检测机构的价格可能更加具有竞争力。2、软件检测流程的关系，为何流程会和第三方软件测试的费用有关系呢。因为，一个机构的软件检测流程如果是高效率流转，那么在同等时间内，软件检测机构可以更高效的对软件测试报告进行产出，相对来说，时间成本就会降低，提高测试报告的出具效率。从传统到智能：艾策科技助力制造业升级之路。

    比黑盒适用性广的优势就凸显出来了。[5]软件测试方法手动测试和自动化测试自动化测试，顾名思义就是软件测试的自动化，即在预先设定的条件下运行被测程序，并分析运行结果。总的来说，这种测试方法就是将以人驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程。对于手动测试，其在设计了测试用例之后，需要测试人员根据设计的测试用例一步一步来执行测试得到实际结果，并将其与期望结果进行比对。[5]软件测试方法不同阶段测试编辑软件测试方法单元测试单元测试主要是对该软件的模块进行测试，通过测试以发现该模块的实际功能出现不符合的情况和编码错误。由于该模块的规模不大，功能单一，结构较简单，且测试人员可通过阅读源程序清楚知道其逻辑结构，首先应通过静态测试方法，比如静态分析、代码审查等，对该模块的源程序进行分析，按照模块的程序设计的控制流程图，以满足软件覆盖率要求的逻辑测试要求。另外，也可采用黑盒测试方法提出一组基本的测试用例，再用白盒测试方法进行验证。若用黑盒测试方法所产生的测试用例满足不了软件的覆盖要求，可采用白盒法增补出新的测试用例，以满足所需的覆盖标准。其所需的覆盖标准应视模块的实际具体情况而定。代码签名验证确认所有组件均经过可信机构认证。房山软件测试

艾策纺织品检测实验室配备气候老化模拟舱，验证户外用品的耐久性与色牢度。cnas 软件 测试实验室

    后端融合模型的10折交叉验证的准确率是％，对数损失是，混淆矩阵如图13所示，规范化后的混淆矩阵如图14所示。后端融合模型的roc曲线如图15所示，其显示后端融合模型的auc值为。(6)中间融合中间融合的架构如图16所示，中间融合方式用深度神经网络从三种模态的特征分别抽取高等特征表示，然后合并学习得到的特征表示，再作为下一个深度神经网络的输入训练模型，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。图16中，用于抽取dll和api信息特征视图的深度神经网络包含3个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是128，第二个隐含层的神经元个数是64，第三个隐含层的神经元个数是32，且3个隐含层中间间隔设置有dropout层。用于抽取格式信息特征视图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，其第二个隐含层的神经元个数是32，且2个隐含层中间设置有dropout层。用于抽取字节码n-grams特征视图的深度神经网络包含4个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是512，第二个隐含层的神经元个数是384，第三个隐含层的神经元个数是256，第四个隐含层的神经元个数是125。cnas 软件 测试实验室