内蒙古软件验收测试

    软件测试技术测试分类编辑软件测试的狭义论和广义论——静态和动态的测试软件测试技术软件测试的辨证论——正向思维和反向思维软件测试的风险论——测试是评估软件测试的经济学观点——为盈利而测试软件测试的标准论——验证和确认软件测试技术测试工具编辑几种常用的测试工具：1、软件错误管理工具Bugzilla2、功能测试工具WinRunner3、负载测试工具LoadRunner4、测试管理工具TestDirector软件测试技术同名图书编辑软件测试技术图书1书名:软件测试技术软件测试技术作者：曲朝阳出版社：**水利水电出版社出版时间：2006ISBN:97开本：16定价:元内容简介本书详尽地阐述了软件测试领域中的一些基本理论和实用技术。首先从软件测试的基本原则，以及常用的软件测试技术入手，介绍了与软件测试领域相关的基础知识。然后，分别从单元测试、集成测试和系统测试3个层面深入分析了如何选择和设计有效的测试用例，制定合适的测试策略等主题。**后，讨论了面向对象的软件测试和软件测试自动化技术。附录中还附录了常见的软件错误，供读者参阅。本书作为软件测试的实际应用参考书，除了力求突出基本知识和基本概念的表述外，更注重软件测试技术的运用。深圳艾策信息科技：打造智慧供应链的关键技术。内蒙古软件验收测试

    生成取值表。3把取值表与选择的正交表进行映射控件数Ln(取值数)3个控件5个取值5的3次幂混合正交表当控件的取值数目水平不一致时候，使用allp**rs工具生成1等价类划分法划分值2边界值分析法边界值3错误推断法经验4因果图分析法关系5判定表法条件和结果6流程图法流程路径梳理7场景法主要功能和业务的事件8正交表先关注主要功能和业务流程，业务逻辑是否正确实现，考虑场景法需要输入数据的地方，考虑等价类划分法+边界值分析法，发现程序错误的能力**强存在输入条件的组合情况，考虑因果图判定表法多种参数配置组合情况，正交表排列法采用错误推断法再追加测试用例。需求分析场景法分析主要功能输入的等价类边界值输入的各种组合因果图判定表多种参数配置正交表错误推断法经验软件缺陷软件产品中存在的问题，用户所需要的功能没有完全实现。厦门市软件评测中心艾策检测以智能算法驱动分析，为工业产品提供全生命周期质量管控解决方案！

    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；所述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。进一步的，所述生成软件样本的字节码n-grams特征视图的具体实现过程如下：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；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，k为短序列特征总数，1≤i≤k；其中，|d|指软件样本j的总数，|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的软件样本j的数目。进一步的，所述步骤s2采用中间融合方法训练多模态深度集成模型。

    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。专业机构认证该程序内存管理效率优于行业平均水平23%。

    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。数据安全与合规：艾策科技的最佳实践。四川软件评测机构

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    先将训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图分别输入至一个深度神经网络中抽取高等特征表示，然后合并抽取的高等特征表示并将其作为下一个深度神经网络的输入进行模型训练，得到多模态深度集成模型。进一步的，所述多模态深度集成模型的隐藏层的***函数采用relu，输出层的***函数采用sigmoid，中间使用dropout层进行正则化，优化器采用adagrad。进一步的，所述训练得到的多模态深度集成模型中，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，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，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，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，且2个隐含层中间设置有dropout层；所述dropout层的dropout率均等于。本发明实施例的有益效果是，提出了一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，应用了多模态深度学习方法来融合dll和api、格式结构信息、字节码n-grams特征。内蒙古软件验收测试