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    [3]软件测试方法原则编辑1.尽早不断测试的原则应当尽早不断地进行软件测试。据统计约60%的错误来自设计以前，并且修正一个软件错误所需的费用将随着软件生存周期的进展而上升。错误发现得越早，修正它所需的费用就越少。[4]测试用例由测试输入数据和与之对应的预期输出结果这两部分组成。[4]3.**测试原则(1)**测试原则。这是指软件测试工作由在经济上和管理上**于开发机构的**进行。程序员应避免检査自己的程序，程序设计机构也不应测试自己开发的程序。软件开发者难以客观、有效地测试自己的软件，而找出那些因为对需求的误解而产生的错误就更加困难。[4](2)合法和非合法原则。在设计时，测试用例应当包括合法的输入条件和不合法的输入条件。[4](3)错误群集原则。软件错误呈现群集现象。经验表明，某程序段剩余的错误数目与该程序段中已发现的错误数目成正比，所以应该对错误群集的程序段进行重点测试。[4](4)严格性原则。严格执行测试计划，排除测试的随意性。[4](5)覆盖原则。应当对每一个测试结果做***的检查。[4](6)定义功能测试原则。检查程序是否做了要做的事*是成功的一半，另一半是看程序是否做了不属于它做的事。[4](7)回归测试原则。应妥善保留测试用例。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！第三方软件安全测评服务

    尝试了前端融合、后端融合和中间融合三种融合方法对进行有效融合，有效提高了恶意软件的准确率，具备较好的泛化性能和鲁棒性。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。有效解决了现有采用二进制可执行文件的单一特征类型进行恶意软件检测的检测方法检测结果准确率不高、可靠性低、泛化性和鲁棒性不佳的问题。另外，恶意软件很难同时伪造良性软件的多个抽象层次的特征以逃避检测，本发明实施例同时融合软件的二进制可执行文件的多个抽象层次的特征，可准确检测出伪造良性软件特征的恶意软件，解决了现有采用二进制可执行文件的单一特征类型进行恶意软件检测的检测方法难以检测出伪造良性软件特征的恶意软件的问题。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图**是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是前端融合方法的流程图。天津第三方软件检测实验室渗透测试报告暴露2个高危API接口需紧急加固。

    的值不一定判定表法根据因果来制定判定表组成部分1条件桩:所有条件2动作桩:所有结果3条件项:针对条件桩的取值4动作项:针对动作桩的取值不犯罪，不抽*是好男人，不喝酒是好男人，只要打媳妇就是坏男人条件桩1不犯罪1102不抽*1013不喝酒011动作桩好男人11坏男人1场景法模拟用户操作软件时的场景，主要用于测试系统的业务流程先关注功能和业务是否正确实现，然后再使用等价类和边界值进行检测。基本流正确的业务流程来实现一条操作路径备选流模拟一条错误的操作流程用例场景要从开始到结束便利用例中所有的基本流和备选流。流程分析法流程-路径针对路径使用路径分析的方法设计测试用例降低测试用例设计难度，只要搞清楚各种流程，就可以设计出高质量的测试用例，而不需要太多测试经验1详细了解需求2根据需求说明或界面原型，找出业务流程的哥哥页面以及流转关系3画出业务流程axure4写用例，覆盖所有路径分支错误推断法利用经验猜测出出错的可能类型，列出所有可能的错误和容易发生错误的情况。多考虑异常，反面，特殊输入，以攻击者的态度对台程序。正交表对可选项多种可取值进行均等选取组合，**大概率覆盖测试用例1根据控件和取值数选择一个合适的正交表2列举取值并编号。

    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。艾策检测为新能源汽车电池提供安全性能深度解析。

    所述生成软件样本的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。进一步的，所述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。进一步的，所述从当前软件样本的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；所述特定格式异常包括：(1)代码从**后一节开始执行，(2)节头部可疑的属性，(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，。企业数字化转型指南：艾策科技的实用建议。软件验收检测报告多少钱

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    以备实际测试严重偏离计划时使用。在TMM的定义级，测试过程中引入计划能力，在TMM的集成级，测试过程引入控制和监视活动。两者均为测试过程提供了可见性，为测试过程持续进行提供保证。第四级管理和测量级在管理和测量级，测试活动除测试被测程序外，还包括软件生命周期中各个阶段的评审，审查和追查，使测试活动涵盖了软件验证和软件确认活动。根据管理和测量级的要求，软件工作产品以及与测试相关的工作产品，如测试计划，测试设计和测试步骤都要经过评审。因为测试是一个可以量化并度量的过程。为了测量测试过程，测试人员应建立测试数据库。收集和记录各软件工程项目中使用的测试用例，记录缺陷并按缺陷的严重程度划分等级。此外，所建立的测试规程应能够支持软件组终对测试过程的控制和测量。管理和测量级有3个要实现的成熟度目标:建立**范围内的评审程序，建立测试过程的测量程序和软件质量评价。(I)建立**范围内的评审程序软件**应在软件生命周期的各阶段实施评审，以便尽早有效地识别，分类和消除软件中的缺陷。建立评审程序有4个子目标:1)管理层要制订评审政策支持评审过程。2)测试组和软件质量保证组要确定并文档化整个软件生命周期中的评审目标，评审计划。第三方软件安全测评服务