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    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。用户隐私测评确认数据采集范围超出声明条款3项。重庆第三方软件测试中心

    k为短序列特征总数，1≤i≤k。可执行文件长短大小不一，为了防止该特征统计有偏，使用∑knk,j进行归一化处理。逆向文件频率(inversedocumentfrequency，idf)是一个短序列特征普遍重要性的度量。某一短序列特征的idf，可以由总样本实施例件数目除以包含该短序列特征之样本实施例件的数目，再将得到的商取对数得到：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。idf的主要思想是：如果包含短序列特征i的软件练样本越少，也就是|{j:i∈j}|越小，idf越大，则说明短序列特征i具有很好的类别区分能力。：如果某一特征在某样本中以较高的频率出现，而包含该特征的样本数目较小，可以产生出高权重的，该特征的。因此，，保留重要的特征。此处选取可能区分恶意软件和良性软件的短序列特征，是因为字节码n-grams提取的特征很多，很多都是无效特征，或者效果非常一般的特征，保持这些特征会影响检测方法的性能和效率，所以要选出有效的特征即可能区分恶意软件和良性软件的短序列特征。步骤s2、将软件样本中的类别已知的软件样本作为训练样本，然后分别采用前端融合方法、后端融合方法和中间融合方法设计三种不同方案的多模态数据融合方法。北京软件测试实验室自动化测试发现7个边界条件未处理的异常情况。

    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。

    评审步骤以及评审记录机制。3)评审项由上层****。通过培训参加评审的人员，使他们理解和遵循相牢的评审政策，评审步骤。(II)建立测试过程的测量程序测试过程的侧量程序是评价测试过程质量，改进测试过程的基础，对监视和控制测试过程至关重要。测量包括测试进展，测试费用，软件错误和缺陷数据以及产品渊量等。建立渊试测量程序有3个子目标:1)定义**范围内的测试过程测量政策和目标。2)制订测试过程测量计划。测量计划中应给出收集，分析和应用测量数据的方法。3)应用测量结果制订测试过程改进计划。(III)软件质量评价软件质量评价内容包括定义可测量的软件质量属性，定义评价软件工作产品的质量目标等项工作。软件质量评价有2个子目标:1)管理层，测试组和软件质量保证组要制订与质量有关的政策，质量目标和软件产品质量属性。2)测试过程应是结构化，己测量和己评价的，以保证达到质量目标。第五级?优化，预防缺陷和质量控制级由于本级的测试过程是可重复，已定义，已管理和己测量的，因此软件**能够优化调整和持续改进测试过程。测试过程的管理为持续改进产品质量和过程质量提供指导，并提供必要的基础设施。优化，预防缺陷和质量控制级有3个要实现的成熟度目标:。数字化转型中的挑战与应对：艾策科技的经验分享。

    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，。无障碍测评认定视觉障碍用户支持功能缺失4项。软件产品测试报告费用

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    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特征视图输入深度神经网络，训练多模态深度集成模型；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法，首先合并训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的特征，融合成一个单一的特征向量空间，然后将其作为深度神经网络模型的输入，训练多模态深度集成模型；(2)方案二：首先利用训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图分别训练深度神经网络模型，合并训练的三个深度神经网络模型的决策输出，并将其作为感知机的输入，训练得到**终的多模态深度集成模型；(3)方案三：采用中间融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三个深度神经网络分别学习训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的高等特征表示，并合并学习得到的训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的高等特征表示融合成一个单一的特征向量空间，然后将其作为下一个深度神经网络的输入，训练得到多模态深度神经网络模型。步骤s3、将软件样本中的类别未知的软件样本作为测试样本。重庆第三方软件测试中心