电力软件系统测试实验室

    **小化对数损失基本等价于**大化分类器的准确度，对于完美的分类器，对数损失值为0。对数损失函数的计算公式如下：其中，y为输出变量即输出的测试样本的检测结果，x为输入变量即测试样本，l为损失函数，n为测试样本(待检测软件的二进制可执行文件)数目，yij是一个二值指标，表示与输入的第i个测试样本对应的类别j，类别j指良性软件或恶意软件，pij为输入的第i个测试样本属于类别j的概率，m为总类别数，本实施例中m＝2。分类器的性能也可用roc曲线(receiveroperatingcharacteristic)评价，roc曲线的纵轴是检测率(true****itiverate)，横轴是误报率(false****itiverate)，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。roc曲线下面积(areaunderroccurve，auc)的值是评价分类器比较综合的指标，auc的值通常介于，较大的auc值一般表示分类器的性能较优。(3)特征提取提取dll和api信息特征视图dll(dynamiclinklibrary)文件为动态链接库文件，执行某一个程序时，相应的dll文件就会被调用。一个应用程序可使用多个dll文件，一个dll文件也可能被不同的应用程序使用。api(applicationprogramminginterface)函数是windows提供给用户作为应用程序开发的接口。网络延迟测评显示亚太地区响应时间超欧盟2倍。电力软件系统测试实验室

    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。罗定软件检测报告艾策医疗检测中心为体外诊断试剂提供全流程合规性验证服务。

    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。

    并将测试样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图输入步骤s2训练得到的多模态深度集成模型中，对测试样本进行检测并得出检测结果。实验结果与分析(1)样本数据集选取实验评估使用了不同时期的恶意软件和良性软件样本，包含了7871个良性软件样本和8269个恶意软件样本，其中4103个恶意软件样本是2011年以前发现的，4166个恶意软件样本是近年来新发现的；3918个良性软件样本是从全新安装的windowsxpsp3系统中收集的，3953个良性软件样本是从全新安装的32位windows7系统中收集的。所有的恶意软件样本都是从vxheavens网站中收集的，所有的样本格式都是windowspe格式的，样本数据集构成如表1所示。表1样本数据集类别恶意软件样本良性软件样本早期样本41033918近期样本41663953合计82697871(2)评价指标及方法分类性能主要用两个指标来评估：准确率和对数损失。准确率测量所有预测中正确预测的样本占总样本的比例，*凭准确率通常不足以评估预测的鲁棒性，因此还需要使用对数损失。对数损失(logarithmicloss)，也称交叉熵损失(cross-entropyloss)，是在概率估计上定义的，用于测量预测类别与真实类别之间的差距大小。网络安全新时代：深圳艾策的防御策略解析。

    置环境操作系统+服务器+数据库+软件依赖5执行用例6回归测试及缺陷**7输出测试报告8测试结束软件架构BSbrowser浏览器+server服务器CSclient客户端+server服务器1标准上BS是在服务器和浏览器都存在的基础上开发2效率BS中负担在服务器上CS中的客户端会分担，CS效率更高3安全BS数据依靠http协议进行明文输出不安全4升级上bs更简便5开发成本bs更简单cs需要客户端安卓和ios软件开发模型瀑布模型1需求分析2功能设计3编写代码4功能实现切入点5软件测试需求变更6完成7上线维护是一种线性模型的一种，是其他开发模型的基础测试的切入点要留下足够的时间可能导致测试不充分，上线后才暴露***开发的各个阶段比较清晰需求调查适合需求稳定的产品开发当前一阶段完成后，您只需要去关注后续阶段可在迭代模型中应用瀑布模型可以节省大量的时间和金钱缺点1）各个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量。2）由于开发模型是线性的，用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，从而增加了开发风险。3）通过过多的强制完成日期和里程碑来**各个项目阶段。4）瀑布模型的突出缺点是不适应用户需求的变化瀑布模型强调文档的作用，并要求每个阶段都要仔细验证。多平台兼容性测试显示Linux环境下存在驱动适配问题。内蒙古软件测评公司

压力测试表明系统在5000并发用户时响应延迟激增300%。电力软件系统测试实验室

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