南京软件检测中心

    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，。覆盖软件功能与性能的多维度检测方案设计与实施！南京软件检测中心

    这种传统方式几乎不能检测未知的新的恶意软件种类，能检测的已知恶意软件经过简单加壳或混淆后又不能检测，且使用多态变形技术的恶意软件在传播过程中不断随机的改变着二进制文件内容，没有固定的特征，使用该方法也不能检测。新出现的恶意软件，特别是zero-day恶意软件，在释放到互联网前，都使用主流的反**软件测试，确保主流的反**软件无法识别这些恶意软件，使得当前的反**软件通常对它们无能为力，只有在恶意软件大规模传染后，捕获到这些恶意软件样本，提取签名和更新签名库，才能检测这些恶意软件。基于数据挖掘和机器学习的恶意软件检测方法将可执行文件表示成不同抽象层次的特征，使用这些特征来训练分类模型，可实现恶意软件的智能检测，基于这些特征的检测方法也取得了较高的准确率。受文本分类方法的启发，研究人员提出了基于二进制可执行文件字节码n-grams的恶意软件检测方法，这类方法提取的特征覆盖了整个二进制可执行文件，包括pe文件头、代码节、数据节、导入节、资源节等信息，但字节码n-grams特征通常没有明显的语义信息，大量具有语义的信息丢失，很多语义信息提取不完整。此外，基于字节码n-grams的检测方法提取代码节信息考虑了机器指令的操作数。软件检测报告厂商创新光谱分析技术赋能艾策检测，实现食品药品中微量有害物质的超痕量检测。

    Alpha测试主要是对软件产品的功能、局域化、界面、可使用性以及性能等等方面进行评价。而Beta测试是在实际环境中由多个用户对其进行测试，并将在测试过程中发现的错误有效反馈给软件开发者。所以在测试过程中用户必须定期将所遇到的问题反馈给开发者。[2]软件测试方法重要性编辑软件测试的目的就是确保软件的质量、确认软件以正确的方式做了你所期望的事情，所以他的工作主要是发现软件的错误、有效定义和实现软件成分由低层到高层的组装过程、验证软件是否满足任务书和系统定义文档所规定的技术要求、为软件质量模型的建立提供依据。软件的测试不*是要确保软件的质量，还要给开发人员提供信息，以方便其为风险评估做相应的准备，重要的是他要贯穿在整个软件开发的过程中，保证整个软件开发的过程是高质量的。[6]软件测试时在软件设计及程序编码之后，在软件运行之前进行**为合适。考虑到测试人员在软件开发过程中的寻找Bug、避免软件开发过程中的缺陷、关注用户的需求等任务，所以作为软件开发人员，软件测试要嵌入在整个软件开发的过程中，比如在软件的设计和程序的编码等阶段都得嵌入软件测试的部分，要时时检查软件的可行性，但是作为的软件测试工作。

    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。对比分析显示资源占用率高于同类产品均值26%。

    它已被扩展成与软件生命周期融为一体的一组已定义的活动。测试活动遵循软件生命周期的V字模型。测试人员在需求分析阶段便开始着手制订测试计划，并根据用户或客户需求建立测试目标，同时设计测试用例并制订测试通过准则。在集成级上，应成立软件测试**，提供测试技术培训，关键的测试活动应有相应的测试工具予以支持。在该测试成熟度等级上，没有正式的评审程序，没有建立质量过程和产品属性的测试度量。集成级要实现4个成熟度目标，它们分别是:建立软件测试**，制订技术培训计划，软件全寿命周期测试，控制和监视测试过程。(I)建立软件测试**软件测试的过程及质量对软件产品质量有直接影响。由于测试往往是在时间紧，压力大的情况下所完成的一系列复杂的活动，因此应由训练有素的人员组成测试组。测试组要完成与测试有关的多种活动，包括负责制订测试计划，实施测试执行，记录测试结果，制订与测试有关的标准和测试度量，建立铡试数据库，测试重用，测试**以及测试评价等。建立软件测试**要实现4个子目标:1)建立全**范围内的测试组，并得到上级管理层的领导和各方面的支持，包括经费支持。2)定义测试组的作用和职责。3)由训练有素的人员组成测试组。企业数字化转型指南：艾策科技的实用建议。做软件安全测评

艾策检测团队采用多模态传感器融合技术，构建智能工厂设备状态健康监测体系。南京软件检测中心

    等价类划分法将不能穷举的测试过程进行合理分类，从而保证设计出来的测试用例具有完整性和**性。有数据输入的地方，可以使用等价类划分法。从大量数据中挑选少量**数据进行测试有效等价类：符合需求规格说明书规定的数据用来测试功能是否正确实现无效等价类：不合理的输入数据**—用来测试程序是否有强大的异常处理能力（健壮性）使用**少的测试数据，达到**好的测试质量边界值分析法对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。是作为对等价类划分法的补充，这种情况下，其测试用例来自等价类的边界。边界点1、边界是指相对于输入等价类和输出等价类而言，稍高于、稍低于其边界值的一些特定情况。2、边界点分为上点、内点和离点。如果是范围[1,100]需要选择0,1,2,50,99,100,101如果是个数**多20个[0,20]需要测0,10,20，-1,21因果图分析法用画图的方式表达输入条件和输出结果之间的关系。1恒等2与3或4非5互斥1个或者不选6***必须是1个7包含可以多选不能不选8要求如果a=1，则要求b必须是1，反之如果a=0时，b的值无所谓9**关系当a=1时，要求b必须为0；而当a=0时。南京软件检测中心