广州软件产品测试报告

    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。漏洞扫描报告显示依赖库存在5个已知CVE漏洞。广州软件产品测试报告

    [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。第三方软件质量测试价格企业数字化转型指南：艾策科技的实用建议。

    每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉。多模态机器学习旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。多模态学习从1970年代起步，经历了几个发展阶段，在2010年后***步入深度学习(deeplearning)阶段。在某种意义上，深度学习可以被看作是允许我们“混合和匹配”不同模型以创建复杂的深度多模态模型。目前，多模态数据融合主要有三种融合方式：前端融合(early-fusion)即数据水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即决策水平融合(decision-levelfusion)以及中间融合(intermediate-fusion)。前端融合将多个**的数据集融合成一个单一的特征向量空间，然后将其用作机器学习算法的输入，训练机器学习模型，如图1所示。由于多模态数据的前端融合往往无法充分利用多个模态数据间的互补性，且前端融合的原始数据通常包含大量的冗余信息。因此，多模态前端融合方法常常与特征提取方法相结合以剔除冗余信息，基于领域经验从每个模态中提取更高等别的特征表示，或者应用深度学习算法直接学习特征表示，然后在特性级别上进行融合。后端融合则是将不同模态数据分别训练好的分类器输出决策进行融合，如图2所示。

    坐标点(0,1)**一个完美的分类器，它将所有的样本都正确分类。roc曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。从图9可以看出，该方案的roc曲线非常接近左上角，性能较优。另外，前端融合模型的auc值为。(5)后端融合后端融合的架构如图10所示，后端融合方式用三种模态的特征分别训练神经网络模型，然后进行决策融合，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。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，后端融合模型的准确率变化曲线如图11所示，模型的对数损失变化曲线如图12所示。从图11和图12可以看出，当epoch值从0增加到5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小幅提高，训练对数损失和验证对数损失缓慢下降；综合分析图11和图12的准确率和对数损失变化曲线，选取epoch的较优值为40。确定模型的训练迭代数为40后，进行了10折交叉验证实验。深圳艾策信息科技：打造智慧供应链的关键技术。

    此外格式结构信息具有明显的语义信息，但基于格式结构信息的检测方法没有提取决定软件行为的代码节和数据节信息作为特征。某一种类型的特征都从不同的视角反映刻画了可执行文件的一些性质，字节码n-grams、dll和api信息、格式结构信息都部分捕捉到了恶意软件和良性软件间的可区分信息，但都存在着一定的局限性，不能充分、综合、整体的表示可执行文件的本质，使得检测结果准确率不高、可靠性低、泛化性和鲁棒性不佳。此外，恶意软件通常伪造出和良性软件相似的特征，逃避反**软件的检测。技术实现要素：本发明实施例的目的在于提供一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，以解决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准确率不高、检测可靠性低、泛化性和鲁棒性不佳的问题，以及其难以检测出伪造良性软件特征的恶意软件的问题。本发明实施例所采用的技术方案是，基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，按照以下步骤进行：步骤s1、提取软件样本的二进制可执行文件的dll和api信息、pe格式结构信息以及字节码n-grams的特征表示，生成软件样本的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。5G 与物联网：深圳艾策的下一个技术前沿。软件系统测试机构

用户隐私测评确认数据采集范围超出声明条款3项。广州软件产品测试报告

    I)应用过程数据预防缺陷。这时的软件**能够记录软件缺陷，分析缺陷模式，识别错误根源，制订防止缺陷再次发生的计划，提供**这种括动的办法，并将这些活动贯穿于全**的各个项目中。应用过程数据预防缺陷有礴个成熟度子目标:1)成立缺陷预防组。2)识别和记录在软件生命周期各阶段引入的软件缺陷和消除的缺陷。3)建立缺陷原因分析机制，确定缺陷原因。4)管理，开发和测试人员互相配合制订缺陷预防计划，防止已识别的缺陷再次发生。缺陷预防计划要具有可**性。(II)质量控制在本级，软件**通过采用统计采样技术，测量**的自信度，测量用户对**的信赖度以及设定软件可靠性目标来推进测试过程。为了加强软件质量控制，测试组和质量保证组要有负责质量的人员参加，他们应掌握能减少软件缺陷和改进软件质量的技术和工具。支持统计质量控制的子目标有:?1)软件测试组和软件质量保证组建立软件产品的质量目标，如:产品的缺陷密度，**的自信度以及可信赖度等。2)测试管理者要将这些质量目标纳入测试计划中。3)培训测试组学习和使用统计学方法。4)收集用户需求以建立使用模型(III)优化测试过程在测试成熟度的***，己能够量化测试过程。这样就可以依据量化结果来调整测试过程。广州软件产品测试报告