内蒙古软件测评机构

    软件测试技术测试分类编辑软件测试的狭义论和广义论——静态和动态的测试软件测试技术软件测试的辨证论——正向思维和反向思维软件测试的风险论——测试是评估软件测试的经济学观点——为盈利而测试软件测试的标准论——验证和确认软件测试技术测试工具编辑几种常用的测试工具：1、软件错误管理工具Bugzilla2、功能测试工具WinRunner3、负载测试工具LoadRunner4、测试管理工具TestDirector软件测试技术同名图书编辑软件测试技术图书1书名:软件测试技术软件测试技术作者：曲朝阳出版社：**水利水电出版社出版时间：2006ISBN:97开本：16定价:元内容简介本书详尽地阐述了软件测试领域中的一些基本理论和实用技术。首先从软件测试的基本原则，以及常用的软件测试技术入手，介绍了与软件测试领域相关的基础知识。然后，分别从单元测试、集成测试和系统测试3个层面深入分析了如何选择和设计有效的测试用例，制定合适的测试策略等主题。**后，讨论了面向对象的软件测试和软件测试自动化技术。附录中还附录了常见的软件错误，供读者参阅。本书作为软件测试的实际应用参考书，除了力求突出基本知识和基本概念的表述外，更注重软件测试技术的运用。负载测试证实系统最大承载量较宣传数据低18%。内蒙古软件测评机构

    将三种模态特征和三种融合方法的结果进行了对比，如表3所示。从表3可以看出，前端融合和中间融合较基于模态特征的检测准确率更高，损失率更低。后端融合是三种融合方法中较弱的，虽然明显优于基于dll和api信息、pe格式结构特征的实验结果，但稍弱于基于字节码3-grams特征的结果。中间融合是三种融合方法中**好的，各项性能指标都非常接近**优值。表3实验结果对比本实施例提出了基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，提取了三种模态的特征(dll和api信息、pe格式结构信息和字节码3-grams)，提出了通过三种融合方式(前端融合、后端融合、中间融合)集成三种模态的特征，有效提高恶意软件检测的准确率和鲁棒性。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，各项性能指标已接近**优值。考虑到样本集可能存在噪声，本实施例提出的方法已取得了比较理想的结果。由于恶意软件很难同时伪造多个模态的特征，本实施例提出的方法比单模态特征方法更鲁棒。以上所述*为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。软件质量测试收费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。

    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。

    所以第三方软件检测机构可以说是使用loadrunner软件工具较多的一个业务领域，也能保证软件测试报告结果的性能准确。二、软件测试漏洞扫描工具在客户需要的软件测试报告中，软件安全的渗透测试和漏洞扫描一般会作为信息安全性的软件测试报告内容。首先来说一下漏洞扫描的工具，这部分在国际上有ibm很出名的一个扫描测试工具appscan，以及针对web等的全量化扫描器nessus。国产的目前的绿盟漏洞扫描设备也做得非常好，个人其实更建议用绿盟的漏洞扫描设备，规则全，扫描速度快，测试报告也更符合国情。三、软件测试渗透测试工具渗透测试属于第三方软件检测测评过程中的比较专业的一个测试项，对技术的要求也比较高，一般使用的工具为burpsuite这个专业安全工具，这个工具挺全能的，不光是安全服务常用的工具，同样也认可作为软件渗透测试的工具输出。总的来说，第三方软件检测的那些软件测试工具，都是为了确保软件测试报告结果的整体有效性来进行使用，也是第三方检测机构作为自主实验室的这个性质，提供了具备正规效力的软件测试过程和可靠的第三方检测结果，所以客户可以有一个初步的软件测试工具了解，也对获取一份有效的第三方软件测试报告的结果可以有更清楚的认识。数据驱动决策：艾策科技如何提升企业竞争力。

    这样做的好处是，融合模型的错误来自不同的分类器，而来自不同分类器的错误往往互不相关、互不影响，不会造成错误的进一步累加。常见的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、贝叶斯规则融合(bayes’rulebased)以及集成学习(ensemblelearning)等。其中集成学习作为后端融合方式的典型**，被广泛应用于通信、计算机识别、语音识别等研究领域。中间融合是指将不同的模态数据先转化为高等特征表达，再于模型的中间层进行融合，如图3所示。以深度神经网络为例，神经网络通过一层一层的管道映射输入，将原始输入转换为更高等的表示。中间融合首先利用神经网络将原始数据转化成高等特征表达，然后获取不同模态数据在高等特征空间上的共性，进而学习一个联合的多模态表征。深度多模态融合的大部分工作都采用了这种中间融合的方法，其***享表示层是通过合并来自多个模态特定路径的连接单元来构建的。中间融合方法的一大优势是可以灵活的选择融合的位置，但设计深度多模态集成结构时，确定如何融合、何时融合以及哪些模式可以融合，是比较有挑战的问题。字节码n-grams、dll和api信息、格式结构信息这三种类型的特征都具有自身的优势。艾策科技发布产品：智能企业管理平台。软件系统兼容性测试

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    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。内蒙古软件测评机构