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    [1]中文名软件测试方法外文名SoftwareTestingMethod目的测试软件性能所属行业计算机作用选择合适的软件目录1概述2原则3分类▪静态测试和动态测试▪黑盒测试、白盒测试和灰盒测试▪手动测试和自动化测试4不同阶段测试▪单元测试▪集成测试▪系统测试▪验收测试5重要性软件测试方法概述编辑软件测试方法的目的包括：发现软件程序中的错误、对软件是否符合设计要求，以及是否符合合同中所要达到的技术要求，进行有关验证以及评估软件的质量。**终实现将高质量的软件系统交给用户的目的。而软件的基本测试方法主要有静态测试和动态测试、功能测试、性能测试、黑盒测试和白盒测试等等。[2]软件测试方法众多，比较常用到的测试方法有等价类划分、场景法，偶尔会使用到的测试方法有边界值和判定表，还有包括不经常使用到的正交排列法和测试大纲法。其中等价类划分、边界值分析、判定表等属于黑盒测试方法；只对功能是否可以满足规定要求进行检查，主要用于软件的确认测试阶段。白盒测试也叫做结构测试或逻辑驱动测试，是基于覆盖的全部代码和路径、条件的测试，通过测试检测产品内部性能，检验程序中的路径是否可以按照要求完成工作，但是并不对功能进行测试，主要用于软件的验证。艾策检测为新能源汽车电池提供安全性能深度解析。青海软件评测机构

    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。信息系统测评怎么做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，。

    在不知道多长的子序列能更好的表示可执行文件的情况下，只能以固定窗口大小在字节码序列中滑动，产生大量的短序列，由机器学习方法选择可能区分恶意软件和良性软件的短序列作为特征，产生短序列的方法叫n-grams。“080074ff13b2”的字节码序列，如果以3-grams产生连续部分重叠的短序列，将得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四个短序列。每个短序列特征的权重表示有多种方法。**简单的方法是如果该短序列在具体样本中出现，就表示为1；如果没有出现，就表示为0，也可以用。本实施例采用3-grams方法提取特征，3-grams产生的短序列非常庞大，将产生224＝(16,777,216)个特征，如此庞大的特征集在计算机内存中存储和算法效率上都是问题。如果短序列特征的tf较小，对机器学习可能没有意义，选取了tf**高的5000个短序列特征，计算每个短序列特征的，每个短序列特征的权重是判断其所在软件样本是否为恶意软件的依据，也是区分每个软件样本的依据。(4)前端融合前端融合的架构如图4所示，前端融合方式将三种模态的特征合并，然后输入深度神经网络，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。艾策科技案例研究：某跨国企业的数字化转型实践。

    第三方软件检测机构在开展第三方软件测试的过程中，需要保持测试整体的严谨性，也需要对测试结果负责并确保公平公正性。所以，在测试过程中，软件测试所使用的测试工具也是很重要的一方面。我们简单介绍一下在软件检测过程中使用的那些软件测试工具。众所周知，软件测试的参数项目包括功能性、性能、安全性等参数，而其中出具软件测试报告主要的就是性能测试和安全测试所需要使用到的工具了。一、软件测试性能测试工具这个参数的测试工具有loadrunner，jmeter两大主要工具，国产化性能测试软件目前市场并未有比较大的突破，其中loadrunner是商业软件测试工具，jmeter为开源社区版本的性能测试工具。从第三方软件检测机构的角度上来说，是不太建议使用开源测试工具的。首先，开源测试工具并不能确保结果的准确性，虽然技术层面上来说都可以进行测试，但是因为开源更多的需要考量软件测试人员的测试技术如何进行使用，涉及到了人为因素的影响，一般第三方软件检测机构都会使用loadrunner作为性能测试的工具来进行使用。而loadrunner被加拿大的一家公司收购以后，在整个中国市场区域的销售和营销都以第三方软件检测机构为基础来开展工作。深圳艾策信息科技：打造智慧供应链的关键技术。信息系统测评怎么做

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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。青海软件评测机构