软件漏洞测试中的攻防思维:以攻击者视角强化防御深圳艾策信息科技有限公司的技术团队具备丰富的攻防实战经验,在软件漏洞测试中始终秉持 “以攻促防” 的思维模式。通过模拟的攻击路径,从信息收集、漏洞探测到渗透提权,全流程还原攻击场景,挖掘系统在设计逻辑、配置策略等方面的深层漏洞。这种 “攻击者视角” 的测试方法,能够发现传统扫描工具难以识别的隐蔽风险,帮助企业从根源上强化软件系统的防御能力,将安全漏洞消灭在攻击发生之前。深圳艾策信息科技:打造智慧供应链的关键技术。北京软件测试测试
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。南昌第三方软件测试公司工业控制系统测评: OT 与 IT 融合中的漏洞检测与风险防控难题!
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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。可靠性评估连续运行72小时出现2次非致命错误。赛迪软件测评中心
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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。北京软件测试测试