之所以被稱為黑盒測試是因為可以將被測程序看成是一個無法打開的黑盒，而工作人員在不軟件測試方法考慮任何程序內(nèi)部結(jié)構(gòu)和特性的條件下，根據(jù)需求規(guī)格說明書設(shè)計測試實例，并檢查程序的功能是否能夠按照規(guī)范說明準確無誤的運行。其主要是對軟件界面和軟件功能進行測試。對于黑盒測試行為必須加以量化才能夠有效的保證軟件的質(zhì)量。[5]（2）白盒測試。其與黑盒測試不同，它主要是借助程序內(nèi)部的邏輯和相關(guān)信息，通過檢測內(nèi)部動作是否按照設(shè)計規(guī)格說明書的設(shè)定進行，檢查每一條通路能否正常工作。白盒測試是從程序結(jié)構(gòu)方面出發(fā)對測試用例進行設(shè)計。其主要用于檢查各個邏輯結(jié)構(gòu)是否合理，對應(yīng)的模塊**路徑是否正常以及內(nèi)部結(jié)構(gòu)是否有效。常用的白盒測試法有控制流分析、數(shù)據(jù)流分析、路徑分析、程序變異等，其中邏輯覆蓋法是主要的測試方法。[5]（3）灰盒測試。灰盒測試則介于黑盒測試和白盒測試之間。灰盒測試除了重視輸出相對于出入的正確性，也看重其內(nèi)部表現(xiàn)。但是它不可能像白盒測試那樣詳細和完整。它只是簡單的靠一些象征性的現(xiàn)象或標(biāo)志來判斷其內(nèi)部的運行情況，因此在內(nèi)部結(jié)果出現(xiàn)錯誤，但輸出結(jié)果正確的情況下可以采取灰盒測試方法。因為在此情況下灰盒比白盒**。人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用：艾策科技的實踐案例。貴陽軟件評測中心

    所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統(tǒng)計所有類別已知的軟件樣本的pe可執(zhí)行文件引用的dll和api信息，從中選取引用頻率**高的多個dll和api信息；然后判斷當(dāng)前的軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)里是否存在選擇出的某個引用頻率**高的dll和api信息，如存在，則將當(dāng)前軟件樣本的該dll或api信息以1表示，否則將其以0表示，從而對當(dāng)前軟件樣本的所有dll和api信息進行表示形成當(dāng)前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。進一步的，所述生成軟件樣本的格式信息特征視圖，是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征，形成當(dāng)前軟件樣本的格式信息特征視圖。進一步的，所述從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征，是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中確定存在特定格式異常的pe格式結(jié)構(gòu)特征以及存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結(jié)構(gòu)特征；所述特定格式異常包括：(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行，(2)節(jié)頭部可疑的屬性，(3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確，(4)節(jié)之間的“間縫”，(5)可疑的代碼重定向，(6)可疑的代碼節(jié)名稱，(7)可疑的頭部***，(8)來自，(9)導(dǎo)入地址表被修改，(10)多個pe頭部，(11)可疑的重定位信息，。重慶軟件測試艾策檢測為新能源汽車電池提供安全性能深度解析。

    [3]軟件測試方法原則編輯1.盡早不斷測試的原則應(yīng)當(dāng)盡早不斷地進行軟件測試。據(jù)統(tǒng)計約60%的錯誤來自設(shè)計以前，并且修正一個軟件錯誤所需的費用將隨著軟件生存周期的進展而上升。錯誤發(fā)現(xiàn)得越早，修正它所需的費用就越少。[4]測試用例由測試輸入數(shù)據(jù)和與之對應(yīng)的預(yù)期輸出結(jié)果這兩部分組成。[4]3.**測試原則(1)**測試原則。這是指軟件測試工作由在經(jīng)濟上和管理上**于開發(fā)機構(gòu)的**進行。程序員應(yīng)避*査自己的程序，程序設(shè)計機構(gòu)也不應(yīng)測試自己開發(fā)的程序。軟件開發(fā)者難以客觀、有效地測試自己的軟件，而找出那些因為對需求的誤解而產(chǎn)生的錯誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則。在設(shè)計時，測試用例應(yīng)當(dāng)包括合法的輸入條件和不合法的輸入條件。[4](3)錯誤群集原則。軟件錯誤呈現(xiàn)群集現(xiàn)象。經(jīng)驗表明，某程序段剩余的錯誤數(shù)目與該程序段中已發(fā)現(xiàn)的錯誤數(shù)目成正比，所以應(yīng)該對錯誤群集的程序段進行重點測試。[4](4)嚴格性原則。嚴格執(zhí)行測試計劃，排除測試的隨意性。[4](5)覆蓋原則。應(yīng)當(dāng)對每一個測試結(jié)果做***的檢查。[4](6)定義功能測試原則。檢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屬于它做的事。[4](7)回歸測試原則。應(yīng)妥善保留測試用例。

    2）軟件產(chǎn)品登記測試流程材料準備并遞交------實驗室受理------環(huán)境準備------測試實施------輸出報告------通知客戶------繳費并取報告服務(wù)區(qū)域北京、上海、廣州、深圳、重慶、杭州、南京、蘇州等**各地軟件測試報告|軟件檢測報告以“軟件質(zhì)量為目標(biāo)，貫穿整個軟件生命周期、覆蓋軟件測試生命周期”的**測試服務(wù)模式，真正做到了“軟件測試應(yīng)該越早介入越好的原則”，從軟件生命周期的每一個環(huán)節(jié)把控軟件產(chǎn)品質(zhì)量；提供軟件產(chǎn)品質(zhì)量度量依據(jù)，提供軟件可靠性分析依據(jù)。軟件成果鑒定測試結(jié)果可以作為軟件類科技成果鑒定的依據(jù)。提供功能、性能、標(biāo)準符合性、易用性、安全性、可靠性等專項測試服務(wù)。科技項目驗收測試報告及鑒定結(jié)論,可以真實反映指標(biāo)的技術(shù)水平和市場價值,有助于項目成交和產(chǎn)品營銷。安全審計發(fā)現(xiàn)日志模塊存在敏感信息明文存儲缺陷。

    這樣做的好處是，融合模型的錯誤來自不同的分類器，而來自不同分類器的錯誤往往互不相關(guān)、互不影響，不會造成錯誤的進一步累加。常見的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、貝葉斯規(guī)則融合(bayes’rulebased)以及集成學(xué)習(xí)(ensemblelearning)等。其中集成學(xué)習(xí)作為后端融合方式的典型**，被廣泛應(yīng)用于通信、計算機識別、語音識別等研究領(lǐng)域。中間融合是指將不同的模態(tài)數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)化為高等特征表達，再于模型的中間層進行融合，如圖3所示。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過一層一層的管道映射輸入，將原始輸入轉(zhuǎn)換為更高等的表示。中間融合首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成高等特征表達，然后獲取不同模態(tài)數(shù)據(jù)在高等特征空間上的共性，進而學(xué)習(xí)一個聯(lián)合的多模態(tài)表征。深度多模態(tài)融合的大部分工作都采用了這種中間融合的方法，其***享表示層是通過合并來自多個模態(tài)特定路徑的連接單元來構(gòu)建的。中間融合方法的一大優(yōu)勢是可以靈活的選擇融合的位置，但設(shè)計深度多模態(tài)集成結(jié)構(gòu)時，確定如何融合、何時融合以及哪些模式可以融合，是比較有挑戰(zhàn)的問題。字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息這三種類型的特征都具有自身的優(yōu)勢。漏洞掃描報告顯示依賴庫存在5個已知CVE漏洞。長春第三方軟件檢測實驗室

性能基準測試GPU利用率未達理論最大值67%。貴陽軟件評測中心

    且4個隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個隱含層，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64，第二個神經(jīng)元的隱含層個數(shù)是10，且2個隱含層中間設(shè)置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。本次實驗使用了80％的樣本訓(xùn)練，20％的樣本驗證，訓(xùn)練50個迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，中間融合模型的準確率變化曲線如圖17所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到20過程中，模型的訓(xùn)練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓(xùn)練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失快速減少；當(dāng)epoch值從30到50的過程中，中間融合模型的訓(xùn)練準確率和驗證準確率基本保持不變，訓(xùn)練對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖17和圖18的準確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為30。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為30后，進行了10折交叉驗證實驗。中間融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數(shù)損失是，混淆矩陣如圖19所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖20所示。中間融合模型的roc曲線如圖21所示，auc值為，已經(jīng)非常接近auc的**優(yōu)值1。(7)實驗結(jié)果比對為了綜合評估本實施例提出融合方案的綜合性能。貴陽軟件評測中心