所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統(tǒng)計(jì)所有類(lèi)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(gè)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(gè)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(duì)當(dāng)前軟件樣本的所有dll和api信息進(jìn)行表示形成當(dāng)前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。進(jìn)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(jìn)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(jì)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(kāi)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(chēng)，(7)可疑的頭部***，(8)來(lái)自，(9)導(dǎo)入地址表被修改，(10)多個(gè)pe頭部，(11)可疑的重定位信息，。艾策科技案例研究：某跨國(guó)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐。南昌cma軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)

    后端融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是％，對(duì)數(shù)損失是，混淆矩陣如圖13所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖14所示。后端融合模型的roc曲線(xiàn)如圖15所示，其顯示后端融合模型的auc值為。(6)中間融合中間融合的架構(gòu)如圖16所示，中間融合方式用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從三種模態(tài)的特征分別抽取高等特征表示，然后合并學(xué)習(xí)得到的特征表示，再作為下一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入訓(xùn)練模型，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，防止過(guò)擬合，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。圖16中，用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含3個(gè)隱含層，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是128，第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64，第三個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是32，且3個(gè)隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層。用于抽取格式信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個(gè)隱含層，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64，其第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是32，且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層。用于抽取字節(jié)碼n-grams特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含4個(gè)隱含層，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是512，第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是384，第三個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是256，第四個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是125。北京軟件第三方測(cè)試機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)安全新時(shí)代：深圳艾策的防御策略解析。

    坐標(biāo)點(diǎn)(0,1)**一個(gè)完美的分類(lèi)器，它將所有的樣本都正確分類(lèi)。roc曲線(xiàn)越接近左上角，該分類(lèi)器的性能越好。從圖9可以看出，該方案的roc曲線(xiàn)非常接近左上角，性能較優(yōu)。另外，前端融合模型的auc值為。(5)后端融合后端融合的架構(gòu)如圖10所示，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后進(jìn)行決策融合，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，防止過(guò)擬合，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。本次實(shí)驗(yàn)使用了80％的樣本訓(xùn)練，20％的樣本驗(yàn)證，訓(xùn)練50個(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線(xiàn)如圖11所示，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線(xiàn)如圖12所示。從圖11和圖12可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到5過(guò)程中，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率快速提高，模型的訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失快速減少；當(dāng)epoch值從5到50的過(guò)程中，前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率小幅提高，訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失變化曲線(xiàn)，選取epoch的較優(yōu)值為40。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為40后，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。

    12)把節(jié)裝入到vmm的地址空間，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確，(14)含有可疑標(biāo)志；所述存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括：(1)無(wú)證書(shū)表；(2)調(diào)試數(shù)據(jù)明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節(jié)的資源個(gè)數(shù)少于正常文件。進(jìn)一步的，所述生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：先從當(dāng)前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個(gè)短序列特征；然后計(jì)算選取的每個(gè)短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積，并將其作為選取的每個(gè)短序列特征的特征值，，表示該短序列特征表示其所在軟件樣本的能力越強(qiáng)；**后在選取的詞頻tf**高的多個(gè)短序列特征中選取，生成字節(jié)碼n-grams特征視圖；：＝tf×idf；其中，ni,j是短序列特征i在軟件樣本j中出現(xiàn)的次數(shù)，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現(xiàn)的次數(shù)之和，k為短序列特征總數(shù)，1≤i≤k；其中，|d|指軟件樣本j的總數(shù)，|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數(shù)目。進(jìn)一步的，所述步驟s2采用中間融合方法訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型。艾策檢測(cè)團(tuán)隊(duì)采用多模態(tài)傳感器融合技術(shù)，構(gòu)建智能工廠(chǎng)設(shè)備狀態(tài)健康監(jiān)測(cè)體系。

    測(cè)試人員素質(zhì)要求1、責(zé)任心2、學(xué)習(xí)能力3、懷疑精神4、溝通能力5、專(zhuān)注力6、洞察力7、團(tuán)隊(duì)精神8、注重積累軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試目的編輯軟件測(cè)試的目的是為了保證軟件產(chǎn)品的**終質(zhì)量，在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，對(duì)軟件產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量控制。一般來(lái)說(shuō)軟件測(cè)試應(yīng)由**的產(chǎn)品評(píng)測(cè)中心負(fù)責(zé)，嚴(yán)格按照軟件測(cè)試流程，制定測(cè)試計(jì)劃、測(cè)試方案、測(cè)試規(guī)范，實(shí)施測(cè)試，對(duì)測(cè)試記錄進(jìn)行分析，并根據(jù)回歸測(cè)試情況撰寫(xiě)測(cè)試報(bào)告。測(cè)試是為了證明程序有錯(cuò)，而不能保證程序沒(méi)有錯(cuò)誤。軟件測(cè)試技術(shù)常見(jiàn)測(cè)試編輯回歸測(cè)試功能測(cè)試壓力測(cè)試負(fù)載測(cè)試性能測(cè)試易用性測(cè)試安裝與反安裝測(cè)試**測(cè)試安全性測(cè)試兼容性測(cè)試內(nèi)存泄漏測(cè)試比較測(cè)試Alpha測(cè)試Beta測(cè)試測(cè)試信息流1、軟件配置2、測(cè)試配置3、測(cè)試工具軟件測(cè)試技術(shù)-軟件測(cè)試的分類(lèi)1、從是否需要執(zhí)行被測(cè)試軟件的角度分類(lèi)（靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試）。2、從測(cè)試是否針對(duì)軟件結(jié)構(gòu)與算法的角度分類(lèi)（白盒測(cè)試和黑盒測(cè)試）。3、從測(cè)試的不同階段分類(lèi)（單元測(cè)試、集成測(cè)試、系統(tǒng)測(cè)試、驗(yàn)收測(cè)試）。艾策檢測(cè)以智能算法驅(qū)動(dòng)分析，為工業(yè)產(chǎn)品提供全生命周期質(zhì)量管控解決方案！呼和浩特軟件驗(yàn)收測(cè)試

用戶(hù)體驗(yàn)測(cè)評(píng)中界面交互評(píng)分低于同類(lèi)產(chǎn)品均值15.6%。南昌cma軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)

    降低成本對(duì)每個(gè)階段都進(jìn)行測(cè)試，包括文檔，便于控制項(xiàng)目過(guò)程缺點(diǎn)依賴(lài)文檔，沒(méi)有文檔的項(xiàng)目無(wú)法使用，復(fù)雜度很高，實(shí)踐需要很強(qiáng)的管理H模型把測(cè)試活動(dòng)完全**出來(lái)，將測(cè)試準(zhǔn)備和測(cè)試執(zhí)行體現(xiàn)出來(lái)測(cè)試準(zhǔn)備-測(cè)試執(zhí)行就緒點(diǎn)其他流程----------設(shè)計(jì)等v模型適用于中小企業(yè)需求在開(kāi)始必須明確，不適用變更需求w模型適用于中大企業(yè)包括文檔也需要測(cè)試（需求分析文檔概要設(shè)計(jì)文檔詳細(xì)設(shè)計(jì)文檔代碼文檔）測(cè)試和開(kāi)發(fā)同步進(jìn)行H模型對(duì)公司參與人員技能和溝通要求高測(cè)試階段單元測(cè)試-集成測(cè)試-系統(tǒng)測(cè)試-驗(yàn)證測(cè)試是否覆蓋代碼白盒測(cè)試-黑盒測(cè)試-灰盒測(cè)試是否運(yùn)行靜態(tài)測(cè)試-動(dòng)態(tài)測(cè)試測(cè)試手段人工測(cè)試-自動(dòng)化測(cè)試其他測(cè)試回歸測(cè)試-冒*測(cè)試功能測(cè)試一般功能測(cè)試-界面測(cè)試-易用性測(cè)試-安裝測(cè)試-兼容性測(cè)試性能測(cè)試穩(wěn)定性測(cè)試-負(fù)載測(cè)試-壓力測(cè)試-時(shí)間性能-空間性能負(fù)載測(cè)試確定在各種工作負(fù)載下，系統(tǒng)各項(xiàng)指標(biāo)變化情況壓力測(cè)試:通過(guò)確定一個(gè)系統(tǒng)的剛好不能接受的性能點(diǎn)。獲得系統(tǒng)能夠提供的**大服務(wù)級(jí)別測(cè)試用例為特定的目的而設(shè)計(jì)的一組測(cè)試輸入，執(zhí)行條件和預(yù)期結(jié)果，以便測(cè)試是否滿(mǎn)足某個(gè)特定需求。通過(guò)大量的測(cè)試用例來(lái)檢測(cè)軟件的運(yùn)行效果，它是指導(dǎo)測(cè)試工作進(jìn)行的依據(jù)。南昌cma軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)