第三方醫(yī)療軟件檢測

    生成取值表。3把取值表與選擇的正交表進(jìn)行映射控件數(shù)Ln(取值數(shù))3個控件5個取值5的3次冪混合正交表當(dāng)控件的取值數(shù)目水平不一致時候，使用allp**rs工具生成1等價類劃分法劃分值2邊界值分析法邊界值3錯誤推斷法經(jīng)驗(yàn)4因果圖分析法關(guān)系5判定表法條件和結(jié)果6流程圖法流程路徑梳理7場景法主要功能和業(yè)務(wù)的事件8正交表先關(guān)注主要功能和業(yè)務(wù)流程，業(yè)務(wù)邏輯是否正確實(shí)現(xiàn)，考慮場景法需要輸入數(shù)據(jù)的地方，考慮等價類劃分法+邊界值分析法，發(fā)現(xiàn)程序錯誤的能力**強(qiáng)存在輸入條件的組合情況，考慮因果圖判定表法多種參數(shù)配置組合情況，正交表排列法采用錯誤推斷法再追加測試用例。需求分析場景法分析主要功能輸入的等價類邊界值輸入的各種組合因果圖判定表多種參數(shù)配置正交表錯誤推斷法經(jīng)驗(yàn)軟件缺陷軟件產(chǎn)品中存在的問題，用戶所需要的功能沒有完全實(shí)現(xiàn)。艾策檢測團(tuán)隊(duì)采用多模態(tài)傳感器融合技術(shù)，構(gòu)建智能工廠設(shè)備狀態(tài)健康監(jiān)測體系。第三方醫(yī)療軟件檢測

    這種傳統(tǒng)方式幾乎不能檢測未知的新的惡意軟件種類，能檢測的已知惡意軟件經(jīng)過簡單加殼或混淆后又不能檢測，且使用多態(tài)變形技術(shù)的惡意軟件在傳播過程中不斷隨機(jī)的改變著二進(jìn)制文件內(nèi)容，沒有固定的特征，使用該方法也不能檢測。新出現(xiàn)的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件，在釋放到互聯(lián)網(wǎng)前，都使用主流的反**軟件測試，確保主流的反**軟件無法識別這些惡意軟件，使得當(dāng)前的反**軟件通常對它們無能為力，只有在惡意軟件大規(guī)模傳染后，捕獲到這些惡意軟件樣本，提取簽名和更新簽名庫，才能檢測這些惡意軟件。基于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法將可執(zhí)行文件表示成不同抽象層次的特征，使用這些特征來訓(xùn)練分類模型，可實(shí)現(xiàn)惡意軟件的智能檢測，基于這些特征的檢測方法也取得了較高的準(zhǔn)確率。受文本分類方法的啟發(fā)，研究人員提出了基于二進(jìn)制可執(zhí)行文件字節(jié)碼n-grams的惡意軟件檢測方法，這類方法提取的特征覆蓋了整個二進(jìn)制可執(zhí)行文件，包括pe文件頭、代碼節(jié)、數(shù)據(jù)節(jié)、導(dǎo)入節(jié)、資源節(jié)等信息，但字節(jié)碼n-grams特征通常沒有明顯的語義信息，大量具有語義的信息丟失，很多語義信息提取不完整。此外，基于字節(jié)碼n-grams的檢測方法提取代碼節(jié)信息考慮了機(jī)器指令的操作數(shù)。省級軟件檢測機(jī)構(gòu)有多少家公司艾策科技發(fā)布產(chǎn)品：智能企業(yè)管理平臺。

    先將訓(xùn)練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖分別輸入至一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中抽取高等特征表示，然后合并抽取的高等特征表示并將其作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到多模態(tài)深度集成模型。進(jìn)一步的，所述多模態(tài)深度集成模型的隱藏層的***函數(shù)采用relu，輸出層的***函數(shù)采用sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，優(yōu)化器采用adagrad。進(jìn)一步的，所述訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中，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個隱含層，且3個隱含層中間間隔設(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個隱含層，且2個隱含層中間設(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個隱含層，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，且2個隱含層中間設(shè)置有dropout層；所述dropout層的dropout率均等于。本發(fā)明實(shí)施例的有益效果是，提出了一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，應(yīng)用了多模態(tài)深度學(xué)習(xí)方法來融合dll和api、格式結(jié)構(gòu)信息、字節(jié)碼n-grams特征。

    本書內(nèi)容充實(shí)、實(shí)用性強(qiáng)，可作為高職高專院校計(jì)算機(jī)軟件軟件測試技術(shù)課程的教材，也可作為有關(guān)軟件測試的培訓(xùn)教材，對從事軟件測試實(shí)際工作的相關(guān)技術(shù)人員也具有一定的參考價值。目錄前言第1章軟件測試基本知識第2章測試計(jì)劃第3章測試設(shè)計(jì)和開發(fā)第4章執(zhí)行測試第5章測試技術(shù)與應(yīng)用第6章軟件測試工具第7章測試文檔實(shí)例附錄IEEE模板參考文獻(xiàn)軟件測試技術(shù)圖書3基本信息書號：軟件測試技術(shù)7-113-07054作者：李慶義定價：出版日期：套系名稱：21世紀(jì)高校計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)系列規(guī)劃教材出版單位：**鐵道出版社內(nèi)容簡介本書主要介紹軟件適用測試技術(shù)。內(nèi)容分為三部分，***部分為概念基礎(chǔ)、測試?yán)碚摰谋尘凹鞍l(fā)展，簡要地分析了當(dāng)前測試技術(shù)的現(xiàn)狀；第二部分介紹軟件測試的程序分析技術(shù)、測試技術(shù)，軟件測試的方法和策略，分析了軟件業(yè)在測試方面的研究成果，并總結(jié)了測試的基本原則和一些好的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；第三部分介紹了兩種測試工具軟件——基于Windows的WinRunner和服務(wù)器負(fù)載測試軟件WAS。本書結(jié)合實(shí)際，從一些具體的實(shí)例出發(fā)，介紹軟件測試的一些基本概念和方法，分析出軟件測試的基本理論知識，適用性比較強(qiáng)。隱私合規(guī)檢測確認(rèn)用戶數(shù)據(jù)加密符合GDPR標(biāo)準(zhǔn)要求。

    以備實(shí)際測試嚴(yán)重偏離計(jì)劃時使用。在TMM的定義級，測試過程中引入計(jì)劃能力，在TMM的集成級，測試過程引入控制和監(jiān)視活動。兩者均為測試過程提供了可見性，為測試過程持續(xù)進(jìn)行提供保證。第四級管理和測量級在管理和測量級，測試活動除測試被測程序外，還包括軟件生命周期中各個階段的評審，審查和追查，使測試活動涵蓋了軟件驗(yàn)證和軟件確認(rèn)活動。根據(jù)管理和測量級的要求，軟件工作產(chǎn)品以及與測試相關(guān)的工作產(chǎn)品，如測試計(jì)劃，測試設(shè)計(jì)和測試步驟都要經(jīng)過評審。因?yàn)闇y試是一個可以量化并度量的過程。為了測量測試過程，測試人員應(yīng)建立測試數(shù)據(jù)庫。收集和記錄各軟件工程項(xiàng)目中使用的測試用例，記錄缺陷并按缺陷的嚴(yán)重程度劃分等級。此外，所建立的測試規(guī)程應(yīng)能夠支持軟件組終對測試過程的控制和測量。管理和測量級有3個要實(shí)現(xiàn)的成熟度目標(biāo):建立**范圍內(nèi)的評審程序，建立測試過程的測量程序和軟件質(zhì)量評價。(I)建立**范圍內(nèi)的評審程序軟件**應(yīng)在軟件生命周期的各階段實(shí)施評審，以便盡早有效地識別，分類和消除軟件中的缺陷。建立評審程序有4個子目標(biāo):1)管理層要制訂評審政策支持評審過程。2)測試組和軟件質(zhì)量保證組要確定并文檔化整個軟件生命周期中的評審目標(biāo)，評審計(jì)劃。對比分析顯示資源占用率高于同類產(chǎn)品均值26%。應(yīng)用軟件安全防護(hù)測評

第三方測評顯示軟件運(yùn)行穩(wěn)定性達(dá)99.8%，未發(fā)現(xiàn)重大系統(tǒng)崩潰隱患。第三方醫(yī)療軟件檢測

    特征之間存在部分重疊，但特征類型間存在著互補(bǔ)，融合這些不同抽象層次的特征可更好的識別軟件的真正性質(zhì)。且惡意軟件通常偽造出和良性軟件相似的特征，逃避反**軟件的檢測，但惡意軟件很難同時偽造多個抽象層次的特征逃避檢測。基于該觀點(diǎn)，本發(fā)明實(shí)施例提出一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，以實(shí)現(xiàn)對惡意軟件的有效檢測，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams)，提出了通過前端融合、后端融合和中間融合這三種融合方式集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測的準(zhǔn)確率和魯棒性，具體步驟如下：步驟s1、提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息以及字節(jié)碼n-grams的特征表示，生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖；統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api，提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示。對當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析，并按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息，得到該軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示。第三方醫(yī)療軟件檢測