幫助客戶提升內部技術團隊能力。例如，某三甲醫院在采用艾策科技的醫療信息化系統檢測方案后，不僅系統漏洞率下降45%，其IT團隊的安全意識與應急響應能力也提升。技術創新未來方向艾策科技創始人兼CTO表示：“作為軟件檢測公司，我們始終將技術創新視為競爭力。未來，公司將重點投入AI算法優化、邊緣計算檢測等前沿領域，為電力能源、政企單位等行業提供更高效、更智能的質量保障服務?！鄙钲诎咝畔⒖萍加邢薰臼且患伊⒆阌诨浉郯拇鬄硡^，依托信息技術產業，面向全國客戶提供專業、可靠服務的第三方CMACNAS檢測機構。在檢測服務過程中，公司始終堅持以客戶需求為本，秉承公平公正的第三方檢測要求，遵循國家檢測標準規范，確保檢測數據和結果準確可靠，運用前沿A人工智能技術提高檢測效率。我們追求創造優異的社會價值，我們致力于打造公司成為第三方檢測行業的行業榜樣。第三方驗證實際啟動速度較廠商宣稱慢0.7秒。軟件性能效率評測

    這種傳統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過簡單加殼或混淆后又不能檢測，且使用多態變形技術的惡意軟件在傳播過程中不斷隨機的改變著二進制文件內容，沒有固定的特征，使用該方法也不能檢測。新出現的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件，在釋放到互聯網前，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，使得當前的反**軟件通常對它們無能為力，只有在惡意軟件大規模傳染后，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?；跀祿诰蚝蜋C器學習的惡意軟件檢測方法將可執行文件表示成不同抽象層次的特征，使用這些特征來訓練分類模型，可實現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確率。受文本分類方法的啟發，研究人員提出了基于二進制可執行文件字節碼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制可執行文件，包括pe文件頭、代碼節、數據節、導入節、資源節等信息，但字節碼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，基于字節碼n-grams的檢測方法提取代碼節信息考慮了機器指令的操作數。第三方軟件功能測試報告多少錢第三方實驗室驗證數據處理速度較上代提升1.8倍。

    在介紹諸多知識點的過程當中結合直觀形象的圖表或實際案例進行深入淺出的分析，從而使讀者可以更好地理解秋掌握軟件測試理論知識，并迅速地運用到實際測試工作中去。本書適合作為各層次高等院校計算機及相關的教學用書，也可作為軟件測試人員的參考書。目錄前言第1章概述第2章軟件測試基礎第3章單元測試第4章集成測試第5章系統測試……軟件測試技術圖書2書名:軟件測試技術層次：高職高專配套：電子課件作者：徐芳出版社：機械工業出版社出版時間：2011-6-21ISBN:開本：16開定價:￥內容簡介本書根據軟件測試教學的需要，結合讀者對象未來的職業要求和定位，除了盡力***闡述軟件測試技術基本概念外，采取了計劃、設計與開發、執行這樣的工程步驟來描述軟件測試的相關知識，使學生在學習軟件測試的技術知識時，能夠同時獲得工程化思維方式的訓練。本書共7章。第1章介紹軟件測試的基本知識；第2章介紹如何制定軟件測試計劃；第3章介紹測試用例的設計和相關技術；第4章介紹執行測試中相關技術和方法；第5章介紹實際工作中各種測試方法；第6章介紹MI公司的一套測試工具的使用，包括功能、性能和測試管理工具；第7章通過一個實例，給出了完整的與軟件測試相關的文檔。

    本發明屬于惡意軟件防護技術領域：：，涉及一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法。背景技術：：：惡意軟件是指在未明確提示用戶或未經用戶許可的情況下，故意編制或設置的，對網絡或系統會產生威脅或潛在威脅的計算機軟件。常見的惡意軟件有計算機**(簡稱**)、特洛伊木馬(簡稱木馬)、計算機蠕蟲(簡稱蠕蟲)、后門、邏輯**等。惡意軟件可能在用戶不知情的情況下竊取計算機用戶的信息和隱私，也可能非法獲得計算機系統和網絡資源的控制，破壞計算機和網絡的可信性、完整性和可用性，從而為惡意軟件控制者謀取非法利益。騰訊安全發布的《2017年度互聯網安全報告》顯示，2017年騰訊電腦管家pc端總計攔截**近30億次，平均每月攔截木馬**近，共發現**或木馬***。這些數目龐大、名目繁多的惡意軟件侵蝕著我國的***、經濟、文化、***等各個領域的信息安全，帶來了前所未有的挑戰。當前的反**軟件主要采用基于特征碼的檢測方法，這種方法通過對代碼進行充分研究，獲得惡意軟件特征值(即每種惡意軟件所獨有的十六進制代碼串)，如字節序列、特定的字符串等，通過匹配查找軟件中是否包含惡意軟件特征庫中的特征碼來判斷其是否為惡意軟件。覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測方案設計與實施！

    4)建立與用戶或客戶的聯系，收集他們對測試的需求和建議。(II)制訂技術培訓計劃為高效率地完成好測試工作，測試人員必須經過適當的培訓。制訂技術培訓規劃有3個子目標:1)制訂**的培訓計劃，并在管理上提供包括經費在內的支持。2)制訂培訓目標和具體的培訓計劃。3)成立培訓組，配備相應的工具，設備和教材(III)軟件全生命周期測試提高測試成熟度和改善軟件產品質量都要求將測試工作與軟件生命周期中的各個階段聯系起來。該目標有4個子目標:1)將測試階段劃分為子階段，并與軟件生命周期的各階段相聯系。2)基于已定義的測試子階段，采用軟件生命周期V字模型。3)制訂與淵試相關的工作產品的標準。4)建立測試人員與開發人員共同工作的機制。這種機制有利于促進將測試活動集成于軟件生命周期中(IV)控制和監視測試過程為控制和監視測試過程，軟件**需采取相應措施，如:制訂測試產品的標準，制訂與測試相關的偶發事件的處理預案，確定測試里程碑，確定評估測試效率的度量，建立測試日志等?？刂坪捅O視測試過程有3個子目標:1)制訂控制和監視測試過程的機制和政策。2)定義，記錄并分配一組與測試過程相關的基本測量。3)開發，記錄并文檔化一組糾偏措施和偶發事件處理預案?？煽啃栽u估連續運行72小時出現2次非致命錯誤。軟件功能第三方測試

漏洞掃描報告顯示依賴庫存在5個已知CVE漏洞。軟件性能效率評測

    坐標點(0,1)**一個完美的分類器，它將所有的樣本都正確分類。roc曲線越接近左上角，該分類器的性能越好。從圖9可以看出，該方案的roc曲線非常接近左上角，性能較優。另外，前端融合模型的auc值為。(5)后端融合后端融合的架構如圖10所示，后端融合方式用三種模態的特征分別訓練神經網絡模型，然后進行決策融合，隱藏層的***函數為relu，輸出層的***函數是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。本次實驗使用了80％的樣本訓練，20％的樣本驗證，訓練50個迭代以便于找到較優的epoch值。隨著迭代數的增加，后端融合模型的準確率變化曲線如圖11所示，模型的對數損失變化曲線如圖12所示。從圖11和圖12可以看出，當epoch值從0增加到5過程中，模型的訓練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓練對數損失和驗證對數損失快速減少；當epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓練準確率和驗證準確率小幅提高，訓練對數損失和驗證對數損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準確率和對數損失變化曲線，選取epoch的較優值為40。確定模型的訓練迭代數為40后，進行了10折交叉驗證實驗。軟件性能效率評測