并分發至項目涉及的所有管理人員和開發人員。5)將測試目標反映在測試計劃中。(II)啟動測試計劃過程制訂計劃是使一個過程可重復，可定義和可管理的基礎。測試計劃應包括測試目的，風險分析，測試策略以及測試設計規格說明和測試用例。此外，測試計劃還應說明如何分配測試資源，如何劃分單元測試，集成測試，系統測試和驗收測試的任務。啟動測試計劃過程包含5個子目標:1)建立**內的測試計劃**并予以經費支持。2)建立**內的測試計劃政策框架并予以管理上的支持。3)開發測試計劃模板井分發至項目的管理者和開發者。4)建立一種機制，使用戶需求成為測試計劃的依據之一。5)評價，推薦和獲得基本的計劃工具并從管理上支持工具的使用。(III)制度化基本的測試技術和方法?為改進測試過程能力，**中需應用基本的測試技術和方法，并說明何時和怎樣使用這些技術，方法和支持工具。將基本測試技術和方法制度化有2個子目標:1)在**范圍內成立測試技術組，研究，評價和推薦基本的測試技術和測試方法，推薦支持這些技術與方法的基本工具。2)制訂管理方針以保證在全**范圍內一致使用所推薦的技術和方法。第三級集成級在集成級，測試不**是跟隨在編碼階段之后的一個階段。無障礙測評認定視覺障礙用戶支持功能缺失4項。石家莊第三方軟件檢測機構

    2）軟件產品登記測試流程材料準備并遞交------實驗室受理------環境準備------測試實施------輸出報告------通知客戶------繳費并取報告服務區域北京、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“軟件質量為目標，貫穿整個軟件生命周期、覆蓋軟件測試生命周期”的**測試服務模式，真正做到了“軟件測試應該越早介入越好的原則”，從軟件生命周期的每一個環節把控軟件產品質量；提供軟件產品質量度量依據，提供軟件可靠性分析依據。軟件成果鑒定測試結果可以作為軟件類科技成果鑒定的依據。提供功能、性能、標準符合性、易用性、安全性、可靠性等專項測試服務。科技項目驗收測試報告及鑒定結論,可以真實反映指標的技術水平和市場價值,有助于項目成交和產品營銷。石家莊第三方軟件檢測機構數據安全與合規：艾策科技的最佳實踐。

    先將訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖分別輸入至一個深度神經網絡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網絡的輸入進行模型訓練，得到多模態深度集成模型。進一步的，所述多模態深度集成模型的隱藏層的***函數采用relu，輸出層的***函數采用sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，優化器采用adagrad。進一步的，所述訓練得到的多模態深度集成模型中，用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經網絡包含3個隱含層，且3個隱含層中間間隔設置有dropout層；用于抽取格式信息特征視圖的深度神經網絡包含2個隱含層，且2個隱含層中間設置有dropout層；用于抽取字節碼n-grams特征視圖的深度神經網絡包含4個隱含層，且4個隱含層中間間隔設置有dropout層；用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經網絡包含2個隱含層，且2個隱含層中間設置有dropout層；所述dropout層的dropout率均等于。本發明實施例的有益效果是，提出了一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法，應用了多模態深度學習方法來融合dll和api、格式結構信息、字節碼n-grams特征。

    生成取值表。3把取值表與選擇的正交表進行映射控件數Ln(取值數)3個控件5個取值5的3次冪混合正交表當控件的取值數目水平不一致時候，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錯誤推斷法經驗4因果圖分析法關系5判定表法條件和結果6流程圖法流程路徑梳理7場景法主要功能和業務的事件8正交表先關注主要功能和業務流程，業務邏輯是否正確實現，考慮場景法需要輸入數據的地方，考慮等價類劃分法+邊界值分析法，發現程序錯誤的能力**強存在輸入條件的組合情況，考慮因果圖判定表法多種參數配置組合情況，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配置正交表錯誤推斷法經驗軟件缺陷軟件產品中存在的問題，用戶所需要的功能沒有完全實現。2025 年 IT 趨勢展望：深圳艾策的五大技術突破。

    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。艾策科技：如何用數據分析重塑企業決策！杭州軟件測評中心

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    綜合上面的分析可以看出，惡意軟件的格式信息和良性軟件是有很多差異性的，以可執行文件的格式信息作為特征，是識別已知和未知惡意軟件的可行方法。對每個樣本進行格式結構解析，提取**每個樣本實施例件的格式結構信息，可執行文件的格式規范都由操作系統廠商給出，按照操作系統廠商給出的格式規范提取即可。pe文件的格式結構有許多屬性，但大多數屬性無法區分惡意軟件和良性軟件，經過深入分析pe文件的格式結構屬性，提取了可能區分惡意軟件和良性軟件的136個格式結構屬性，如表2所示。表2可能區分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構屬性特征描述數量(個)引用dll的總數1引用api的總數1導出表中符號的總數1重定位節的項目總數，連續的幾個字節可能是完成特定功能的一段代碼，或者是可執行文件的結構信息，也可能是某個惡意軟件中特有的字節碼序列。pe文件可表示為字節碼序列，惡意軟件可能存在一些共有的字節碼子序列模式，研究人員直覺上認為一些字節碼子序列在惡意軟件可能以較高頻率出現，且這些字節碼序列和良性軟件字節碼序列存在明顯差異。可執行文件通常是二進制文件，需要把二進制文件轉換為十六進制的文本實施例件，就得到可執行文件的十六進制字節碼序列。石家莊第三方軟件檢測機構