[3]軟件測試方法原則編輯1.盡早不斷測試的原則應當盡早不斷地進行軟件測試。據統計約60%的錯誤來自設計以前，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。錯誤發現得越早，修正它所需的費用就越少。[4]測試用例由測試輸入數據和與之對應的預期輸出結果這兩部分組成。[4]3.**測試原則(1)**測試原則。這是指軟件測試工作由在經濟上和管理上**于開發機構的**進行。程序員應避免檢査自己的程序，程序設計機構也不應測試自己開發的程序。軟件開發者難以客觀、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生的錯誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則。在設計時，測試用例應當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。軟件錯誤呈現群集現象。經驗表明，某程序段剩余的錯誤數目與該程序段中已發現的錯誤數目成正比，所以應該對錯誤群集的程序段進行重點測試。[4](4)嚴格性原則。嚴格執行測試計劃，排除測試的隨意性。[4](5)覆蓋原則。應當對每一個測試結果做***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。應妥善保留測試用例。如何選擇適合企業的 IT 解決方案？河北省軟件測評中心

    測試人員素質要求1、責任心2、學習能力3、懷疑精神4、溝通能力5、專注力6、洞察力7、團隊精神8、注重積累軟件測試技術測試目的編輯軟件測試的目的是為了保證軟件產品的**終質量，在軟件開發的過程中，對軟件產品進行質量控制。一般來說軟件測試應由**的產品評測中心負責，嚴格按照軟件測試流程，制定測試計劃、測試方案、測試規范，實施測試，對測試記錄進行分析，并根據回歸測試情況撰寫測試報告。測試是為了證明程序有錯，而不能保證程序沒有錯誤。軟件測試技術常見測試編輯回歸測試功能測試壓力測試負載測試性能測試易用性測試安裝與反安裝測試**測試安全性測試兼容性測試內存泄漏測試比較測試Alpha測試Beta測試測試信息流1、軟件配置2、測試配置3、測試工具軟件測試技術-軟件測試的分類1、從是否需要執行被測試軟件的角度分類（靜態測試和動態測試）。2、從測試是否針對軟件結構與算法的角度分類（白盒測試和黑盒測試）。3、從測試的不同階段分類（單元測試、集成測試、系統測試、驗收測試）。軟件系統第三方測評安全審計發現日志模塊存在敏感信息明文存儲缺陷。

    步驟s2、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓練樣本，基于多模態數據融合方法，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特征視圖輸入深度神經網絡，訓練多模態深度集成模型；步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測試樣本，并將測試樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓練得到的多模態深度集成模型中，對測試樣本進行檢測并得出檢測結果。進一步的，所述提取軟件樣本的二進制可執行文件的dll和api信息的特征表示，是統計當前軟件樣本的導入節中引用的dll和api；所述提取軟件樣本的二進制可執行文件的pe格式結構信息的特征表示，是先對當前軟件樣本的二進制可執行文件進行格式結構解析，然后按照格式規范提取**該軟件樣本的格式結構信息；所述提取軟件樣本的二進制可執行文件的字節碼n-grams的特征表示，是先將當前軟件樣本件的二進制可執行文件轉換為十六進制字節碼序列，然后采用n-grams方法在十六進制字節碼序列中滑動，產生大量的連續部分重疊的短序列特征。進一步的，采用3-grams方法在十六進制字節碼序列中滑動產生連續部分重疊的短序列特征。進一步的。

    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。網絡安全新時代：深圳艾策的防御策略解析。

    保留了較多信息，同時由于操作數比較隨機，某種程度上又沒有抓住主要矛盾，干擾了主要語義信息的提取。pe文件即可移植文件導入節中的動態鏈接庫(dll)和應用程序接口(api)信息能大致反映軟件的功能和性質，通過一個可執行程序引用的dll和api信息可以粗略的預測該程序的功能和行為。belaoued和mazouzi應用統計khi2檢驗分析了pe格式的惡意軟件和良性軟件的導入節中的dll和api信息，分析顯示惡意軟件和良性軟件使用的dll和api信息統計上有明顯的區別。后續的研究人員提出了挖掘dll和api信息的惡意軟件檢測方法，該類方法提取的特征語義信息豐富，但*從二進制可執行文件的導入節提取特征，忽略了整個可執行文件的大量信息。惡意軟件和被***二進制可執行文件格式信息上存在一些異常，這些異常是檢測惡意軟件的關鍵。研究人員提出了基于二進制可執行文件格式結構信息的惡意軟件檢測方法，這類方法從二進制可執行文件的pe文件頭、節頭部、資源節等提取特征，基于這些特征使用機器學習分類算法處理，取得了較高的檢測準確率。這類方法通常不受變形或多態等混淆技術影響，提取特征只需要對pe文件進行格式解析，無需遍歷整個可執行文件，提取特征速度較快。第三方測評顯示軟件運行穩定性達99.8%，未發現重大系統崩潰隱患。東莞游戲軟件檢測報告

代碼簽名驗證確認所有組件均經過可信機構認證。河北省軟件測評中心

    后端融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數損失是，混淆矩陣如圖13所示，規范化后的混淆矩陣如圖14所示。后端融合模型的roc曲線如圖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如圖16所示，中間融合方式用深度神經網絡從三種模態的特征分別抽取高等特征表示，然后合并學習得到的特征表示，再作為下一個深度神經網絡的輸入訓練模型，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。圖16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，其***個隱含層的神經元個數是128，第二個隱含層的神經元個數是64，第三個隱含層的神經元個數是32，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，其***個隱含層的神經元個數是64，其第二個隱含層的神經元個數是32，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，其***個隱含層的神經元個數是512，第二個隱含層的神經元個數是384，第三個隱含層的神經元個數是256，第四個隱含層的神經元個數是125。河北省軟件測評中心