**小化對數損失基本等價于**大化分類器的準確度，對于完美的分類器，對數損失值為0。對數損失函數的計算公式如下：其中，y為輸出變量即輸出的測試樣本的檢測結果，x為輸入變量即測試樣本，l為損失函數，n為測試樣本(待檢測軟件的二進制可執行文件)數目，yij是一個二值指標，表示與輸入的第i個測試樣本對應的類別j，類別j指良性軟件或惡意軟件，pij為輸入的第i個測試樣本屬于類別j的概率，m為總類別數，本實施例中m＝2。分類器的性能也可用roc曲線(receiveroperatingcharacteristic)評價，roc曲線的縱軸是檢測率(true****itiverate)，橫軸是誤報率(false****itiverate)，該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報率之間的關系曲線。roc曲線下面積(areaunderroccurve，auc)的值是評價分類器比較綜合的指標，auc的值通常介于，較大的auc值一般表示分類器的性能較優。(3)特征提取提取dll和api信息特征視圖dll(dynamiclinklibrary)文件為動態鏈接庫文件，執行某一個程序時，相應的dll文件就會被調用。一個應用程序可使用多個dll文件，一個dll文件也可能被不同的應用程序使用。api(applicationprogramminginterface)函數是windows提供給用戶作為應用程序開發的接口。企業數字化轉型指南：艾策科技的實用建議。武漢軟件檢測機構

    之所以被稱為黑盒測試是因為可以將被測程序看成是一個無法打開的黑盒，而工作人員在不軟件測試方法考慮任何程序內部結構和特性的條件下，根據需求規格說明書設計測試實例，并檢查程序的功能是否能夠按照規范說明準確無誤的運行。其主要是對軟件界面和軟件功能進行測試。對于黑盒測試行為必須加以量化才能夠有效的保證軟件的質量。[5]（2）白盒測試。其與黑盒測試不同，它主要是借助程序內部的邏輯和相關信息，通過檢測內部動作是否按照設計規格說明書的設定進行，檢查每一條通路能否正常工作。白盒測試是從程序結構方面出發對測試用例進行設計。其主要用于檢查各個邏輯結構是否合理，對應的模塊**路徑是否正常以及內部結構是否有效。常用的白盒測試法有控制流分析、數據流分析、路徑分析、程序變異等，其中邏輯覆蓋法是主要的測試方法。[5]（3）灰盒測試?；液袦y試則介于黑盒測試和白盒測試之間。灰盒測試除了重視輸出相對于出入的正確性，也看重其內部表現。但是它不可能像白盒測試那樣詳細和完整。它只是簡單的靠一些象征性的現象或標志來判斷其內部的運行情況，因此在內部結果出現錯誤，但輸出結果正確的情況下可以采取灰盒測試方法。因為在此情況下灰盒比白盒**。cnas軟件測試哪家服務好如何選擇適合企業的 IT 解決方案？

    所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統計所有類別已知的軟件樣本的pe可執行文件引用的dll和api信息，從中選取引用頻率**高的多個dll和api信息；然后判斷當前的軟件樣本的導入節里是否存在選擇出的某個引用頻率**高的dll和api信息，如存在，則將當前軟件樣本的該dll或api信息以1表示，否則將其以0表示，從而對當前軟件樣本的所有dll和api信息進行表示形成當前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。進一步的，所述生成軟件樣本的格式信息特征視圖，是從當前軟件樣本的pe格式結構信息中選取可能區分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構特征，形成當前軟件樣本的格式信息特征視圖。進一步的，所述從當前軟件樣本的pe格式結構信息中選取可能區分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構特征，是從當前軟件樣本的pe格式結構信息中確定存在特定格式異常的pe格式結構特征以及存在明顯的統計差異的格式結構特征；所述特定格式異常包括：(1)代碼從**后一節開始執行，(2)節頭部可疑的屬性，(3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確，(4)節之間的“間縫”，(5)可疑的代碼重定向，(6)可疑的代碼節名稱，(7)可疑的頭部***，(8)來自，(9)導入地址表被修改，(10)多個pe頭部，(11)可疑的重定位信息，。

    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。跨設備測試報告指出平板端UI元素存在比例失調問題。

    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；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法，首先合并訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的特征，融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為深度神經網絡模型的輸入，訓練多模態深度集成模型；(2)方案二：首先利用訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖分別訓練深度神經網絡模型，合并訓練的三個深度神經網絡模型的決策輸出，并將其作為感知機的輸入，訓練得到**終的多模態深度集成模型；(3)方案三：采用中間融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三個深度神經網絡分別學習訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的高等特征表示，并合并學習得到的訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的高等特征表示融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為下一個深度神經網絡的輸入，訓練得到多模態深度神經網絡模型。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。覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測方案設計與實施！軟件登記測評報告

壓力測試表明系統在5000并發用戶時響應延遲激增300%。武漢軟件檢測機構

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