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您當前的位置：首頁>商務服務>軟著退稅軟件測試報告軟件測評軟著退稅軟件測試報告軟件測評65531產品價格：面議發貨地址：北京豐臺包裝說明：不限產品數量：個產品規格：不限信息編號：公司編號：17099560徐經理總經理微信進入店鋪在線咨詢QQ咨詢相關產品：航標**集團有限公司軟件檢測報告|軟件測試報告依據科研項目驗收考核指標，對項目產品應達到的主要技術指標進行評測，出具測試報告。軟件檢測報告|軟件測試報告業主方驗收評測適用于系統開發完成后，正式上線前的階段。用戶收益：?為系統建設單位（**、央企等）規避風險，提高政績;?幫助為基金/課題項目承接方（科研院校、軟件企業等）提供驗收依據；?系...

收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測試方法編輯鎖定本詞條由“科普**”科學百科詞條編寫與應用工作項目審核。軟件測試是使用人工或自動的手段來運行或測定某個軟件系統的過程，其目的在于檢驗它是否滿足規定的需求或弄清預期結果與實際結果之間的差別。[1]從是否關心軟件內部結構和具體實現的角度劃分，測試方法主要有白盒測試和黑盒測試。白盒測試方法主要有代碼檢査法、靜態結構分析法、靜態質量度量法、邏輯覆蓋法、基夲路徑測試法、域測試、符號測試、路徑覆蓋和程序變異。黑盒測試方法主要包括等價類劃分法、邊界值分析法、錯誤推測法、因果圖法、判定表驅動法、正交試驗設計法、功能圖法、場景法等。[1]從是否執行程...

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...

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*...

在不知道多長的子序列能更好的表示可執行文件的情況下，只能以固定窗口大小在字節碼序列中滑動，產生大量的短序列，由機器學習方法選擇可能區分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征，產生短序列的方法叫n-grams。“080074ff13b2”的字節碼序列，如果以3-grams產生連續部分重疊的短序列，將得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四個短序列。每個短序列特征的權重表示有多種方法。**簡單的方法是如果該短序列在具體樣本中出現，就表示為1；如果沒有出現，就表示為0，也可以用。本實施例采用3-grams方法提取特征，3-grams產生的短序列非常龐大，將產生...

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。...

圖書目錄第1章軟件測試描述第2章常見的軟件測試方法第3章設計測試第4章程序分析技術第5章測試分析技術第6章測試自動化的優越性第7章測試計劃與測試標準第8章介紹一種企業級測試工具第9章學習一種負載測試軟件第10章軟件測試的經驗總結附錄A常見測試術語附錄B測試技術分類附錄C常見的編碼錯誤附錄D有關的測試網站參考文獻軟件測試技術圖書4書名:軟件測試技術第2版作者：徐芳層次：高職高專配套：電子課件出版社：機械工業出版社出版時間：2012-06-26ISBN:978-7-111-37884-6開本：16開定價:目錄第1章開始軟件測試工作第2章執行系統測試第3章測試用例設計第4章測試工具應用第5章...

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...

以備實際測試嚴重偏離計劃時使用。在TMM的定義級，測試過程中引入計劃能力，在TMM的集成級，測試過程引入控制和監視活動。兩者均為測試過程提供了可見性，為測試過程持續進行提供保證。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證和軟件確認活動。根據管理和測量級的要求，軟件工作產品以及與測試相關的工作產品，如測試計劃，測試設計和測試步驟都要經過評審。因為測試是一個可以量化并度量的過程。為了測量測試過程，測試人員應建立測試數據庫。收集和記錄各軟件工程項目中使用的測試用例，記錄缺陷并按缺陷的嚴重程度劃分等級。此...

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。”深圳艾策信息科技有限公司是一家立足于粵港澳大灣區，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...

Alpha測試主要是對軟件產品的功能、局域化、界面、可使用性以及性能等等方面進行評價。而Beta測試是在實際環境中由多個用戶對其進行測試，并將在測試過程中發現的錯誤有效反饋給軟件開發者。所以在測試過程中用戶必須定期將所遇到的問題反饋給開發者。[2]軟件測試方法重要性編輯軟件測試的目的就是確保軟件的質量、確認軟件以正確的方式做了你所期望的事情，所以他的工作主要是發現軟件的錯誤、有效定義和實現軟件成分由低層到高層的組裝過程、驗證軟件是否滿足任務書和系統定義文檔所規定的技術要求、為軟件質量模型的建立提供依據。軟件的測試不*是要確保軟件的質量，還要給開發人員提供信息，以方便其為風險評估做相應的...

此外格式結構信息具有明顯的語義信息，但基于格式結構信息的檢測方法沒有提取決定軟件行為的代碼節和數據節信息作為特征。某一種類型的特征都從不同的視角反映刻畫了可執行文件的一些性質，字節碼n-grams、dll和api信息、格式結構信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區分信息，但都存在著一定的局限性，不能充分、綜合、整體的表示可執行文件的本質，使得檢測結果準確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳。此外，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。技術實現要素：本發明實施例的目的在于提供一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法，以解決現有采用二進制可執行文件的單一特征類...

optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神經網絡模型訓練基本都是基于梯度下降的，尋找函數值下降速度**快的方向，沿著下降方向迭代，迅速到達局部**優解的過程就是梯度下降的過程。使用訓練集中的全部樣本訓練一次就是一個epoch，整個訓練集被使用的總次數就是epoch的值。epoch值的變化會影響深度神經網絡的權重值的更新次數。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，前端融合模型的準確率變化曲線如圖5所示，模型的對數損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出，當epoch值從0增加...

等價類劃分法將不能窮舉的測試過程進行合理分類，從而保證設計出來的測試用例具有完整性和**性。有數據輸入的地方，可以使用等價類劃分法。從大量數據中挑選少量**數據進行測試有效等價類：符合需求規格說明書規定的數據用來測試功能是否正確實現無效等價類：不合理的輸入數據**—用來測試程序是否有強大的異常處理能力（健壯性）使用**少的測試數據，達到**好的測試質量邊界值分析法對輸入或輸出的邊界值進行測試的一種黑盒測試方法。是作為對等價類劃分法的補充，這種情況下，其測試用例來自等價類的邊界。邊界點1、邊界是指相對于輸入等價類和輸出等價類而言，稍高于、稍低于其邊界值的一些特定情況。2、邊界點分為上點、...

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將三種模態特征和三種融合方法的結果進行了對比，如表3所示。從表3可以看出，前端融合和中間融合較基于模態特征的檢測準確率更高，損失率更低。后端融合是三種融合方法中較弱的，雖然明顯優于基于dll和api信息、pe格式結構特征的實驗結果，但稍弱于基于字節碼3-grams特征的結果。中間融合是三種融合方法中**好的，各項性能指標都非常接近**優值。表3實驗結果對比本實施例提出了基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法，提取了三種模態的特征(dll和api信息、pe格式結構信息和字節碼3-grams)，提出了通過三種融合方式(前端融合、后端融合、中間融合)集成三種模態的特征，有效提高惡意軟件檢測的準...

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...

降低成本對每個階段都進行測試，包括文檔，便于控制項目過程缺點依賴文檔，沒有文檔的項目無法使用，復雜度很高，實踐需要很強的管理H模型把測試活動完全**出來，將測試準備和測試執行體現出來測試準備-測試執行就緒點其他流程----------設計等v模型適用于中小企業需求在開始必須明確，不適用變更需求w模型適用于中大企業包括文檔也需要測試（需求分析文檔概要設計文檔詳細設計文檔代碼文檔）測試和開發同步進行H模型對公司參與人員技能和溝通要求高測試階段單元測試-集成測試-系統測試-驗證測試是否覆蓋代碼白盒測試-黑盒測試-灰盒測試是否運行靜態測試-動態測試測試手段人工測試-自動化測試其他測試回歸測試-...

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...

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...

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。”深圳艾策信息科技有限公司是一家立足于粵港澳大灣區，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...

***級初始級TMM初始級軟件測試過程的特點是測試過程無序，有時甚至是混亂的，幾乎沒有妥善定義的。初始級中軟件的測試與調試常常被混為一談，軟件開發過程中缺乏測試資源，工具以及訓練有素的測試人員。初始級的軟件測試過程沒有定義成熟度目標。第二級定義級TMM的定義級中，測試己具備基本的測試技術和方法，軟件的測試與調試己經明確地被區分開。這時，測試被定義為軟件生命周期中的一個階段，它緊隨在編碼階段之后。但在定義級中，測試計劃往往在編碼之后才得以制訂，這顯然有背于軟件工程的要求。TMM的定義級中需實現3個成熟度目標:制訂測試與調試目標，啟動測試計劃過程，制度化基本的測試技術和方法。(I)制訂測試...

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*...

嘗試了前端融合、后端融合和中間融合三種融合方法對進行有效融合，有效提高了惡意軟件的準確率，具備較好的泛化性能和魯棒性。實驗結果顯示，相對**且互補的特征視圖和不同深度學習融合機制的使用明顯提高了檢測方法的檢測能力和泛化性能，其中較優的中間融合方法取得了％的準確率，對數損失為，auc值為。有效解決了現有采用二進制可執行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法檢測結果準確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題。另外，惡意軟件很難同時偽造良性軟件的多個抽象層次的特征以逃避檢測，本發明實施例同時融合軟件的二進制可執行文件的多個抽象層次的特征，可準確檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件，解決...

圖2是后端融合方法的流程圖。圖3是中間融合方法的流程圖。圖4是前端融合模型的架構圖。圖5是前端融合模型的準確率變化曲線圖。圖6是前端融合模型的對數損失變化曲線圖。圖7是前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖8是規范化前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖9是前端融合模型的roc曲線圖。圖10是后端融合模型的架構圖。圖11是后端融合模型的準確率變化曲線圖。圖12是后端融合模型的對數損失變化曲線圖。圖13是后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖14是規范化后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖15是后端融合模型的roc曲線圖。圖16是中間融合模型的架構圖。圖17是中間融合模型的準確率變化曲線圖。圖...

optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神經網絡模型訓練基本都是基于梯度下降的，尋找函數值下降速度**快的方向，沿著下降方向迭代，迅速到達局部**優解的過程就是梯度下降的過程。使用訓練集中的全部樣本訓練一次就是一個epoch，整個訓練集被使用的總次數就是epoch的值。epoch值的變化會影響深度神經網絡的權重值的更新次數。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，前端融合模型的準確率變化曲線如圖5所示，模型的對數損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出，當epoch值從0增加...

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，其***個隱含層的神經元個數是64，第二個神經元的隱含層個數是10，且2個隱含層中間設置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。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，中間融合模型的準確率變化曲線如圖17所示，模型的對數損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出，當epoch值從0增加到20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...

**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(...

嘗試了前端融合、后端融合和中間融合三種融合方法對進行有效融合，有效提高了惡意軟件的準確率，具備較好的泛化性能和魯棒性。實驗結果顯示，相對**且互補的特征視圖和不同深度學習融合機制的使用明顯提高了檢測方法的檢測能力和泛化性能，其中較優的中間融合方法取得了％的準確率，對數損失為，auc值為。有效解決了現有采用二進制可執行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法檢測結果準確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題。另外，惡意軟件很難同時偽造良性軟件的多個抽象層次的特征以逃避檢測，本發明實施例同時融合軟件的二進制可執行文件的多個抽象層次的特征，可準確檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件，解決...

針對cma和cnas第三方軟件測試機構的資質，客戶在確定合作前需要同時確認資質的有效期，因為軟件測試資質都是有一定有效期的，如果軟件測試公司在業務開展的過程中有違規或者不受認可的操作和行為，有可能會被吊銷資質執照，這一點需要特別注意。第三，軟件測試機構的資質所涵蓋的業務參數，通常來講，軟件測試報告一般針對軟件的八大參數進行測試，包括軟件功能測試、軟件性能測試、軟件信息安全測試、軟件兼容性測試、軟件可靠性測試、軟件穩定性測試、軟件可移植測試、軟件易用性測試。這幾個參數在cma或者cnas的官方網站都可以進行查詢和確認第四，軟件測試機構或者公司的本身信用背景，那么用戶可以去檢查一下公司的信...