4)建立與用戶或客戶的聯(lián)系，收集他們對測試的需求和建議。(II)制訂技術(shù)培訓(xùn)計劃為高效率地完成好測試工作，測試人員必須經(jīng)過適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)。制訂技術(shù)培訓(xùn)規(guī)劃有3個子目標(biāo):1)制訂**的培訓(xùn)計劃，并在管理上提供包括經(jīng)費在內(nèi)的支持。2)制訂培訓(xùn)目標(biāo)和具體的培訓(xùn)計劃。3)成立培訓(xùn)組，配備相應(yīng)的工具，設(shè)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(chǎn)品質(zhì)量都要求將測試工作與軟件生命周期中的各個階段聯(lián)系起來。該目標(biāo)有4個子目標(biāo):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(lián)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(guān)的工作產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)。4)建立測試人員與開發(fā)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(jiān)視測試過程為控制和監(jiān)視測試過程，軟件**需采取相應(yīng)措施，如:制訂測試產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)，制訂與測試相關(guān)的偶發(fā)事件的處理預(yù)案，確定測試?yán)锍瘫_定評估測試效率的度量，建立測試日志等?？刂坪捅O(jiān)視測試過程有3個子目標(biāo):1)制訂控制和監(jiān)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(guān)的基本測量。3)開發(fā)，記錄并文檔化一組糾偏措施和偶發(fā)事件處理預(yù)案。2025 年 IT 趨勢展望：深圳艾策的五大技術(shù)突破。臺山軟件產(chǎn)品檢測報告

    12)把節(jié)裝入到vmm的地址空間，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確，(14)含有可疑標(biāo)志；所述存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括：(1)無證書表；(2)調(diào)試數(shù)據(jù)明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節(jié)的資源個數(shù)少于正常文件。進一步的，所述生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖的具體實現(xiàn)過程如下：先從當(dāng)前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個短序列特征；然后計算選取的每個短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積，并將其作為選取的每個短序列特征的特征值，，表示該短序列特征表示其所在軟件樣本的能力越強；**后在選取的詞頻tf**高的多個短序列特征中選取，生成字節(jié)碼n-grams特征視圖；：＝tf×idf；其中，ni,j是短序列特征i在軟件樣本j中出現(xiàn)的次數(shù)，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現(xiàn)的次數(shù)之和，k為短序列特征總數(shù)，1≤i≤k；其中，|d|指軟件樣本j的總數(shù)，|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數(shù)目。進一步的，所述步驟s2采用中間融合方法訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型。無錫第三方軟件測試機構(gòu)自動化測試發(fā)現(xiàn)7個邊界條件未處理的異常情況。

    后端融合模型的10折交叉驗證的準(zhǔn)確率是％，對數(shù)損失是，混淆矩陣如圖13所示，規(guī)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(gòu)如圖16所示，中間融合方式用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從三種模態(tài)的特征分別抽取高等特征表示，然后合并學(xué)習(xí)得到的特征表示，再作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入訓(xùn)練模型，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優(yōu)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含3個隱含層，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是128，第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64，第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32，且3個隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層。用于抽取格式信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個隱含層，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64，其第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32，且2個隱含層中間設(shè)置有dropout層。用于抽取字節(jié)碼n-grams特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含4個隱含層，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是512，第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是384，第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是256，第四個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是125。

    將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)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(tài)特征的檢測準(zhǔn)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(yōu)于基于dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)特征的實驗結(jié)果，但稍弱于基于字節(jié)碼3-grams特征的結(jié)果。中間融合是三種融合方法中**好的，各項性能指標(biāo)都非常接近**優(yōu)值。表3實驗結(jié)果對比本實施例提出了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)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(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測的準(zhǔn)確率和魯棒性。實驗結(jié)果顯示，相對**且互補的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)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(yōu)的中間融合方法取得了％的準(zhǔn)確率，對數(shù)損失為，auc值為，各項性能指標(biāo)已接近**優(yōu)值?？紤]到樣本集可能存在噪聲，本實施例提出的方法已取得了比較理想的結(jié)果。由于惡意軟件很難同時偽造多個模態(tài)的特征，本實施例提出的方法比單模態(tài)特征方法更魯棒。以上所述*為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍?；?AI 視覺識別的自動化檢測系統(tǒng)，助力艾策實現(xiàn)生產(chǎn)線上的零缺陷品控目標(biāo)！

    比黑盒適用性廣的優(yōu)勢就凸顯出來了。[5]軟件測試方法手動測試和自動化測試自動化測試，顧名思義就是軟件測試的自動化，即在預(yù)先設(shè)定的條件下運行被測程序，并分析運行結(jié)果?？偟膩碚f，這種測試方法就是將以人驅(qū)動的測試行為轉(zhuǎn)化為機器執(zhí)行的一種過程。對于手動測試，其在設(shè)計了測試用例之后，需要測試人員根據(jù)設(shè)計的測試用例一步一步來執(zhí)行測試得到實際結(jié)果，并將其與期望結(jié)果進行比對。[5]軟件測試方法不同階段測試編輯軟件測試方法單元測試單元測試主要是對該軟件的模塊進行測試，通過測試以發(fā)現(xiàn)該模塊的實際功能出現(xiàn)不符合的情況和編碼錯誤。由于該模塊的規(guī)模不大，功能單一，結(jié)構(gòu)較簡單，且測試人員可通過閱讀源程序清楚知道其邏輯結(jié)構(gòu)，首先應(yīng)通過靜態(tài)測試方法，比如靜態(tài)分析、代碼審查等，對該模塊的源程序進行分析，按照模塊的程序設(shè)計的控制流程圖，以滿足軟件覆蓋率要求的邏輯測試要求。另外，也可采用黑盒測試方法提出一組基本的測試用例，再用白盒測試方法進行驗證。若用黑盒測試方法所產(chǎn)生的測試用例滿足不了軟件的覆蓋要求，可采用白盒法增補出新的測試用例，以滿足所需的覆蓋標(biāo)準(zhǔn)。其所需的覆蓋標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)視模塊的實際具體情況而定。數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的挑戰(zhàn)與應(yīng)對：艾策科技的經(jīng)驗分享。重慶軟件檢測報告價格

艾策檢測針對智能穿戴設(shè)備開發(fā)動態(tài)壓力測試系統(tǒng)，確保人機交互的舒適性與安全性。臺山軟件產(chǎn)品檢測報告

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