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軟件第三方測(cè)評(píng)服務(wù)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-04-21

    每一種信息的來(lái)源或者形式,都可以稱(chēng)為一種模態(tài)。例如,人有觸覺(jué),聽(tīng)覺(jué),視覺(jué),嗅覺(jué)。多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力。多模態(tài)學(xué)習(xí)從1970年代起步,經(jīng)歷了幾個(gè)發(fā)展階段,在2010年后***步入深度學(xué)習(xí)(deeplearning)階段。在某種意義上,深度學(xué)習(xí)可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復(fù)雜的深度多模態(tài)模型。目前,多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要有三種融合方式:前端融合(early-fusion)即數(shù)據(jù)水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(intermediate-fusion)。前端融合將多個(gè)**的數(shù)據(jù)集融合成一個(gè)單一的特征向量空間,然后將其用作機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入,訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,如圖1所示。由于多模態(tài)數(shù)據(jù)的前端融合往往無(wú)法充分利用多個(gè)模態(tài)數(shù)據(jù)間的互補(bǔ)性,且前端融合的原始數(shù)據(jù)通常包含大量的冗余信息。因此,多模態(tài)前端融合方法常常與特征提取方法相結(jié)合以剔除冗余信息,基于領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)從每個(gè)模態(tài)中提取更高等別的特征表示,或者應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法直接學(xué)習(xí)特征表示,然后在特性級(jí)別上進(jìn)行融合。后端融合則是將不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練好的分類(lèi)器輸出決策進(jìn)行融合,如圖2所示。創(chuàng)新光譜分析技術(shù)賦能艾策檢測(cè),實(shí)現(xiàn)食品藥品中微量有害物質(zhì)的超痕量檢測(cè)。軟件第三方測(cè)評(píng)服務(wù)

軟件第三方測(cè)評(píng)服務(wù),測(cè)評(píng)

    k為短序列特征總數(shù),1≤i≤k??蓤?zhí)行文件長(zhǎng)短大小不一,為了防止該特征統(tǒng)計(jì)有偏,使用∑knk,j進(jìn)行歸一化處理。逆向文件頻率(inversedocumentfrequency,idf)是一個(gè)短序列特征普遍重要性的度量。某一短序列特征的idf,可以由總樣本實(shí)施例件數(shù)目除以包含該短序列特征之樣本實(shí)施例件的數(shù)目,再將得到的商取對(duì)數(shù)得到: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。idf的主要思想是:如果包含短序列特征i的軟件練樣本越少,也就是|{j:i∈j}|越小,idf越大,則說(shuō)明短序列特征i具有很好的類(lèi)別區(qū)分能力。:如果某一特征在某樣本中以較高的頻率出現(xiàn),而包含該特征的樣本數(shù)目較小,可以產(chǎn)生出高權(quán)重的,該特征的。因此,,保留重要的特征。此處選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征,是因?yàn)樽止?jié)碼n-grams提取的特征很多,很多都是無(wú)效特征,或者效果非常一般的特征,保持這些特征會(huì)影響檢測(cè)方法的性能和效率,所以要選出有效的特征即可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征。步驟s2、將軟件樣本中的類(lèi)別已知的軟件樣本作為訓(xùn)練樣本,然后分別采用前端融合方法、后端融合方法和中間融合方法設(shè)計(jì)三種不同方案的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法。軟件評(píng)測(cè)費(fèi)收費(fèi)艾策科技案例研究:某跨國(guó)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐。

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    [1]中文名軟件測(cè)試方法外文名SoftwareTestingMethod目的測(cè)試軟件性能所屬行業(yè)計(jì)算機(jī)作用選擇合適的軟件目錄1概述2原則3分類(lèi)?靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試?黑盒測(cè)試、白盒測(cè)試和灰盒測(cè)試?手動(dòng)測(cè)試和自動(dòng)化測(cè)試4不同階段測(cè)試?單元測(cè)試?集成測(cè)試?系統(tǒng)測(cè)試?驗(yàn)收測(cè)試5重要性軟件測(cè)試方法概述編輯軟件測(cè)試方法的目的包括:發(fā)現(xiàn)軟件程序中的錯(cuò)誤、對(duì)軟件是否符合設(shè)計(jì)要求,以及是否符合合同中所要達(dá)到的技術(shù)要求,進(jìn)行有關(guān)驗(yàn)證以及評(píng)估軟件的質(zhì)量。**終實(shí)現(xiàn)將高質(zhì)量的軟件系統(tǒng)交給用戶(hù)的目的。而軟件的基本測(cè)試方法主要有靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試、功能測(cè)試、性能測(cè)試、黑盒測(cè)試和白盒測(cè)試等等。[2]軟件測(cè)試方法眾多,比較常用到的測(cè)試方法有等價(jià)類(lèi)劃分、場(chǎng)景法,偶爾會(huì)使用到的測(cè)試方法有邊界值和判定表,還有包括不經(jīng)常使用到的正交排列法和測(cè)試大綱法。其中等價(jià)類(lèi)劃分、邊界值分析、判定表等屬于黑盒測(cè)試方法;只對(duì)功能是否可以滿(mǎn)足規(guī)定要求進(jìn)行檢查,主要用于軟件的確認(rèn)測(cè)試階段。白盒測(cè)試也叫做結(jié)構(gòu)測(cè)試或邏輯驅(qū)動(dòng)測(cè)試,是基于覆蓋的全部代碼和路徑、條件的測(cè)試,通過(guò)測(cè)試檢測(cè)產(chǎn)品內(nèi)部性能,檢驗(yàn)程序中的路徑是否可以按照要求完成工作,但是并不對(duì)功能進(jìn)行測(cè)試,主要用于軟件的驗(yàn)證。

    對(duì)一些質(zhì)量要求和可靠性要求較高的模塊,一般要滿(mǎn)足所需條件的組合覆蓋或者路徑覆蓋標(biāo)準(zhǔn)。[2]軟件測(cè)試方法集成測(cè)試集成測(cè)試是軟件測(cè)試的第二階段,在這個(gè)階段,通常要對(duì)已經(jīng)嚴(yán)格按照程序設(shè)計(jì)要求和標(biāo)準(zhǔn)組裝起來(lái)的模塊同時(shí)進(jìn)行測(cè)試,明確該程序結(jié)構(gòu)組裝的正確性,發(fā)現(xiàn)和接口有關(guān)的問(wèn)題,比如模塊接口的數(shù)據(jù)是否會(huì)在穿越接口時(shí)發(fā)生丟失;各個(gè)模塊之間因某種疏忽而產(chǎn)生不利的影響;將模塊各個(gè)子功能組合起來(lái)后產(chǎn)生的功能要求達(dá)不到預(yù)期的功能要求;一些在誤差范圍內(nèi)且可接受的誤差由于長(zhǎng)時(shí)間的積累進(jìn)而到達(dá)了不能接受的程度;數(shù)據(jù)庫(kù)因單個(gè)模塊發(fā)生錯(cuò)誤造成自身出現(xiàn)錯(cuò)誤等等。同時(shí)因集成測(cè)試是界于單元測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試之間的,所以,集成測(cè)試具有承上啟下的作用。因此有關(guān)測(cè)試人員必須做好集成測(cè)試工作。在這一階段,一般采用的是白盒和黑盒結(jié)合的方法進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證這一階段設(shè)計(jì)的合理性以及需求功能的實(shí)現(xiàn)性。[2]軟件測(cè)試方法系統(tǒng)測(cè)試一般情況下,系統(tǒng)測(cè)試采用黑盒法來(lái)進(jìn)行測(cè)試的,以此來(lái)檢查該系統(tǒng)是否符合軟件需求。本階段的主要測(cè)試內(nèi)容包括健壯性測(cè)試、性能測(cè)試、功能測(cè)試、安裝或反安裝測(cè)試、用戶(hù)界面測(cè)試、壓力測(cè)試、可靠性及安全性測(cè)試等。代碼簽名驗(yàn)證確認(rèn)所有組件均經(jīng)過(guò)可信機(jī)構(gòu)認(rèn)證。

軟件第三方測(cè)評(píng)服務(wù),測(cè)評(píng)

    步驟s2、將軟件樣本中的類(lèi)別已知的軟件樣本作為訓(xùn)練樣本,基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法,將訓(xùn)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(jié)碼n-grams特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型;步驟s3、將軟件樣本中的類(lèi)別未知的軟件樣本作為測(cè)試樣本,并將測(cè)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(jié)碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中,對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行檢測(cè)并得出檢測(cè)結(jié)果。進(jìn)一步的,所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示,是統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api;所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示,是先對(duì)當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析,然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息;所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示,是先將當(dāng)前軟件樣本件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制字節(jié)碼序列,然后采用n-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng),產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的,采用3-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng)產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的。策科技助力教育行業(yè):數(shù)字化教學(xué)的創(chuàng)新應(yīng)用 。軟件產(chǎn)品質(zhì)量測(cè)評(píng)報(bào)告

數(shù)據(jù)安全與合規(guī):艾策科技的最佳實(shí)踐。軟件第三方測(cè)評(píng)服務(wù)

    針對(duì)cma和cnas第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì),客戶(hù)在確定合作前需要同時(shí)確認(rèn)資質(zhì)的有效期,因?yàn)檐浖y(cè)試資質(zhì)都是有一定有效期的,如果軟件測(cè)試公司在業(yè)務(wù)開(kāi)展的過(guò)程中有違規(guī)或者不受認(rèn)可的操作和行為,有可能會(huì)被吊銷(xiāo)資質(zhì)執(zhí)照,這一點(diǎn)需要特別注意。第三,軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì)所涵蓋的業(yè)務(wù)參數(shù),通常來(lái)講,軟件測(cè)試報(bào)告一般針對(duì)軟件的八大參數(shù)進(jìn)行測(cè)試,包括軟件功能測(cè)試、軟件性能測(cè)試、軟件信息安全測(cè)試、軟件兼容性測(cè)試、軟件可靠性測(cè)試、軟件穩(wěn)定性測(cè)試、軟件可移植測(cè)試、軟件易用性測(cè)試。這幾個(gè)參數(shù)在cma或者cnas的官方網(wǎng)站都可以進(jìn)行查詢(xún)和確認(rèn)第四,軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)或者公司的本身信用背景,那么用戶(hù)可以去檢查一下公司的信用記錄,是否有不良的投訴或者法律糾紛,可以確保第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)出具的軟件測(cè)試報(bào)告的效力也沒(méi)有問(wèn)題。那么,總而言之,找一家靠譜的第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)還是需要用戶(hù)從自己的軟件測(cè)試業(yè)務(wù)需求場(chǎng)景出發(fā),認(rèn)真仔細(xì)比較資質(zhì)許可的正規(guī)性,然后可以完成愉快的合作和軟件測(cè)試報(bào)告的交付。軟件第三方測(cè)評(píng)服務(wù)

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