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安全滲透測(cè)試價(jià)位

來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-04-24

    比黑盒適用性廣的優(yōu)勢(shì)就凸顯出來了。[5]軟件測(cè)試方法手動(dòng)測(cè)試和自動(dòng)化測(cè)試自動(dòng)化測(cè)試,顧名思義就是軟件測(cè)試的自動(dòng)化,即在預(yù)先設(shè)定的條件下運(yùn)行被測(cè)程序,并分析運(yùn)行結(jié)果。總的來說,這種測(cè)試方法就是將以人驅(qū)動(dòng)的測(cè)試行為轉(zhuǎn)化為機(jī)器執(zhí)行的一種過程。對(duì)于手動(dòng)測(cè)試,其在設(shè)計(jì)了測(cè)試用例之后,需要測(cè)試人員根據(jù)設(shè)計(jì)的測(cè)試用例一步一步來執(zhí)行測(cè)試得到實(shí)際結(jié)果,并將其與期望結(jié)果進(jìn)行比對(duì)。[5]軟件測(cè)試方法不同階段測(cè)試編輯軟件測(cè)試方法單元測(cè)試單元測(cè)試主要是對(duì)該軟件的模塊進(jìn)行測(cè)試,通過測(cè)試以發(fā)現(xiàn)該模塊的實(shí)際功能出現(xiàn)不符合的情況和編碼錯(cuò)誤。由于該模塊的規(guī)模不大,功能單一,結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單,且測(cè)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(cè)試方法,比如靜態(tài)分析、代碼審查等,對(duì)該模塊的源程序進(jìn)行分析,按照模塊的程序設(shè)計(jì)的控制流程圖,以滿足軟件覆蓋率要求的邏輯測(cè)試要求。另外,也可采用黑盒測(cè)試方法提出一組基本的測(cè)試用例,再用白盒測(cè)試方法進(jìn)行驗(yàn)證。若用黑盒測(cè)試方法所產(chǎn)生的測(cè)試用例滿足不了軟件的覆蓋要求,可采用白盒法增補(bǔ)出新的測(cè)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(shí)際具體情況而定。代碼質(zhì)量評(píng)估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強(qiáng)。安全滲透測(cè)試價(jià)位

安全滲透測(cè)試價(jià)位,測(cè)評(píng)

    坐標(biāo)點(diǎn)(0,1)**一個(gè)完美的分類器,它將所有的樣本都正確分類。roc曲線越接近左上角,該分類器的性能越好。從圖9可以看出,該方案的roc曲線非常接近左上角,性能較優(yōu)。另外,前端融合模型的auc值為。(5)后端融合后端融合的架構(gòu)如圖10所示,后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,然后進(jìn)行決策融合,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(jìn)行正則化,防止過擬合,優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad,batch_size是40。本次實(shí)驗(yàn)使用了80%的樣本訓(xùn)練,20%的樣本驗(yàn)證,訓(xùn)練50個(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加,后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖11所示,模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖12所示。從圖11和圖12可以看出,當(dāng)epoch值從0增加到5過程中,模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率快速提高,模型的訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失快速減少;當(dāng)epoch值從5到50的過程中,前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率小幅提高,訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失緩慢下降;綜合分析圖11和圖12的準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失變化曲線,選取epoch的較優(yōu)值為40。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為40后,進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。代碼安全性審計(jì)報(bào)告艾策紡織品檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室配備氣候老化模擬艙,驗(yàn)證戶外用品的耐久性與色牢度。

安全滲透測(cè)試價(jià)位,測(cè)評(píng)

    的值不一定判定表法根據(jù)因果來制定判定表組成部分1條件樁:所有條件2動(dòng)作樁:所有結(jié)果3條件項(xiàng):針對(duì)條件樁的取值4動(dòng)作項(xiàng):針對(duì)動(dòng)作樁的取值不犯罪,不抽*是好男人,不喝酒是好男人,只要打媳婦就是壞男人條件樁1不犯罪1102不抽*1013不喝酒011動(dòng)作樁好男人11壞男人1場(chǎng)景法模擬用戶操作軟件時(shí)的場(chǎng)景,主要用于測(cè)試系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程先關(guān)注功能和業(yè)務(wù)是否正確實(shí)現(xiàn),然后再使用等價(jià)類和邊界值進(jìn)行檢測(cè)?;玖髡_的業(yè)務(wù)流程來實(shí)現(xiàn)一條操作路徑備選流模擬一條錯(cuò)誤的操作流程用例場(chǎng)景要從開始到結(jié)束便利用例中所有的基本流和備選流。流程分析法流程-路徑針對(duì)路徑使用路徑分析的方法設(shè)計(jì)測(cè)試用例降低測(cè)試用例設(shè)計(jì)難度,只要搞清楚各種流程,就可以設(shè)計(jì)出高質(zhì)量的測(cè)試用例,而不需要太多測(cè)試經(jīng)驗(yàn)1詳細(xì)了解需求2根據(jù)需求說明或界面原型,找出業(yè)務(wù)流程的哥哥頁面以及流轉(zhuǎn)關(guān)系3畫出業(yè)務(wù)流程axure4寫用例,覆蓋所有路徑分支錯(cuò)誤推斷法利用經(jīng)驗(yàn)猜測(cè)出出錯(cuò)的可能類型,列出所有可能的錯(cuò)誤和容易發(fā)生錯(cuò)誤的情況。多考慮異常,反面,特殊輸入,以攻擊者的態(tài)度對(duì)臺(tái)程序。正交表對(duì)可選項(xiàng)多種可取值進(jìn)行均等選取組合,**大概率覆蓋測(cè)試用例1根據(jù)控件和取值數(shù)選擇一個(gè)合適的正交表2列舉取值并編號(hào)。

    且4個(gè)隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個(gè)隱含層,其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64,第二個(gè)神經(jīng)元的隱含層個(gè)數(shù)是10,且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。本次實(shí)驗(yàn)使用了80%的樣本訓(xùn)練,20%的樣本驗(yàn)證,訓(xùn)練50個(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加,中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖17所示,模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出,當(dāng)epoch值從0增加到20過程中,模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率快速提高,模型的訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失快速減少;當(dāng)epoch值從30到50的過程中,中間融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率基本保持不變,訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失緩慢下降;綜合分析圖17和圖18的準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失變化曲線,選取epoch的較優(yōu)值為30。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為30后,進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。中間融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是%,對(duì)數(shù)損失是,混淆矩陣如圖19所示,規(guī)范化后的混淆矩陣如圖20所示。中間融合模型的roc曲線如圖21所示,auc值為,已經(jīng)非常接近auc的**優(yōu)值1。(7)實(shí)驗(yàn)結(jié)果比對(duì)為了綜合評(píng)估本實(shí)施例提出融合方案的綜合性能。策科技助力教育行業(yè):數(shù)字化教學(xué)的創(chuàng)新應(yīng)用 。

安全滲透測(cè)試價(jià)位,測(cè)評(píng)

    針對(duì)cma和cnas第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì),客戶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)開展的過程中有違規(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)告的效力也沒有問題。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。2025 年 IT 趨勢(shì)展望:深圳艾策的五大技術(shù)突破。軟件測(cè)評(píng)報(bào)告 cma

從傳統(tǒng)到智能:艾策科技助力制造業(yè)升級(jí)之路。安全滲透測(cè)試價(jià)位

    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。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)集選取實(shí)驗(yàn)評(píng)估使用了不同時(shí)期的惡意軟件和良性軟件樣本,包含了7871個(gè)良性軟件樣本和8269個(gè)惡意軟件樣本,其中4103個(gè)惡意軟件樣本是2011年以前發(fā)現(xiàn)的,4166個(gè)惡意軟件樣本是近年來新發(fā)現(xiàn)的;3918個(gè)良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統(tǒng)中收集的,3953個(gè)良性軟件樣本是從全新安裝的32位windows7系統(tǒng)中收集的。所有的惡意軟件樣本都是從vxheavens網(wǎng)站中收集的,所有的樣本格式都是windowspe格式的,樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)成如表1所示。表1樣本數(shù)據(jù)集類別惡意軟件樣本良性軟件樣本早期樣本41033918近期樣本41663953合計(jì)82697871(2)評(píng)價(jià)指標(biāo)及方法分類性能主要用兩個(gè)指標(biāo)來評(píng)估:準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失。準(zhǔn)確率測(cè)量所有預(yù)測(cè)中正確預(yù)測(cè)的樣本占總樣本的比例,*憑準(zhǔn)確率通常不足以評(píng)估預(yù)測(cè)的魯棒性,因此還需要使用對(duì)數(shù)損失。對(duì)數(shù)損失(logarithmicloss),也稱交叉熵?fù)p失(cross-entropyloss),是在概率估計(jì)上定義的,用于測(cè)量預(yù)測(cè)類別與真實(shí)類別之間的差距大小。安全滲透測(cè)試價(jià)位

標(biāo)簽: 測(cè)評(píng)