南京軟件測試實(shí)驗(yàn)室

    且4個隱含層中間間隔設(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個隱含層，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64，第二個神經(jīng)元的隱含層個數(shù)是10，且2個隱含層中間設(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)練對數(shù)損失和驗(yàn)證對數(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)練對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖17和圖18的準(zhǔn)確率和對數(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)果比對為了綜合評估本實(shí)施例提出融合方案的綜合性能?？缭O(shè)備測試報告指出平板端UI元素存在比例失調(diào)問題。南京軟件測試實(shí)驗(yàn)室

數(shù)據(jù)庫是否存儲敏感信息，某些應(yīng)用會把cookie類數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫中，一旦此數(shù)據(jù)被他人獲取，可能造成用戶賬戶被盜用等嚴(yán)重問題，測試中在跑完一個包含數(shù)據(jù)庫操作的測試用例后，我們可以直接查看數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)，觀察是否有敏感信息存儲在內(nèi)。一般來說這些敏感信息需要用戶進(jìn)行注銷操作后刪除。如果是cookie類數(shù)據(jù)，建議設(shè)置合理的過期時間。日志是否存在敏感信息，一般開發(fā)在寫程序的過程中會加入日志幫助高度，所有可能會寫入一些敏感信息，通常APP的發(fā)布版不會使用日志，但也不排除特殊情況。配置文件是否存在敏感信息，與日志類似，我們需要檢查配置文件中是否包含敏感信息。醫(yī)療軟件安全測試服務(wù)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(jī)交互的舒適性與安全性。

軟件檢測報告不僅是產(chǎn)品質(zhì)量的證明，也是企業(yè)競爭力的體現(xiàn)。通過檢測的軟件產(chǎn)品能夠增強(qiáng)用戶信任，提升市場認(rèn)可度。此外，檢測報告還能幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在問題，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計，降低后期維護(hù)成本。對于需要參與招投標(biāo)或申請**補(bǔ)貼的企業(yè)來說，軟件檢測報告是展示產(chǎn)品實(shí)力的重要依據(jù)，能夠?yàn)槠髽I(yè)贏得更多商業(yè)機(jī)會。軟件檢測報告不僅是產(chǎn)品質(zhì)量的證明，也是企業(yè)競爭力的體現(xiàn)。通過檢測的軟件產(chǎn)品能夠增強(qiáng)用戶信任，提升市場認(rèn)可度。此外，檢測報告還能幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在問題，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計，降低后期維護(hù)成本。對于需要參與招投標(biāo)或申請**補(bǔ)貼的企業(yè)來說，軟件檢測報告是展示產(chǎn)品實(shí)力的重要依據(jù)，能夠?yàn)槠髽I(yè)贏得更多商業(yè)機(jī)會。

    什么是軟件測試通過手工和自動化工具對被測對象進(jìn)行檢測，驗(yàn)證實(shí)際結(jié)果和預(yù)期結(jié)果之間的差異。軟件測試的原則1測試是為了證明軟件存在缺陷2測試應(yīng)該盡早介入3注意測試缺陷的群集效應(yīng)80-204殺蟲劑現(xiàn)象5合法數(shù)據(jù)和不合法數(shù)據(jù)和邊界值，網(wǎng)絡(luò)異常和電源斷電等6回歸測試防止出現(xiàn)更多問題7妥善保存一切測試文檔軟件測試的目的1暴露軟件中的缺陷和BUG2記錄軟件運(yùn)行中產(chǎn)生的一些數(shù)據(jù)，為開發(fā)提供改良的數(shù)據(jù)支持為什么需要軟件測試1功能實(shí)現(xiàn)且正確執(zhí)行2軟件運(yùn)行的信息數(shù)據(jù)如果一個產(chǎn)品開發(fā)完成之后發(fā)現(xiàn)了很多問題，說明此軟件開發(fā)過程很可能是有缺陷的，因此，軟件測試的目的是保證整個軟件開發(fā)過程是高質(zhì)量的。測試分類1單元測試分單元2集成測試多個單元3系統(tǒng)測試用戶角度-功能主體4驗(yàn)證測試α測試-內(nèi)測β測試-公測UAT測試-客戶驗(yàn)收使用系統(tǒng)測試分類1功能測試2性能測試3安全測試4兼容性測試測試方法1按照測試對象分類白盒測試黑盒測試灰盒測試2按照測試對象是否執(zhí)行分類靜態(tài)測試動態(tài)測試3按照測試手段進(jìn)行分類手工測試靈活改變測試操作和環(huán)境自動化測試1自己寫腳本2第三方工具進(jìn)行測試軟件質(zhì)量1維護(hù)性2移植性3效率性4可靠性5易用性6功能性軟件測試流程1需求分析2設(shè)計用例3評審用例4。專業(yè)機(jī)構(gòu)認(rèn)證該程序內(nèi)存管理效率優(yōu)于行業(yè)平均水平23%。

    ***級初始級TMM初始級軟件測試過程的特點(diǎn)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(diào)試常常被混為一談，軟件開發(fā)過程中缺乏測試資源，工具以及訓(xùn)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(biāo)。第二級定義級TMM的定義級中，測試己具備基本的測試技術(shù)和方法，軟件的測試與調(diào)試己經(jīng)明確地被區(qū)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(shí)現(xiàn)3個成熟度目標(biāo):制訂測試與調(diào)試目標(biāo)，啟動測試計劃過程，制度化基本的測試技術(shù)和方法。(I)制訂測試與調(diào)試目標(biāo)軟件**必須消晰地區(qū)分軟件開發(fā)的測試過程與調(diào)試過程，識別各自的目標(biāo)，任務(wù)和括動。正確區(qū)分這兩個過程是提高軟件**測試能力的基礎(chǔ)。與調(diào)試工作不同，測試工作是一種有計劃的活動，可以進(jìn)行管理和控制。這種管理和控制活動需要制訂相應(yīng)的策略和政策，以確定和協(xié)調(diào)這兩個過程。制訂測試與調(diào)試目標(biāo)包含5個子成熟度目標(biāo):1)分別形成測試**和調(diào)試**，并有經(jīng)費(fèi)支持。2)規(guī)劃并記錄測試目標(biāo)。3)規(guī)劃井記錄調(diào)試目標(biāo)。4)將測試和調(diào)試目標(biāo)形成文檔。安全測試報告為軟件筑牢安全防線，守護(hù)數(shù)據(jù)。軟件檢測第三方

用戶隱私測評確認(rèn)數(shù)據(jù)采集范圍超出聲明條款3項(xiàng)。南京軟件測試實(shí)驗(yàn)室

    在不知道多長的子序列能更好的表示可執(zhí)行文件的情況下，只能以固定窗口大小在字節(jié)碼序列中滑動，產(chǎn)生大量的短序列，由機(jī)器學(xué)習(xí)方法選擇可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征，產(chǎn)生短序列的方法叫n-grams?！?80074ff13b2”的字節(jié)碼序列，如果以3-grams產(chǎn)生連續(xù)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(quán)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(xiàn)，就表示為1；如果沒有出現(xiàn)，就表示為0，也可以用。本實(shí)施例采用3-grams方法提取特征，3-grams產(chǎn)生的短序列非常龐大，將產(chǎn)生224＝(16,777,216)個特征，如此龐大的特征集在計算機(jī)內(nèi)存中存儲和算法效率上都是問題。如果短序列特征的tf較小，對機(jī)器學(xué)習(xí)可能沒有意義，選取了tf**高的5000個短序列特征，計算每個短序列特征的，每個短序列特征的權(quán)重是判斷其所在軟件樣本是否為惡意軟件的依據(jù)，也是區(qū)分每個軟件樣本的依據(jù)。(4)前端融合前端融合的架構(gòu)如圖4所示，前端融合方式將三種模態(tài)的特征合并，然后輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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。南京軟件測試實(shí)驗(yàn)室