軟件測試報告的費用

    先將訓(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特征視圖分別輸入至一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中抽取高等特征表示，然后合并抽取的高等特征表示并將其作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進行模型訓(xùn)練，得到多模態(tài)深度集成模型。進一步的，所述多模態(tài)深度集成模型的隱藏層的***函數(shù)采用relu，輸出層的***函數(shù)采用sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，優(yōu)化器采用adagrad。進一步的，所述訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中，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，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，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，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，且2個隱含層中間設(shè)置有dropout層；所述dropout層的dropout率均等于。本發(fā)明實施例的有益效果是，提出了一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法，應(yīng)用了多模態(tài)深度學(xué)習(xí)方法來融合dll和api、格式結(jié)構(gòu)信息、字節(jié)碼n-grams特征。隱私合規(guī)檢測確認用戶數(shù)據(jù)加密符合GDPR標(biāo)準要求。軟件測試報告的費用

    optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練基本都是基于梯度下降的，尋找函數(shù)值下降速度**快的方向，沿著下降方向迭代，迅速到達局部**優(yōu)解的過程就是梯度下降的過程。使用訓(xùn)練集中的全部樣本訓(xùn)練一次就是一個epoch，整個訓(xùn)練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重值的更新次數(shù)。本次實驗使用了80％的樣本訓(xùn)練，20％的樣本驗證，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，前端融合模型的準確率變化曲線如圖5所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到5過程中，模型的驗證準確率和驗證對數(shù)損失有一定程度的波動；當(dāng)epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓(xùn)練準確率和驗證準確率基本不變，訓(xùn)練和驗證對數(shù)損失基本不變；綜合分析圖5和圖6的準確率和對數(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，進行了10折交叉驗證實驗。前端融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數(shù)損失是，混淆矩陣如圖7所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖8所示。前端融合模型的roc曲線如圖9所示，該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報率之間的關(guān)系曲線。南昌軟件安全檢測報告專業(yè)機構(gòu)認證該程序內(nèi)存管理效率優(yōu)于行業(yè)平均水平23%。

    在介紹諸多知識點的過程當(dāng)中結(jié)合直觀形象的圖表或?qū)嶋H案例進行深入淺出的分析，從而使讀者可以更好地理解秋掌握軟件測試理論知識，并迅速地運用到實際測試工作中去。本書適合作為各層次高等院校計算機及相關(guān)的教學(xué)用書，也可作為軟件測試人員的參考書。目錄前言第1章概述第2章軟件測試基礎(chǔ)第3章單元測試第4章集成測試第5章系統(tǒng)測試……軟件測試技術(shù)圖書2書名:軟件測試技術(shù)層次：高職高專配套：電子課件作者：徐芳出版社：機械工業(yè)出版社出版時間：2011-6-21ISBN:開本：16開定價:￥內(nèi)容簡介本書根據(jù)軟件測試教學(xué)的需要，結(jié)合讀者對象未來的職業(yè)要求和定位，除了盡力***闡述軟件測試技術(shù)基本概念外，采取了計劃、設(shè)計與開發(fā)、執(zhí)行這樣的工程步驟來描述軟件測試的相關(guān)知識，使學(xué)生在學(xué)習(xí)軟件測試的技術(shù)知識時，能夠同時獲得工程化思維方式的訓(xùn)練。本書共7章。第1章介紹軟件測試的基本知識；第2章介紹如何制定軟件測試計劃；第3章介紹測試用例的設(shè)計和相關(guān)技術(shù)；第4章介紹執(zhí)行測試中相關(guān)技術(shù)和方法；第5章介紹實際工作中各種測試方法；第6章介紹MI公司的一套測試工具的使用，包括功能、性能和測試管理工具；第7章通過一個實例，給出了完整的與軟件測試相關(guān)的文檔。

    3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確，(4)節(jié)之間的“間縫”，(5)可疑的代碼重定向，(6)可疑的代碼節(jié)名稱，(7)可疑的頭部***，(8)來自，(9)導(dǎo)入地址表被修改，(10)多個pe頭部，(11)可疑的重定位信息，(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。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。生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖，是統(tǒng)計了每個短序列特征的詞頻(termfrequency，tf)，即該短序列特征在軟件樣本中出現(xiàn)的頻率。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；tf(termfrequency)是詞頻，定義如下：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。數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：艾策科技如何提升企業(yè)競爭力。

    程序利用windows提供的接口(windowsapi)實現(xiàn)程序的功能。通過一個可執(zhí)行程序引用的動態(tài)鏈接庫(dll)和應(yīng)用程序接口(api)可以粗略的預(yù)測該程序的功能和行為。統(tǒng)計所有樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api的頻率，留下引用頻率**高的60個dll和500個api。提取特征時，每個樣本的導(dǎo)入節(jié)里存在選擇出的dll或api，該特征以1表示，不存在則以0表示，提取的560個dll和api特征作為***個特征視圖。提取格式信息特征視圖pe是portableexecutable的縮寫，初衷是希望能開發(fā)一個在所有windows平臺上和所有cpu上都可執(zhí)行的通用文件格式。pe格式文件是封裝windows操作系統(tǒng)加載程序所需的信息和管理可執(zhí)行代碼的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)**是大量的字節(jié)碼和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有機融合。pe文件格式被**為一個線性的數(shù)據(jù)流，由pe文件頭、節(jié)表和節(jié)實體組成。惡意軟件或被惡意軟件***的可執(zhí)行文件，它本身也遵循格式要求的約束，但可能存在以下特定格式異常：(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行；(2)節(jié)頭部可疑的屬性；(3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確；(4)節(jié)之間的“間縫”；(5)可疑的代碼重定向；(6)可疑的代碼節(jié)名稱；(7)可疑的頭部***；(8)來自；(9)導(dǎo)入地址表被修改；(10)多個pe頭部；(11)可疑的重定位信息；。第三方實驗室驗證數(shù)據(jù)處理速度較上代提升1.8倍。軟件測評認證有什么用

代碼質(zhì)量評估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強。軟件測試報告的費用

    它已被擴展成與軟件生命周期融為一體的一組已定義的活動。測試活動遵循軟件生命周期的V字模型。測試人員在需求分析階段便開始著手制訂測試計劃，并根據(jù)用戶或客戶需求建立測試目標(biāo)，同時設(shè)計測試用例并制訂測試通過準則。在集成級上，應(yīng)成立軟件測試**，提供測試技術(shù)培訓(xùn)，關(guān)鍵的測試活動應(yīng)有相應(yīng)的測試工具予以支持。在該測試成熟度等級上，沒有正式的評審程序，沒有建立質(zhì)量過程和產(chǎn)品屬性的測試度量。集成級要實現(xiàn)4個成熟度目標(biāo)，它們分別是:建立軟件測試**，制訂技術(shù)培訓(xùn)計劃，軟件全壽命周期測試，控制和監(jiān)視測試過程。(I)建立軟件測試**軟件測試的過程及質(zhì)量對軟件產(chǎn)品質(zhì)量有直接影響。由于測試往往是在時間緊，壓力大的情況下所完成的一系列復(fù)雜的活動，因此應(yīng)由訓(xùn)練有素的人員組成測試組。測試組要完成與測試有關(guān)的多種活動，包括負責(zé)制訂測試計劃，實施測試執(zhí)行，記錄測試結(jié)果，制訂與測試有關(guān)的標(biāo)準和測試度量，建立鍘試數(shù)據(jù)庫，測試重用，測試**以及測試評價等。建立軟件測試**要實現(xiàn)4個子目標(biāo):1)建立全**范圍內(nèi)的測試組，并得到上級管理層的領(lǐng)導(dǎo)和各方面的支持，包括經(jīng)費支持。2)定義測試組的作用和職責(zé)。3)由訓(xùn)練有素的人員組成測試組。軟件測試報告的費用