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來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-04-10

    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(jì)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(gè)數(shù)少于正常文件。進(jìn)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(shí)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(gè)短序列特征;然后計(jì)算選取的每個(gè)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(gè)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(qiáng);**后在選取的詞頻tf**高的多個(gè)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(jìn)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。能耗評(píng)估顯示后臺(tái)服務(wù)耗電量超出行業(yè)基準(zhǔn)值42%。黑龍江軟件測(cè)評(píng)中心

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    等價(jià)類劃分法將不能窮舉的測(cè)試過程進(jìn)行合理分類,從而保證設(shè)計(jì)出來的測(cè)試用例具有完整性和**性。有數(shù)據(jù)輸入的地方,可以使用等價(jià)類劃分法。從大量數(shù)據(jù)中挑選少量**數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試有效等價(jià)類:符合需求規(guī)格說明書規(guī)定的數(shù)據(jù)用來測(cè)試功能是否正確實(shí)現(xiàn)無效等價(jià)類:不合理的輸入數(shù)據(jù)**—用來測(cè)試程序是否有強(qiáng)大的異常處理能力(健壯性)使用**少的測(cè)試數(shù)據(jù),達(dá)到**好的測(cè)試質(zhì)量邊界值分析法對(duì)輸入或輸出的邊界值進(jìn)行測(cè)試的一種黑盒測(cè)試方法。是作為對(duì)等價(jià)類劃分法的補(bǔ)充,這種情況下,其測(cè)試用例來自等價(jià)類的邊界。邊界點(diǎn)1、邊界是指相對(duì)于輸入等價(jià)類和輸出等價(jià)類而言,稍高于、稍低于其邊界值的一些特定情況。2、邊界點(diǎn)分為上點(diǎn)、內(nèi)點(diǎn)和離點(diǎn)。如果是范圍[1,100]需要選擇0,1,2,50,99,100,101如果是個(gè)數(shù)**多20個(gè)[0,20]需要測(cè)0,10,20,-1,21因果圖分析法用畫圖的方式表達(dá)輸入條件和輸出結(jié)果之間的關(guān)系。1恒等2與3或4非5互斥1個(gè)或者不選6***必須是1個(gè)7包含可以多選不能不選8要求如果a=1,則要求b必須是1,反之如果a=0時(shí),b的值無所謂9**關(guān)系當(dāng)a=1時(shí),要求b必須為0;而當(dāng)a=0時(shí)。山西軟件評(píng)測(cè)單位深圳艾策信息科技:可持續(xù)發(fā)展的 IT 解決方案。

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    **小化對(duì)數(shù)損失基本等價(jià)于**大化分類器的準(zhǔn)確度,對(duì)于完美的分類器,對(duì)數(shù)損失值為0。對(duì)數(shù)損失函數(shù)的計(jì)算公式如下:其中,y為輸出變量即輸出的測(cè)試樣本的檢測(cè)結(jié)果,x為輸入變量即測(cè)試樣本,l為損失函數(shù),n為測(cè)試樣本(待檢測(cè)軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件)數(shù)目,yij是一個(gè)二值指標(biāo),表示與輸入的第i個(gè)測(cè)試樣本對(duì)應(yīng)的類別j,類別j指良性軟件或惡意軟件,pij為輸入的第i個(gè)測(cè)試樣本屬于類別j的概率,m為總類別數(shù),本實(shí)施例中m=2。分類器的性能也可用roc曲線(receiveroperatingcharacteristic)評(píng)價(jià),roc曲線的縱軸是檢測(cè)率(true****itiverate),橫軸是誤報(bào)率(false****itiverate),該曲線反映的是隨著檢測(cè)閾值變化下檢測(cè)率與誤報(bào)率之間的關(guān)系曲線。roc曲線下面積(areaunderroccurve,auc)的值是評(píng)價(jià)分類器比較綜合的指標(biāo),auc的值通常介于,較大的auc值一般表示分類器的性能較優(yōu)。(3)特征提取提取dll和api信息特征視圖dll(dynamiclinklibrary)文件為動(dòng)態(tài)鏈接庫文件,執(zhí)行某一個(gè)程序時(shí),相應(yīng)的dll文件就會(huì)被調(diào)用。一個(gè)應(yīng)用程序可使用多個(gè)dll文件,一個(gè)dll文件也可能被不同的應(yīng)用程序使用。api(applicationprogramminginterface)函數(shù)是windows提供給用戶作為應(yīng)用程序開發(fā)的接口。

    幫助客戶提升內(nèi)部技術(shù)團(tuán)隊(duì)能力。例如,某三甲醫(yī)院在采用艾策科技的醫(yī)療信息化系統(tǒng)檢測(cè)方案后,不僅系統(tǒng)漏洞率下降45%,其IT團(tuán)隊(duì)的安全意識(shí)與應(yīng)急響應(yīng)能力也提升。技術(shù)創(chuàng)新未來方向艾策科技創(chuàng)始人兼CTO表示:“作為軟件檢測(cè)公司,我們始終將技術(shù)創(chuàng)新視為競(jìng)爭(zhēng)力。未來,公司將重點(diǎn)投入AI算法優(yōu)化、邊緣計(jì)算檢測(cè)等前沿領(lǐng)域,為電力能源、政企單位等行業(yè)提供更高效、更智能的質(zhì)量保障服務(wù)。”深圳艾策信息科技有限公司是一家立足于粵港澳大灣區(qū),依托信息技術(shù)產(chǎn)業(yè),面向全國(guó)客戶提供專業(yè)、可靠服務(wù)的第三方CMACNAS檢測(cè)機(jī)構(gòu)。在檢測(cè)服務(wù)過程中,公司始終堅(jiān)持以客戶需求為本,秉承公平公正的第三方檢測(cè)要求,遵循國(guó)家檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,確保檢測(cè)數(shù)據(jù)和結(jié)果準(zhǔn)確可靠,運(yùn)用前沿A人工智能技術(shù)提高檢測(cè)效率。我們追求創(chuàng)造優(yōu)異的社會(huì)價(jià)值,我們致力于打造公司成為第三方檢測(cè)行業(yè)的行業(yè)榜樣。深圳艾策信息科技:賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來。

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    收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測(cè)試技術(shù)編輯鎖定討論上傳視頻軟件測(cè)試技術(shù)是軟件開發(fā)過程中的一個(gè)重要組成部分,是貫穿整個(gè)軟件開發(fā)生命周期、對(duì)軟件產(chǎn)品(包括階段性產(chǎn)品)進(jìn)行驗(yàn)證和確認(rèn)的活動(dòng)過程,其目的是盡快盡早地發(fā)現(xiàn)在軟件產(chǎn)品中所存在的各種問題——與用戶需求、預(yù)先定義的不一致性。檢查軟件產(chǎn)品的bug。寫成測(cè)試報(bào)告,交于開發(fā)人員修改。軟件測(cè)試人員的基本目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)軟件中的錯(cuò)誤。中文名軟件測(cè)試技術(shù)簡(jiǎn)介單元測(cè)試、集成測(cè)試主要步驟測(cè)試設(shè)計(jì)與開發(fā)常見測(cè)試回歸測(cè)試功能測(cè)試目錄1主要步驟2基本功能3測(cè)試目標(biāo)4測(cè)試目的5常見測(cè)試6測(cè)試分類7測(cè)試工具8同名圖書?圖書1?圖書2?圖書3?圖書4軟件測(cè)試技術(shù)主要步驟編輯1、測(cè)試計(jì)劃2、測(cè)試設(shè)計(jì)與開發(fā)3、執(zhí)行測(cè)試軟件測(cè)試技術(shù)基本功能編輯1、驗(yàn)證(Verification)2、確認(rèn)(Validation)軟件測(cè)試人員應(yīng)具備的知識(shí):1、軟件測(cè)試技術(shù)2、被測(cè)試應(yīng)用程序及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試目標(biāo)編輯1、軟件測(cè)試人員所追求的是盡可能早地找出軟件的錯(cuò)誤;2、軟件測(cè)試人員必須確保找出的軟件錯(cuò)誤得以關(guān)閉。用戶隱私測(cè)評(píng)確認(rèn)數(shù)據(jù)采集范圍超出聲明條款3項(xiàng)。第三方醫(yī)療軟件測(cè)試實(shí)驗(yàn)室

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    后端融合模型的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(gè)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(jìn)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(gè)隱含層,其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是128,第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64,第三個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是32,且3個(gè)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(gè)隱含層,其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64,其第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是32,且2個(gè)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(gè)隱含層,其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是512,第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是384,第三個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是256,第四個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是125。黑龍江軟件測(cè)評(píng)中心

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