電網(wǎng)軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)

    收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測(cè)試方法編輯鎖定本詞條由“科普**”科學(xué)百科詞條編寫與應(yīng)用工作項(xiàng)目審核。軟件測(cè)試是使用人工或自動(dòng)的手段來(lái)運(yùn)行或測(cè)定某個(gè)軟件系統(tǒng)的過(guò)程，其目的在于檢驗(yàn)它是否滿足規(guī)定的需求或弄清預(yù)期結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的差別。[1]從是否關(guān)心軟件內(nèi)部結(jié)構(gòu)和具體實(shí)現(xiàn)的角度劃分，測(cè)試方法主要有白盒測(cè)試和黑盒測(cè)試。白盒測(cè)試方法主要有代碼檢査法、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析法、靜態(tài)質(zhì)量度量法、邏輯覆蓋法、基夲路徑測(cè)試法、域測(cè)試、符號(hào)測(cè)試、路徑覆蓋和程序變異。黑盒測(cè)試方法主要包括等價(jià)類劃分法、邊界值分析法、錯(cuò)誤推測(cè)法、因果圖法、判定表驅(qū)動(dòng)法、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法、功能圖法、場(chǎng)景法等。[1]從是否執(zhí)行程序的角度劃分，測(cè)試方法又可分為靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試。靜態(tài)測(cè)試包括代碼檢査、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析、代碼質(zhì)量度量等。動(dòng)態(tài)測(cè)試由3部分組成：構(gòu)造測(cè)試實(shí)例、執(zhí)行程序和分析程序的輸出結(jié)果。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%。電網(wǎng)軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)

    所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統(tǒng)計(jì)所有類別已知的軟件樣本的pe可執(zhí)行文件引用的dll和api信息，從中選取引用頻率**高的多個(gè)dll和api信息；然后判斷當(dāng)前的軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)里是否存在選擇出的某個(gè)引用頻率**高的dll和api信息，如存在，則將當(dāng)前軟件樣本的該dll或api信息以1表示，否則將其以0表示，從而對(duì)當(dāng)前軟件樣本的所有dll和api信息進(jìn)行表示形成當(dāng)前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。進(jìn)一步的，所述生成軟件樣本的格式信息特征視圖，是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征，形成當(dāng)前軟件樣本的格式信息特征視圖。進(jìn)一步的，所述從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征，是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中確定存在特定格式異常的pe格式結(jié)構(gòu)特征以及存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征；所述特定格式異常包括：(1)代碼從**后一節(jié)開(kāi)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(lái)自，(9)導(dǎo)入地址表被修改，(10)多個(gè)pe頭部，(11)可疑的重定位信息，。第三方軟件質(zhì)量檢測(cè)價(jià)格自動(dòng)化測(cè)試發(fā)現(xiàn)7個(gè)邊界條件未處理的異常情況。

    比黑盒適用性廣的優(yōu)勢(shì)就凸顯出來(lái)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?？偟膩?lái)說(shuō)，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(guò)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(lái)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(guò)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(guò)閱讀源程序清楚知道其邏輯結(jié)構(gòu)，首先應(yīng)通過(guò)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。

    等價(jià)類劃分法將不能窮舉的測(cè)試過(guò)程進(jìn)行合理分類，從而保證設(shè)計(jì)出來(lái)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(shuō)明書(shū)規(guī)定的數(shù)據(jù)用來(lái)測(cè)試功能是否正確實(shí)現(xiàn)無(wú)效等價(jià)類：不合理的輸入數(shù)據(jù)**—用來(lái)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(lái)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(huà)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(wú)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)。功能完整性測(cè)試發(fā)現(xiàn)3項(xiàng)宣傳功能未完全實(shí)現(xiàn)。

    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(lái)自，(9)導(dǎo)入地址表被修改，(10)多個(gè)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(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括：(1)無(wú)證書(shū)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。生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖，是統(tǒng)計(jì)了每個(gè)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(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；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。艾策檢測(cè)針對(duì)智能穿戴設(shè)備開(kāi)發(fā)動(dòng)態(tài)壓力測(cè)試系統(tǒng)，確保人機(jī)交互的舒適性與安全性。山東軟件驗(yàn)收測(cè)試報(bào)告

深圳艾策信息科技：可持續(xù)發(fā)展的 IT 解決方案。電網(wǎng)軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)

    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；(1)方案一：采用前端融合(early-fusion)方法，首先合并訓(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特征視圖的特征，融合成一個(gè)單一的特征向量空間，然后將其作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型；(2)方案二：首先利用訓(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特征視圖分別訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，合并訓(xùn)練的三個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的決策輸出，并將其作為感知機(jī)的輸入，訓(xùn)練得到**終的多模態(tài)深度集成模型；(3)方案三：采用中間融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別學(xué)習(xí)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特征視圖的高等特征表示，并合并學(xué)習(xí)得到的訓(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特征視圖的高等特征表示融合成一個(gè)單一的特征向量空間，然后將其作為下一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，訓(xùn)練得到多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測(cè)試樣本。電網(wǎng)軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)