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圖書目錄第1章軟件測(cè)試描述第2章常見的軟件測(cè)試方法第3章設(shè)計(jì)測(cè)試第4章程序分析技術(shù)第5章測(cè)試分析技術(shù)第6章測(cè)試自動(dòng)化的優(yōu)越性第7章測(cè)試計(jì)劃與測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)第8章介紹一種企業(yè)級(jí)測(cè)試工具第9章學(xué)習(xí)一種負(fù)載測(cè)試軟件第10章軟件測(cè)試的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)附錄A常見測(cè)試術(shù)語附錄B測(cè)試技術(shù)分類附錄C常見的編碼錯(cuò)誤附錄D有關(guān)的測(cè)試網(wǎng)站參考文獻(xiàn)軟件測(cè)試技術(shù)圖書4書名:軟件測(cè)試技術(shù)第2版作者:徐芳層次:高職高專配套:電子課件出版社:機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間:2012-06-26ISBN:978-7-111-37884-6開本:16開定價(jià):目錄第1章開始軟件測(cè)試工作第2章執(zhí)行系統(tǒng)測(cè)試第3章測(cè)試用例設(shè)計(jì)第4章測(cè)試工具應(yīng)用第5章測(cè)試技術(shù)與應(yīng)用第6章成為***的測(cè)試組長(zhǎng)第7章測(cè)試文檔實(shí)例詞條圖冊(cè)更多圖冊(cè)。代碼審計(jì)發(fā)現(xiàn)2處潛在內(nèi)存泄漏風(fēng)險(xiǎn),建議版本迭代修復(fù)。軟件安全測(cè)評(píng)推薦
之所以被稱為黑盒測(cè)試是因?yàn)榭梢詫⒈粶y(cè)程序看成是一個(gè)無法打開的黑盒,而工作人員在不軟件測(cè)試方法考慮任何程序內(nèi)部結(jié)構(gòu)和特性的條件下,根據(jù)需求規(guī)格說明書設(shè)計(jì)測(cè)試實(shí)例,并檢查程序的功能是否能夠按照規(guī)范說明準(zhǔn)確無誤的運(yùn)行。其主要是對(duì)軟件界面和軟件功能進(jìn)行測(cè)試。對(duì)于黑盒測(cè)試行為必須加以量化才能夠有效的保證軟件的質(zhì)量。[5](2)白盒測(cè)試。其與黑盒測(cè)試不同,它主要是借助程序內(nèi)部的邏輯和相關(guān)信息,通過檢測(cè)內(nèi)部動(dòng)作是否按照設(shè)計(jì)規(guī)格說明書的設(shè)定進(jìn)行,檢查每一條通路能否正常工作。白盒測(cè)試是從程序結(jié)構(gòu)方面出發(fā)對(duì)測(cè)試用例進(jìn)行設(shè)計(jì)。其主要用于檢查各個(gè)邏輯結(jié)構(gòu)是否合理,對(duì)應(yīng)的模塊**路徑是否正常以及內(nèi)部結(jié)構(gòu)是否有效。常用的白盒測(cè)試法有控制流分析、數(shù)據(jù)流分析、路徑分析、程序變異等,其中邏輯覆蓋法是主要的測(cè)試方法。[5](3)灰盒測(cè)試?;液袦y(cè)試則介于黑盒測(cè)試和白盒測(cè)試之間?;液袦y(cè)試除了重視輸出相對(duì)于出入的正確性,也看重其內(nèi)部表現(xiàn)。但是它不可能像白盒測(cè)試那樣詳細(xì)和完整。它只是簡(jiǎn)單的靠一些象征性的現(xiàn)象或標(biāo)志來判斷其內(nèi)部的運(yùn)行情況,因此在內(nèi)部結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤,但輸出結(jié)果正確的情況下可以采取灰盒測(cè)試方法。因?yàn)樵诖饲闆r下灰盒比白盒**。合肥軟件檢測(cè)報(bào)告規(guī)格能耗評(píng)估顯示后臺(tái)服務(wù)耗電量超出行業(yè)基準(zhǔn)值42%。
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(gè)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(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行模型訓(xùn)練,得到多模態(tài)深度集成模型。進(jìn)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(jìn)行正則化,優(yōu)化器采用adagrad。進(jìn)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(gè)隱含層,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,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,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,且2個(gè)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(shí)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(cè)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。
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。多平臺(tái)兼容性測(cè)試顯示Linux環(huán)境下存在驅(qū)動(dòng)適配問題。
當(dāng)我們拿到一份第三方軟件測(cè)試報(bào)告的時(shí)候,我們可能會(huì)好奇第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)是如何定義一份第三方軟件測(cè)試報(bào)告的費(fèi)用呢,為何價(jià)格會(huì)存在一些差異,如何找到高性價(jià)比的第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)來出具第三方軟件檢測(cè)報(bào)告呢。我們可以從以下三個(gè)方面著手討論關(guān)于軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的第三方軟件測(cè)試報(bào)告費(fèi)用的一些問題,對(duì)大家在選擇適合價(jià)格的軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu),出具高性價(jià)比的軟件檢測(cè)報(bào)告有一定的幫助和參考意義。1、首先,軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)大小的關(guān)系,從資質(zhì)上來說,軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的規(guī)模大小和資質(zhì)的有效性是沒有任何關(guān)系的??赡苄⌒偷能浖z測(cè)機(jī)構(gòu),員工人數(shù)規(guī)模會(huì)小一點(diǎn),但是出具的CMA或者CNAS第三方軟件檢測(cè)報(bào)告和大型機(jī)構(gòu)的效力是沒有區(qū)別的。但是,小機(jī)構(gòu)在人員數(shù)量,運(yùn)營成本都會(huì)成本比較低,在這里其實(shí)是可以降低一份第三方軟件測(cè)試報(bào)告的部分費(fèi)用,所以反過來說,小型軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的價(jià)格可能更加具有競(jìng)爭(zhēng)力。2、軟件檢測(cè)流程的關(guān)系,為何流程會(huì)和第三方軟件測(cè)試的費(fèi)用有關(guān)系呢。因?yàn)?,一個(gè)機(jī)構(gòu)的軟件檢測(cè)流程如果是高效率流轉(zhuǎn),那么在同等時(shí)間內(nèi),軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)可以更高效的對(duì)軟件測(cè)試報(bào)告進(jìn)行產(chǎn)出,相對(duì)來說,時(shí)間成本就會(huì)降低,提高測(cè)試報(bào)告的出具效率。深圳艾策信息科技:賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來。寧夏第三方軟件測(cè)試公司
創(chuàng)新光譜分析技術(shù)賦能艾策檢測(cè),實(shí)現(xiàn)食品藥品中微量有害物質(zhì)的超痕量檢測(cè)。軟件安全測(cè)評(píng)推薦
置環(huán)境操作系統(tǒng)+服務(wù)器+數(shù)據(jù)庫+軟件依賴5執(zhí)行用例6回歸測(cè)試及缺陷**7輸出測(cè)試報(bào)告8測(cè)試結(jié)束軟件架構(gòu)BSbrowser瀏覽器+server服務(wù)器CSclient客戶端+server服務(wù)器1標(biāo)準(zhǔn)上BS是在服務(wù)器和瀏覽器都存在的基礎(chǔ)上開發(fā)2效率BS中負(fù)擔(dān)在服務(wù)器上CS中的客戶端會(huì)分擔(dān),CS效率更高3安全BS數(shù)據(jù)依靠http協(xié)議進(jìn)行明文輸出不安全4升級(jí)上bs更簡(jiǎn)便5開發(fā)成本bs更簡(jiǎn)單cs需要客戶端安卓和ios軟件開發(fā)模型瀑布模型1需求分析2功能設(shè)計(jì)3編寫代碼4功能實(shí)現(xiàn)切入點(diǎn)5軟件測(cè)試需求變更6完成7上線維護(hù)是一種線性模型的一種,是其他開發(fā)模型的基礎(chǔ)測(cè)試的切入點(diǎn)要留下足夠的時(shí)間可能導(dǎo)致測(cè)試不充分,上線后才暴露***開發(fā)的各個(gè)階段比較清晰需求調(diào)查適合需求穩(wěn)定的產(chǎn)品開發(fā)當(dāng)前一階段完成后,您只需要去關(guān)注后續(xù)階段可在迭代模型中應(yīng)用瀑布模型可以節(jié)省大量的時(shí)間和金錢缺點(diǎn)1)各個(gè)階段的劃分完全固定,階段之間產(chǎn)生大量的文檔,極大地增加了工作量。2)由于開發(fā)模型是線性的,用戶只有等到整個(gè)過程的末期才能見到開發(fā)成果,從而增加了開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。3)通過過多的強(qiáng)制完成日期和里程碑來**各個(gè)項(xiàng)目階段。4)瀑布模型的突出缺點(diǎn)是不適應(yīng)用戶需求的變化瀑布模型強(qiáng)調(diào)文檔的作用,并要求每個(gè)階段都要仔細(xì)驗(yàn)證。軟件安全測(cè)評(píng)推薦