并將測試樣本的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特征視圖輸入步驟s2訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中,對測試樣本進(jìn)行檢測并得出檢測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)集選取實(shí)驗(yàn)評估使用了不同時(shí)期的惡意軟件和良性軟件樣本,包含了7871個(gè)良性軟件樣本和8269個(gè)惡意軟件樣本,其中4103個(gè)惡意軟件樣本是2011年以前發(fā)現(xiàn)的,4166個(gè)惡意軟件樣本是近年來新發(fā)現(xiàn)的;3918個(gè)良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統(tǒng)中收集的,3953個(gè)良性軟件樣本是從全新安裝的32位windows7系統(tǒng)中收集的。所有的惡意軟件樣本都是從vxheavens網(wǎng)站中收集的,所有的樣本格式都是windowspe格式的,樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)成如表1所示。表1樣本數(shù)據(jù)集類別惡意軟件樣本良性軟件樣本早期樣本41033918近期樣本41663953合計(jì)82697871(2)評價(jià)指標(biāo)及方法分類性能主要用兩個(gè)指標(biāo)來評估:準(zhǔn)確率和對數(shù)損失。準(zhǔn)確率測量所有預(yù)測中正確預(yù)測的樣本占總樣本的比例,*憑準(zhǔn)確率通常不足以評估預(yù)測的魯棒性,因此還需要使用對數(shù)損失。對數(shù)損失(logarithmicloss),也稱交叉熵?fù)p失(cross-entropyloss),是在概率估計(jì)上定義的,用于測量預(yù)測類別與真實(shí)類別之間的差距大小。艾策檢測為新能源汽車電池提供安全性能深度解析。珠海軟件產(chǎn)品檢測報(bào)告
它已被擴(kuò)展成與軟件生命周期融為一體的一組已定義的活動(dòng)。測試活動(dòng)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(jì)劃,并根據(jù)用戶或客戶需求建立測試目標(biāo),同時(shí)設(shè)計(jì)測試用例并制訂測試通過準(zhǔn)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(dòng)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(shí)現(xiàn)4個(gè)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(jì)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(shí)間緊,壓力大的情況下所完成的一系列復(fù)雜的活動(dòng),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(dòng),包括負(fù)責(zé)制訂測試計(jì)劃,實(shí)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(zhǔn)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(jià)等。建立軟件測試**要實(shí)現(xiàn)4個(gè)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(fèi)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。軟件第三方測評 價(jià)格負(fù)載測試證實(shí)系統(tǒng)最大承載量較宣傳數(shù)據(jù)低18%。
綜合上面的分析可以看出,惡意軟件的格式信息和良性軟件是有很多差異性的,以可執(zhí)行文件的格式信息作為特征,是識別已知和未知惡意軟件的可行方法。對每個(gè)樣本進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析,提取**每個(gè)樣本實(shí)施例件的格式結(jié)構(gòu)信息,可執(zhí)行文件的格式規(guī)范都由操作系統(tǒng)廠商給出,按照操作系統(tǒng)廠商給出的格式規(guī)范提取即可。pe文件的格式結(jié)構(gòu)有許多屬性,但大多數(shù)屬性無法區(qū)分惡意軟件和良性軟件,經(jīng)過深入分析pe文件的格式結(jié)構(gòu)屬性,提取了可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的136個(gè)格式結(jié)構(gòu)屬性,如表2所示。表2可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)屬性特征描述數(shù)量(個(gè))引用dll的總數(shù)1引用api的總數(shù)1導(dǎo)出表中符號的總數(shù)1重定位節(jié)的項(xiàng)目總數(shù),連續(xù)的幾個(gè)字節(jié)可能是完成特定功能的一段代碼,或者是可執(zhí)行文件的結(jié)構(gòu)信息,也可能是某個(gè)惡意軟件中特有的字節(jié)碼序列。pe文件可表示為字節(jié)碼序列,惡意軟件可能存在一些共有的字節(jié)碼子序列模式,研究人員直覺上認(rèn)為一些字節(jié)碼子序列在惡意軟件可能以較高頻率出現(xiàn),且這些字節(jié)碼序列和良性軟件字節(jié)碼序列存在明顯差異。可執(zhí)行文件通常是二進(jìn)制文件,需要把二進(jìn)制文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制的文本實(shí)施例件,就得到可執(zhí)行文件的十六進(jìn)制字節(jié)碼序列。
當(dāng)我們拿到一份第三方軟件測試報(bào)告的時(shí)候,我們可能會(huì)好奇第三方軟件檢測機(jī)構(gòu)是如何定義一份第三方軟件測試報(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)比的第三方軟件測試機(jī)構(gòu)來出具第三方軟件檢測報(bào)告呢。我們可以從以下三個(gè)方面著手討論關(guān)于軟件檢測機(jī)構(gòu)的第三方軟件測試報(bào)告費(fèi)用的一些問題,對大家在選擇適合價(jià)格的軟件檢測機(jī)構(gòu),出具高性價(jià)比的軟件檢測報(bào)告有一定的幫助和參考意義。1、首先,軟件檢測機(jī)構(gòu)大小的關(guān)系,從資質(zhì)上來說,軟件檢測機(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。可能小型的軟件檢測機(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試報(bào)告的部分費(fèi)用,所以反過來說,小型軟件檢測機(jī)構(gòu)的價(jià)格可能更加具有競爭力。2、軟件檢測流程的關(guān)系,為何流程會(huì)和第三方軟件測試的費(fèi)用有關(guān)系呢。因?yàn)椋粋€(gè)機(jī)構(gòu)的軟件檢測流程如果是高效率流轉(zhuǎn),那么在同等時(shí)間內(nèi),軟件檢測機(jī)構(gòu)可以更高效的對軟件測試報(bào)告進(jìn)行產(chǎn)出,相對來說,時(shí)間成本就會(huì)降低,提高測試報(bào)告的出具效率。可靠性評估連續(xù)運(yùn)行72小時(shí)出現(xiàn)2次非致命錯(cuò)誤。
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試樣本。兼容性測試涵蓋35款設(shè)備,通過率91.4%。代碼審計(jì)怎么收費(fèi)
自動(dòng)化測試發(fā)現(xiàn)7個(gè)邊界條件未處理的異常情況。珠海軟件產(chǎn)品檢測報(bào)告
不*可以用于回歸測試,也可以為以后的測試提供參考。[4](8)錯(cuò)誤不可避免原則。在測試時(shí)不能首先假設(shè)程序中沒有錯(cuò)誤。[4]軟件測試方法分類編輯軟件測試方法的分類有很多種,以測試過程中程序執(zhí)行狀態(tài)為依據(jù)可分為靜態(tài)測試(StaticTesting,ST)和動(dòng)態(tài)測試(DynamicTesting,DT);以具體實(shí)現(xiàn)算法細(xì)節(jié)和系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的相關(guān)情況為根據(jù)可分黑盒測試、白盒測試和灰盒測試三類;從程序執(zhí)行的方式來分類,可分為人工測試(ManualTesting,MT)和自動(dòng)化測試(AutomaticTesting,AT)。[5]軟件測試方法靜態(tài)測試和動(dòng)態(tài)測試(1)靜態(tài)測試。靜態(tài)測試的含義是被測程序不運(yùn)行,只依靠分析或檢查源程序的語句、結(jié)構(gòu)、過程等來檢查程序是否有錯(cuò)誤。即通過對軟件的需求規(guī)格說明書、設(shè)計(jì)說明書以及源程序做結(jié)構(gòu)分析和流程圖分析,從而來找出錯(cuò)誤。例如不匹配的參數(shù),未定義的變量等。[5](2)動(dòng)態(tài)測試。動(dòng)態(tài)測試與靜態(tài)測試相對應(yīng),其是通過運(yùn)行被測試程序,對得到的運(yùn)行結(jié)果與預(yù)期的結(jié)果進(jìn)行比較分析,同時(shí)分析運(yùn)行效率和健壯性能等。這種方法可簡單分為三個(gè)步驟:構(gòu)造測試實(shí)例、執(zhí)行程序以及分析結(jié)果。[5]軟件測試方法黑盒測試、白盒測試和灰盒測試(1)黑盒測試。珠海軟件產(chǎn)品檢測報(bào)告