降低成本對每個階段都進行測試,包括文檔,便于控制項目過程缺點依賴文檔,沒有文檔的項目無法使用,復雜度很高,實踐需要很強的管理H模型把測試活動完全**出來,將測試準備和測試執行體現出來測試準備-測試執行就緒點其他流程----------設計等v模型適用于中小企業需求在開始必須明確,不適用變更需求w模型適用于中大企業包括文檔也需要測試(需求分析文檔概要設計文檔詳細設計文檔代碼文檔)測試和開發同步進行H模型對公司參與人員技能和溝通要求高測試階段單元測試-集成測試-系統測試-驗證測試是否覆蓋代碼白盒測試-黑盒測試-灰盒測試是否運行靜態測試-動態測試測試手段人工測試-自動化測試其他測試回歸測試-冒*測試功能測試一般功能測試-界面測試-易用性測試-安裝測試-兼容性測試性能測試穩定性測試-負載測試-壓力測試-時間性能-空間性能負載測試確定在各種工作負載下,系統各項指標變化情況壓力測試:通過確定一個系統的剛好不能接受的性能點。獲得系統能夠提供的**大服務級別測試用例為特定的目的而設計的一組測試輸入,執行條件和預期結果,以便測試是否滿足某個特定需求。通過大量的測試用例來檢測軟件的運行效果,它是指導測試工作進行的依據。漏洞掃描報告顯示依賴庫存在5個已知CVE漏洞。系統滲透檢測報告機構有哪些
將三種模態特征和三種融合方法的結果進行了對比,如表3所示。從表3可以看出,前端融合和中間融合較基于模態特征的檢測準確率更高,損失率更低。后端融合是三種融合方法中較弱的,雖然明顯優于基于dll和api信息、pe格式結構特征的實驗結果,但稍弱于基于字節碼3-grams特征的結果。中間融合是三種融合方法中**好的,各項性能指標都非常接近**優值。表3實驗結果對比本實施例提出了基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法,提取了三種模態的特征(dll和api信息、pe格式結構信息和字節碼3-grams),提出了通過三種融合方式(前端融合、后端融合、中間融合)集成三種模態的特征,有效提高惡意軟件檢測的準確率和魯棒性。實驗結果顯示,相對**且互補的特征視圖和不同深度學習融合機制的使用明顯提高了檢測方法的檢測能力和泛化性能,其中較優的中間融合方法取得了%的準確率,對數損失為,auc值為,各項性能指標已接近**優值。考慮到樣本集可能存在噪聲,本實施例提出的方法已取得了比較理想的結果。由于惡意軟件很難同時偽造多個模態的特征,本實施例提出的方法比單模態特征方法更魯棒。以上所述*為本發明的較佳實施例而已,并非用于限定本發明的保護范圍。軟件檢測報告在哪辦理人工智能在金融領域的應用:艾策科技的實踐案例。
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碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓練得到的多模態深度集成模型中,對測試樣本進行檢測并得出檢測結果。實驗結果與分析(1)樣本數據集選取實驗評估使用了不同時期的惡意軟件和良性軟件樣本,包含了7871個良性軟件樣本和8269個惡意軟件樣本,其中4103個惡意軟件樣本是2011年以前發現的,4166個惡意軟件樣本是近年來新發現的;3918個良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統中收集的,3953個良性軟件樣本是從全新安裝的32位windows7系統中收集的。所有的惡意軟件樣本都是從vxheavens網站中收集的,所有的樣本格式都是windowspe格式的,樣本數據集構成如表1所示。表1樣本數據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82697871(2)評價指標及方法分類性能主要用兩個指標來評估:準確率和對數損失。準確率測量所有預測中正確預測的樣本占總樣本的比例,*憑準確率通常不足以評估預測的魯棒性,因此還需要使用對數損失。對數損失(logarithmicloss),也稱交叉熵損失(cross-entropyloss),是在概率估計上定義的,用于測量預測類別與真實類別之間的差距大小。
收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測試技術編輯鎖定討論上傳視頻軟件測試技術是軟件開發過程中的一個重要組成部分,是貫穿整個軟件開發生命周期、對軟件產品(包括階段性產品)進行驗證和確認的活動過程,其目的是盡快盡早地發現在軟件產品中所存在的各種問題——與用戶需求、預先定義的不一致性。檢查軟件產品的bug。寫成測試報告,交于開發人員修改。軟件測試人員的基本目標是發現軟件中的錯誤。中文名軟件測試技術簡介單元測試、集成測試主要步驟測試設計與開發常見測試回歸測試功能測試目錄1主要步驟2基本功能3測試目標4測試目的5常見測試6測試分類7測試工具8同名圖書?圖書1?圖書2?圖書3?圖書4軟件測試技術主要步驟編輯1、測試計劃2、測試設計與開發3、執行測試軟件測試技術基本功能編輯1、驗證(Verification)2、確認(Validation)軟件測試人員應具備的知識:1、軟件測試技術2、被測試應用程序及相關應用領域軟件測試技術測試目標編輯1、軟件測試人員所追求的是盡可能早地找出軟件的錯誤;2、軟件測試人員必須確保找出的軟件錯誤得以關閉?;?AI 視覺識別的自動化檢測系統,助力艾策實現生產線上的零缺陷品控目標!
圖2是后端融合方法的流程圖。圖3是中間融合方法的流程圖。圖4是前端融合模型的架構圖。圖5是前端融合模型的準確率變化曲線圖。圖6是前端融合模型的對數損失變化曲線圖。圖7是前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖8是規范化前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖9是前端融合模型的roc曲線圖。圖10是后端融合模型的架構圖。圖11是后端融合模型的準確率變化曲線圖。圖12是后端融合模型的對數損失變化曲線圖。圖13是后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖14是規范化后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖15是后端融合模型的roc曲線圖。圖16是中間融合模型的架構圖。圖17是中間融合模型的準確率變化曲線圖。圖18是中間融合模型的對數損失變化曲線圖。圖19是中間融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖20是規范化中間融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖21是中間融合模型的roc曲線圖。具體實施方式下面將結合本發明實施例中的附圖,對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例**是本發明一部分實施例,而不是全部的實施例?;诒景l明中的實施例,本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都屬于本發明保護的范圍。第三方實驗室驗證數據處理速度較上代提升1.8倍。武漢軟件測試多少錢
第三方測評顯示軟件運行穩定性達99.8%,未發現重大系統崩潰隱患。系統滲透檢測報告機構有哪些
之所以被稱為黑盒測試是因為可以將被測程序看成是一個無法打開的黑盒,而工作人員在不軟件測試方法考慮任何程序內部結構和特性的條件下,根據需求規格說明書設計測試實例,并檢查程序的功能是否能夠按照規范說明準確無誤的運行。其主要是對軟件界面和軟件功能進行測試。對于黑盒測試行為必須加以量化才能夠有效的保證軟件的質量。[5](2)白盒測試。其與黑盒測試不同,它主要是借助程序內部的邏輯和相關信息,通過檢測內部動作是否按照設計規格說明書的設定進行,檢查每一條通路能否正常工作。白盒測試是從程序結構方面出發對測試用例進行設計。其主要用于檢查各個邏輯結構是否合理,對應的模塊**路徑是否正常以及內部結構是否有效。常用的白盒測試法有控制流分析、數據流分析、路徑分析、程序變異等,其中邏輯覆蓋法是主要的測試方法。[5](3)灰盒測試?;液袦y試則介于黑盒測試和白盒測試之間?;液袦y試除了重視輸出相對于出入的正確性,也看重其內部表現。但是它不可能像白盒測試那樣詳細和完整。它只是簡單的靠一些象征性的現象或標志來判斷其內部的運行情況,因此在內部結果出現錯誤,但輸出結果正確的情況下可以采取灰盒測試方法。因為在此情況下灰盒比白盒**。系統滲透檢測報告機構有哪些