每一種信息的來源或者形式，都可以稱為一種模態。例如，人有觸覺，聽覺，視覺，嗅覺。多模態機器學習旨在通過機器學習的方法實現處理和理解多源模態信息的能力。多模態學習從1970年代起步，經歷了幾個發展階段，在2010年后***步入深度學習(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學習可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創建復雜的深度多模態模型。目前，多模態數據融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數據水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(intermediate-fusion)。前端融合將多個**的數據集融合成一個單一的特征向量空間，然后將其用作機器學習算法的輸入，訓練機器學習模型，如圖1所示。由于多模態數據的前端融合往往無法充分利用多個模態數據間的互補性，且前端融合的原始數據通常包含大量的冗余信息。因此，多模態前端融合方法常常與特征提取方法相結合以剔除冗余信息，基于領域經驗從每個模態中提取更高等別的特征表示，或者應用深度學習算法直接學習特征表示，然后在特性級別上進行融合。后端融合則是將不同模態數據分別訓練好的分類器輸出決策進行融合，如圖2所示。艾策檢測團隊采用多模態傳感器融合技術，構建智能工廠設備狀態健康監測體系。陜西軟件測試機構

    比黑盒適用性廣的優勢就凸顯出來了。[5]軟件測試方法手動測試和自動化測試自動化測試，顧名思義就是軟件測試的自動化，即在預先設定的條件下運行被測程序，并分析運行結果。總的來說，這種測試方法就是將以人驅動的測試行為轉化為機器執行的一種過程。對于手動測試，其在設計了測試用例之后，需要測試人員根據設計的測試用例一步一步來執行測試得到實際結果，并將其與期望結果進行比對。[5]軟件測試方法不同階段測試編輯軟件測試方法單元測試單元測試主要是對該軟件的模塊進行測試，通過測試以發現該模塊的實際功能出現不符合的情況和編碼錯誤。由于該模塊的規模不大，功能單一，結構較簡單，且測試人員可通過閱讀源程序清楚知道其邏輯結構，首先應通過靜態測試方法，比如靜態分析、代碼審查等，對該模塊的源程序進行分析，按照模塊的程序設計的控制流程圖，以滿足軟件覆蓋率要求的邏輯測試要求。另外，也可采用黑盒測試方法提出一組基本的測試用例，再用白盒測試方法進行驗證。若用黑盒測試方法所產生的測試用例滿足不了軟件的覆蓋要求，可采用白盒法增補出新的測試用例，以滿足所需的覆蓋標準。其所需的覆蓋標準應視模塊的實際具體情況而定。黑龍江軟件產品檢測報告代碼審計發現2處潛在內存泄漏風險，建議版本迭代修復。

    它已被擴展成與軟件生命周期融為一體的一組已定義的活動。測試活動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劃，并根據用戶或客戶需求建立測試目標，同時設計測試用例并制訂測試通過準則。在集成級上，應成立軟件測試**，提供測試技術培訓，關鍵的測試活動應有相應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，沒有建立質量過程和產品屬性的測試度量。集成級要實現4個成熟度目標，它們分別是:建立軟件測試**，制訂技術培訓計劃，軟件全壽命周期測試，控制和監視測試過程。(I)建立軟件測試**軟件測試的過程及質量對軟件產品質量有直接影響。由于測試往往是在時間緊，壓力大的情況下所完成的一系列復雜的活動，因此應由訓練有素的人員組成測試組。測試組要完成與測試有關的多種活動，包括負責制訂測試計劃，實施測試執行，記錄測試結果，制訂與測試有關的標準和測試度量，建立鍘試數據庫，測試重用，測試**以及測試評價等。建立軟件測試**要實現4個子目標:1)建立全**范圍內的測試組，并得到上級管理層的領導和各方面的支持，包括經費支持。2)定義測試組的作用和職責。3)由訓練有素的人員組成測試組。

    3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確，(4)節之間的“間縫”，(5)可疑的代碼重定向，(6)可疑的代碼節名稱，(7)可疑的頭部***，(8)來自，(9)導入地址表被修改，(10)多個pe頭部，(11)可疑的重定位信息，(12)把節裝入到vmm的地址空間，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確，(14)含有可疑標志。存在明顯的統計差異的格式結構特征包括：(1)無證書表；(2)調試數據明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節的資源個數少于正常文件。生成軟件樣本的字節碼n-grams特征視圖，是統計了每個短序列特征的詞頻(termfrequency，tf)，即該短序列特征在軟件樣本中出現的頻率。先從當前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個短序列特征；然后計算選取的每個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；**后在選取的詞頻tf**高的多個短序列特征中選取，生成字節碼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中出現的次數，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現的次數之和。網絡安全新時代：深圳艾策的防御策略解析。

    本書內容充實、實用性強，可作為高職高專院校計算機軟件軟件測試技術課程的教材，也可作為有關軟件測試的培訓教材，對從事軟件測試實際工作的相關技術人員也具有一定的參考價值。目錄前言第1章軟件測試基本知識第2章測試計劃第3章測試設計和開發第4章執行測試第5章測試技術與應用第6章軟件測試工具第7章測試文檔實例附錄IEEE模板參考文獻軟件測試技術圖書3基本信息書號：軟件測試技術7-113-07054作者：李慶義定價：出版日期：套系名稱：21世紀高校計算機應用技術系列規劃教材出版單位：**鐵道出版社內容簡介本書主要介紹軟件適用測試技術。內容分為三部分，***部分為概念基礎、測試理論的背景及發展，簡要地分析了當前測試技術的現狀；第二部分介紹軟件測試的程序分析技術、測試技術，軟件測試的方法和策略，分析了軟件業在測試方面的研究成果，并總結了測試的基本原則和一些好的實踐經驗；第三部分介紹了兩種測試工具軟件——基于Windows的WinRunner和服務器負載測試軟件WAS。本書結合實際，從一些具體的實例出發，介紹軟件測試的一些基本概念和方法，分析出軟件測試的基本理論知識，適用性比較強。深圳艾策信息科技：賦能中小企業的數字化未來。第三方軟件質量檢測

兼容性測試涵蓋35款設備，通過率91.4%。陜西軟件測試機構

    這種傳統方式幾乎不能檢測未知的新的惡意軟件種類，能檢測的已知惡意軟件經過簡單加殼或混淆后又不能檢測，且使用多態變形技術的惡意軟件在傳播過程中不斷隨機的改變著二進制文件內容，沒有固定的特征，使用該方法也不能檢測。新出現的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件，在釋放到互聯網前，都使用主流的反**軟件測試，確保主流的反**軟件無法識別這些惡意軟件，使得當前的反**軟件通常對它們無能為力，只有在惡意軟件大規模傳染后，捕獲到這些惡意軟件樣本，提取簽名和更新簽名庫，才能檢測這些惡意軟件。基于數據挖掘和機器學習的惡意軟件檢測方法將可執行文件表示成不同抽象層次的特征，使用這些特征來訓練分類模型，可實現惡意軟件的智能檢測，基于這些特征的檢測方法也取得了較高的準確率。受文本分類方法的啟發，研究人員提出了基于二進制可執行文件字節碼n-grams的惡意軟件檢測方法，這類方法提取的特征覆蓋了整個二進制可執行文件，包括pe文件頭、代碼節、數據節、導入節、資源節等信息，但字節碼n-grams特征通常沒有明顯的語義信息，大量具有語義的信息丟失，很多語義信息提取不完整。此外，基于字節碼n-grams的檢測方法提取代碼節信息考慮了機器指令的操作數。陜西軟件測試機構