第三方軟件檢測機構在開展第三方軟件測試的過程中，需要保持測試整體的嚴謹性，也需要對測試結果負責并確保公平公正性。所以，在測試過程中，軟件測試所使用的測試工具也是很重要的一方面。我們簡單介紹一下在軟件檢測過程中使用的那些軟件測試工具。眾所周知，軟件測試的參數項目包括功能性、性能、安全性等參數，而其中出具軟件測試報告主要的就是性能測試和安全測試所需要使用到的工具了。一、軟件測試性能測試工具這個參數的測試工具有loadrunner，jmeter兩大主要工具，國產化性能測試軟件目前市場并未有比較大的突破，其中loadrunner是商業軟件測試工具，jmeter為開源社區版本的性能測試工具。從第三方軟件檢測機構的角度上來說，是不太建議使用開源測試工具的。首先，開源測試工具并不能確保結果的準確性，雖然技術層面上來說都可以進行測試，但是因為開源更多的需要考量軟件測試人員的測試技術如何進行使用，涉及到了人為因素的影響，一般第三方軟件檢測機構都會使用loadrunner作為性能測試的工具來進行使用。而loadrunner被加拿大的一家公司收購以后，在整個中國市場區域的銷售和營銷都以第三方軟件檢測機構為基礎來開展工作。整合多學科團隊的定制化檢測方案，體現艾策服務于制造的技術深度。長沙軟件驗收測試中心

    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。軟件報告覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測方案設計與實施！

    [3]軟件測試方法原則編輯1.盡早不斷測試的原則應當盡早不斷地進行軟件測試。據統計約60%的錯誤來自設計以前，并且修正一個軟件錯誤所需的費用將隨著軟件生存周期的進展而上升。錯誤發現得越早，修正它所需的費用就越少。[4]測試用例由測試輸入數據和與之對應的預期輸出結果這兩部分組成。[4]3.**測試原則(1)**測試原則。這是指軟件測試工作由在經濟上和管理上**于開發機構的**進行。程序員應避免檢査自己的程序，程序設計機構也不應測試自己開發的程序。軟件開發者難以客觀、有效地測試自己的軟件，而找出那些因為對需求的誤解而產生的錯誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則。在設計時，測試用例應當包括合法的輸入條件和不合法的輸入條件。[4](3)錯誤群集原則。軟件錯誤呈現群集現象。經驗表明，某程序段剩余的錯誤數目與該程序段中已發現的錯誤數目成正比，所以應該對錯誤群集的程序段進行重點測試。[4](4)嚴格性原則。嚴格執行測試計劃，排除測試的隨意性。[4](5)覆蓋原則。應當對每一個測試結果做***的檢查。[4](6)定義功能測試原則。檢查程序是否做了要做的事*是成功的一半，另一半是看程序是否做了不屬于它做的事。[4](7)回歸測試原則。應妥善保留測試用例。

    **小化對數損失基本等價于**大化分類器的準確度，對于完美的分類器，對數損失值為0。對數損失函數的計算公式如下：其中，y為輸出變量即輸出的測試樣本的檢測結果，x為輸入變量即測試樣本，l為損失函數，n為測試樣本(待檢測軟件的二進制可執行文件)數目，yij是一個二值指標，表示與輸入的第i個測試樣本對應的類別j，類別j指良性軟件或惡意軟件，pij為輸入的第i個測試樣本屬于類別j的概率，m為總類別數，本實施例中m＝2。分類器的性能也可用roc曲線(receiveroperatingcharacteristic)評價，roc曲線的縱軸是檢測率(true****itiverate)，橫軸是誤報率(false****itiverate)，該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報率之間的關系曲線。roc曲線下面積(areaunderroccurve，auc)的值是評價分類器比較綜合的指標，auc的值通常介于，較大的auc值一般表示分類器的性能較優。(3)特征提取提取dll和api信息特征視圖dll(dynamiclinklibrary)文件為動態鏈接庫文件，執行某一個程序時，相應的dll文件就會被調用。一個應用程序可使用多個dll文件，一個dll文件也可能被不同的應用程序使用。api(applicationprogramminginterface)函數是windows提供給用戶作為應用程序開發的接口。隱私合規檢測確認用戶數據加密符合GDPR標準要求。

    的值不一定判定表法根據因果來制定判定表組成部分1條件樁:所有條件2動作樁:所有結果3條件項:針對條件樁的取值4動作項:針對動作樁的取值不犯罪，不抽*是好男人，不喝酒是好男人，只要打媳婦就是壞男人條件樁1不犯罪1102不抽*1013不喝酒011動作樁好男人11壞男人1場景法模擬用戶操作軟件時的場景，主要用于測試系統的業務流程先關注功能和業務是否正確實現，然后再使用等價類和邊界值進行檢測。基本流正確的業務流程來實現一條操作路徑備選流模擬一條錯誤的操作流程用例場景要從開始到結束便利用例中所有的基本流和備選流。流程分析法流程-路徑針對路徑使用路徑分析的方法設計測試用例降低測試用例設計難度，只要搞清楚各種流程，就可以設計出高質量的測試用例，而不需要太多測試經驗1詳細了解需求2根據需求說明或界面原型，找出業務流程的哥哥頁面以及流轉關系3畫出業務流程axure4寫用例，覆蓋所有路徑分支錯誤推斷法利用經驗猜測出出錯的可能類型，列出所有可能的錯誤和容易發生錯誤的情況。多考慮異常，反面，特殊輸入，以攻擊者的態度對臺程序。正交表對可選項多種可取值進行均等選取組合，**大概率覆蓋測試用例1根據控件和取值數選擇一個合適的正交表2列舉取值并編號?？缭O備測試報告指出平板端UI元素存在比例失調問題。電網軟件測評報告

無障礙測評認定視覺障礙用戶支持功能缺失4項。長沙軟件驗收測試中心

    將訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖輸入深度神經網絡，訓練多模態深度集成模型；(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碼n-grams特征視圖的特征，融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為深度神經網絡模型的輸入，訓練多模態深度集成模型；(2)方案二：首先利用訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖分別訓練深度神經網絡模型，合并訓練的三個深度神經網絡模型的決策輸出，并將其作為感知機的輸入，訓練得到**終的多模態深度集成模型；(3)方案三：采用中間融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三個深度神經網絡分別學習訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的高等特征表示，并合并學習得到的訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖的高等特征表示融合成一個單一的特征向量空間，然后將其作為下一個深度神經網絡的輸入，訓練得到多模態深度神經網絡模型。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。長沙軟件驗收測試中心