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    在介紹諸多知識(shí)點(diǎn)的過程當(dāng)中結(jié)合直觀形象的圖表或?qū)嶋H案例進(jìn)行深入淺出的分析，從而使讀者可以更好地理解秋掌握軟件測試?yán)碚撝R(shí)，并迅速地運(yùn)用到實(shí)際測試工作中去。本書適合作為各層次高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)的教學(xué)用書，也可作為軟件測試人員的參考書。目錄前言第1章概述第2章軟件測試基礎(chǔ)第3章單元測試第4章集成測試第5章系統(tǒng)測試……軟件測試技術(shù)圖書2書名:軟件測試技術(shù)層次：高職高專配套：電子課件作者：徐芳出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2011-6-21ISBN:開本：16開定價(jià):￥內(nèi)容簡介本書根據(jù)軟件測試教學(xué)的需要，結(jié)合讀者對象未來的職業(yè)要求和定位，除了盡力***闡述軟件測試技術(shù)基本概念外，采取了計(jì)劃、設(shè)計(jì)與開發(fā)、執(zhí)行這樣的工程步驟來描述軟件測試的相關(guān)知識(shí)，使學(xué)生在學(xué)習(xí)軟件測試的技術(shù)知識(shí)時(shí)，能夠同時(shí)獲得工程化思維方式的訓(xùn)練。本書共7章。第1章介紹軟件測試的基本知識(shí)；第2章介紹如何制定軟件測試計(jì)劃；第3章介紹測試用例的設(shè)計(jì)和相關(guān)技術(shù)；第4章介紹執(zhí)行測試中相關(guān)技術(shù)和方法；第5章介紹實(shí)際工作中各種測試方法；第6章介紹MI公司的一套測試工具的使用，包括功能、性能和測試管理工具；第7章通過一個(gè)實(shí)例，給出了完整的與軟件測試相關(guān)的文檔。如何選擇適合企業(yè)的 IT 解決方案？軟件驗(yàn)收評(píng)測中心

    [3]軟件測試方法原則編輯1.盡早不斷測試的原則應(yīng)當(dāng)盡早不斷地進(jìn)行軟件測試。據(jù)統(tǒng)計(jì)約60%的錯(cuò)誤來自設(shè)計(jì)以前，并且修正一個(gè)軟件錯(cuò)誤所需的費(fèi)用將隨著軟件生存周期的進(jìn)展而上升。錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)得越早，修正它所需的費(fèi)用就越少。[4]測試用例由測試輸入數(shù)據(jù)和與之對應(yīng)的預(yù)期輸出結(jié)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(jīng)濟(jì)上和管理上**于開發(fā)機(jī)構(gòu)的**進(jìn)行。程序員應(yīng)避免檢査自己的程序，程序設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)也不應(yīng)測試自己開發(fā)的程序。軟件開發(fā)者難以客觀、有效地測試自己的軟件，而找出那些因?yàn)閷π枨蟮恼`解而產(chǎn)生的錯(cuò)誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則。在設(shè)計(jì)時(shí)，測試用例應(yīng)當(dāng)包括合法的輸入條件和不合法的輸入條件。[4](3)錯(cuò)誤群集原則。軟件錯(cuò)誤呈現(xiàn)群集現(xiàn)象。經(jīng)驗(yàn)表明，某程序段剩余的錯(cuò)誤數(shù)目與該程序段中已發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤數(shù)目成正比，所以應(yīng)該對錯(cuò)誤群集的程序段進(jìn)行重點(diǎn)測試。[4](4)嚴(yán)格性原則。嚴(yán)格執(zhí)行測試計(jì)劃，排除測試的隨意性。[4](5)覆蓋原則。應(yīng)當(dāng)對每一個(gè)測試結(jié)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(yīng)妥善保留測試用例。信息系統(tǒng)軟件測試艾策檢測為新能源汽車電池提供安全性能深度解析。

    在不知道多長的子序列能更好的表示可執(zhí)行文件的情況下，只能以固定窗口大小在字節(jié)碼序列中滑動(dòng)，產(chǎn)生大量的短序列，由機(jī)器學(xué)習(xí)方法選擇可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征，產(chǎn)生短序列的方法叫n-grams?！?80074ff13b2”的字節(jié)碼序列，如果以3-grams產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列，將得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四個(gè)短序列。每個(gè)短序列特征的權(quán)重表示有多種方法。**簡單的方法是如果該短序列在具體樣本中出現(xiàn)，就表示為1；如果沒有出現(xiàn)，就表示為0，也可以用。本實(shí)施例采用3-grams方法提取特征，3-grams產(chǎn)生的短序列非常龐大，將產(chǎn)生224＝(16,777,216)個(gè)特征，如此龐大的特征集在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中存儲(chǔ)和算法效率上都是問題。如果短序列特征的tf較小，對機(jī)器學(xué)習(xí)可能沒有意義，選取了tf**高的5000個(gè)短序列特征，計(jì)算每個(gè)短序列特征的，每個(gè)短序列特征的權(quán)重是判斷其所在軟件樣本是否為惡意軟件的依據(jù)，也是區(qū)分每個(gè)軟件樣本的依據(jù)。(4)前端融合前端融合的架構(gòu)如圖4所示，前端融合方式將三種模態(tài)的特征合并，然后輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，防止過擬合，優(yōu)化器。

    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。代碼質(zhì)量評(píng)估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強(qiáng)。

    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(píng)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(píng)價(jià)指標(biāo)及方法分類性能主要用兩個(gè)指標(biāo)來評(píng)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(píng)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。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%。蘇州軟件測試實(shí)驗(yàn)室

數(shù)據(jù)安全與合規(guī)：艾策科技的最佳實(shí)踐。軟件驗(yàn)收評(píng)測中心

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