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且4個(gè)隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個(gè)隱含層,其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64,第二個(gè)神經(jīng)元的隱含層個(gè)數(shù)是10,且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。本次實(shí)驗(yàn)使用了80%的樣本訓(xùn)練,20%的樣本驗(yàn)證,訓(xùn)練50個(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加,中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖17所示,模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出,當(dāng)epoch值從0增加到20過程中,模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率快速提高,模型的訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失快速減少;當(dāng)epoch值從30到50的過程中,中間融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率基本保持不變,訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失緩慢下降;綜合分析圖17和圖18的準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失變化曲線,選取epoch的較優(yōu)值為30。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為30后,進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。中間融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是%,對(duì)數(shù)損失是,混淆矩陣如圖19所示,規(guī)范化后的混淆矩陣如圖20所示。中間融合模型的roc曲線如圖21所示,auc值為,已經(jīng)非常接近auc的**優(yōu)值1。(7)實(shí)驗(yàn)結(jié)果比對(duì)為了綜合評(píng)估本實(shí)施例提出融合方案的綜合性能。艾策科技:如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策!第三方軟件驗(yàn)收評(píng)測(cè)報(bào)告費(fèi)用
評(píng)審步驟以及評(píng)審記錄機(jī)制。3)評(píng)審項(xiàng)由上層****。通過培訓(xùn)參加評(píng)審的人員,使他們理解和遵循相牢的評(píng)審政策,評(píng)審步驟。(II)建立測(cè)試過程的測(cè)量程序測(cè)試過程的側(cè)量程序是評(píng)價(jià)測(cè)試過程質(zhì)量,改進(jìn)測(cè)試過程的基礎(chǔ),對(duì)監(jiān)視和控制測(cè)試過程至關(guān)重要。測(cè)量包括測(cè)試進(jìn)展,測(cè)試費(fèi)用,軟件錯(cuò)誤和缺陷數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品淵量等。建立淵試測(cè)量程序有3個(gè)子目標(biāo):1)定義**范圍內(nèi)的測(cè)試過程測(cè)量政策和目標(biāo)。2)制訂測(cè)試過程測(cè)量計(jì)劃。測(cè)量計(jì)劃中應(yīng)給出收集,分析和應(yīng)用測(cè)量數(shù)據(jù)的方法。3)應(yīng)用測(cè)量結(jié)果制訂測(cè)試過程改進(jìn)計(jì)劃。(III)軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)內(nèi)容包括定義可測(cè)量的軟件質(zhì)量屬性,定義評(píng)價(jià)軟件工作產(chǎn)品的質(zhì)量目標(biāo)等項(xiàng)工作。軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)有2個(gè)子目標(biāo):1)管理層,測(cè)試組和軟件質(zhì)量保證組要制訂與質(zhì)量有關(guān)的政策,質(zhì)量目標(biāo)和軟件產(chǎn)品質(zhì)量屬性。2)測(cè)試過程應(yīng)是結(jié)構(gòu)化,己測(cè)量和己評(píng)價(jià)的,以保證達(dá)到質(zhì)量目標(biāo)。第五級(jí)?優(yōu)化,預(yù)防缺陷和質(zhì)量控制級(jí)由于本級(jí)的測(cè)試過程是可重復(fù),已定義,已管理和己測(cè)量的,因此軟件**能夠優(yōu)化調(diào)整和持續(xù)改進(jìn)測(cè)試過程。測(cè)試過程的管理為持續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量和過程質(zhì)量提供指導(dǎo),并提供必要的基礎(chǔ)設(shè)施。優(yōu)化,預(yù)防缺陷和質(zhì)量控制級(jí)有3個(gè)要實(shí)現(xiàn)的成熟度目標(biāo):。寧波第三方軟件測(cè)評(píng)中心艾策檢測(cè)針對(duì)智能穿戴設(shè)備開發(fā)動(dòng)態(tài)壓力測(cè)試系統(tǒng),確保人機(jī)交互的舒適性與安全性。
收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測(cè)試方法編輯鎖定本詞條由“科普**”科學(xué)百科詞條編寫與應(yīng)用工作項(xiàng)目審核。軟件測(cè)試是使用人工或自動(dòng)的手段來運(yùn)行或測(cè)定某個(gè)軟件系統(tǒng)的過程,其目的在于檢驗(yàn)它是否滿足規(guī)定的需求或弄清預(yù)期結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的差別。[1]從是否關(guān)心軟件內(nèi)部結(jié)構(gòu)和具體實(shí)現(xiàn)的角度劃分,測(cè)試方法主要有白盒測(cè)試和黑盒測(cè)試。白盒測(cè)試方法主要有代碼檢査法、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析法、靜態(tài)質(zhì)量度量法、邏輯覆蓋法、基夲路徑測(cè)試法、域測(cè)試、符號(hào)測(cè)試、路徑覆蓋和程序變異。黑盒測(cè)試方法主要包括等價(jià)類劃分法、邊界值分析法、錯(cuò)誤推測(cè)法、因果圖法、判定表驅(qū)動(dòng)法、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法、功能圖法、場(chǎng)景法等。[1]從是否執(zhí)行程序的角度劃分,測(cè)試方法又可分為靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試。靜態(tài)測(cè)試包括代碼檢査、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析、代碼質(zhì)量度量等。動(dòng)態(tài)測(cè)試由3部分組成:構(gòu)造測(cè)試實(shí)例、執(zhí)行程序和分析程序的輸出結(jié)果。
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降低成本對(duì)每個(gè)階段都進(jìn)行測(cè)試,包括文檔,便于控制項(xiàng)目過程缺點(diǎn)依賴文檔,沒有文檔的項(xiàng)目無法使用,復(fù)雜度很高,實(shí)踐需要很強(qiáng)的管理H模型把測(cè)試活動(dòng)完全**出來,將測(cè)試準(zhǔn)備和測(cè)試執(zhí)行體現(xiàn)出來測(cè)試準(zhǔn)備-測(cè)試執(zhí)行就緒點(diǎn)其他流程----------設(shè)計(jì)等v模型適用于中小企業(yè)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(yè)包括文檔也需要測(cè)試(需求分析文檔概要設(shè)計(jì)文檔詳細(xì)設(shè)計(jì)文檔代碼文檔)測(cè)試和開發(fā)同步進(jìn)行H模型對(duì)公司參與人員技能和溝通要求高測(cè)試階段單元測(cè)試-集成測(cè)試-系統(tǒng)測(cè)試-驗(yàn)證測(cè)試是否覆蓋代碼白盒測(cè)試-黑盒測(cè)試-灰盒測(cè)試是否運(yùn)行靜態(tài)測(cè)試-動(dòng)態(tài)測(cè)試測(cè)試手段人工測(cè)試-自動(dòng)化測(cè)試其他測(cè)試回歸測(cè)試-冒*測(cè)試功能測(cè)試一般功能測(cè)試-界面測(cè)試-易用性測(cè)試-安裝測(cè)試-兼容性測(cè)試性能測(cè)試穩(wěn)定性測(cè)試-負(fù)載測(cè)試-壓力測(cè)試-時(shí)間性能-空間性能負(fù)載測(cè)試確定在各種工作負(fù)載下,系統(tǒng)各項(xiàng)指標(biāo)變化情況壓力測(cè)試:通過確定一個(gè)系統(tǒng)的剛好不能接受的性能點(diǎn)。獲得系統(tǒng)能夠提供的**大服務(wù)級(jí)別測(cè)試用例為特定的目的而設(shè)計(jì)的一組測(cè)試輸入,執(zhí)行條件和預(yù)期結(jié)果,以便測(cè)試是否滿足某個(gè)特定需求。通過大量的測(cè)試用例來檢測(cè)軟件的運(yùn)行效果,它是指導(dǎo)測(cè)試工作進(jìn)行的依據(jù)。覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測(cè)方案設(shè)計(jì)與實(shí)施!石家莊第三方軟件測(cè)試公司
艾策檢測(cè)團(tuán)隊(duì)采用多模態(tài)傳感器融合技術(shù),構(gòu)建智能工廠設(shè)備狀態(tài)健康監(jiān)測(cè)體系。第三方軟件驗(yàn)收評(píng)測(cè)報(bào)告費(fèi)用
此外格式結(jié)構(gòu)信息具有明顯的語義信息,但基于格式結(jié)構(gòu)信息的檢測(cè)方法沒有提取決定軟件行為的代碼節(jié)和數(shù)據(jù)節(jié)信息作為特征。某一種類型的特征都從不同的視角反映刻畫了可執(zhí)行文件的一些性質(zhì),字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區(qū)分信息,但都存在著一定的局限性,不能充分、綜合、整體的表示可執(zhí)行文件的本質(zhì),使得檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳。此外,惡意軟件通常偽造出和良性軟件相似的特征,逃避反**軟件的檢測(cè)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法,以解決現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類型進(jìn)行惡意軟件檢測(cè)的檢測(cè)方法檢測(cè)準(zhǔn)確率不高、檢測(cè)可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題,以及其難以檢測(cè)出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問題。本發(fā)明實(shí)施例所采用的技術(shù)方案是,基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法,按照以下步驟進(jìn)行:步驟s1、提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息以及字節(jié)碼n-grams的特征表示,生成軟件樣本的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。第三方軟件驗(yàn)收評(píng)測(cè)報(bào)告費(fèi)用