這樣做的好處是,融合模型的錯誤來自不同的分類器,而來自不同分類器的錯誤往往互不相關(guān)、互不影響,不會造成錯誤的進一步累加。常見的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、貝葉斯規(guī)則融合(bayes’rulebased)以及集成學(xué)習(xí)(ensemblelearning)等。其中集成學(xué)習(xí)作為后端融合方式的典型**,被廣泛應(yīng)用于通信、計算機識別、語音識別等研究領(lǐng)域。中間融合是指將不同的模態(tài)數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)化為高等特征表達(dá),再于模型的中間層進行融合,如圖3所示。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過一層一層的管道映射輸入,將原始輸入轉(zhuǎn)換為更高等的表示。中間融合首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成高等特征表達(dá),然后獲取不同模態(tài)數(shù)據(jù)在高等特征空間上的共性,進而學(xué)習(xí)一個聯(lián)合的多模態(tài)表征。深度多模態(tài)融合的大部分工作都采用了這種中間融合的方法,其***享表示層是通過合并來自多個模態(tài)特定路徑的連接單元來構(gòu)建的。中間融合方法的一大優(yōu)勢是可以靈活的選擇融合的位置,但設(shè)計深度多模態(tài)集成結(jié)構(gòu)時,確定如何融合、何時融合以及哪些模式可以融合,是比較有挑戰(zhàn)的問題。字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息這三種類型的特征都具有自身的優(yōu)勢。第三方測評顯示軟件運行穩(wěn)定性達(dá)99.8%,未發(fā)現(xiàn)重大系統(tǒng)崩潰隱患。石家莊軟件檢測報告費用
后端融合模型的10折交叉驗證的準(zhǔn)確率是%,對數(shù)損失是,混淆矩陣如圖13所示,規(guī)范化后的混淆矩陣如圖14所示。后端融合模型的roc曲線如圖15所示,其顯示后端融合模型的auc值為。(6)中間融合中間融合的架構(gòu)如圖16所示,中間融合方式用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從三種模態(tài)的特征分別抽取高等特征表示,然后合并學(xué)習(xí)得到的特征表示,再作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入訓(xùn)練模型,隱藏層的***函數(shù)為relu,輸出層的***函數(shù)是sigmoid,中間使用dropout層進行正則化,防止過擬合,優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad,batch_size是40。圖16中,用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含3個隱含層,其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是128,第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64,第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32,且3個隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層。用于抽取格式信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個隱含層,其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64,其第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32,且2個隱含層中間設(shè)置有dropout層。用于抽取字節(jié)碼n-grams特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含4個隱含層,其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是512,第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是384,第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是256,第四個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是125。軟件檢測報告減稅多少艾策科技案例研究:某跨國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐。
3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確,(4)節(jié)之間的“間縫”,(5)可疑的代碼重定向,(6)可疑的代碼節(jié)名稱,(7)可疑的頭部***,(8)來自,(9)導(dǎo)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(jié)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(biāo)志。存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括:(1)無證書表;(2)調(diào)試數(shù)據(jù)明顯小于正常文件,(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常,(4)資源節(jié)的資源個數(shù)少于正常文件。生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖,是統(tǒng)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(xiàn)的頻率。先從當(dāng)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(jié)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(xiàn)的次數(shù),∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現(xiàn)的次數(shù)之和。
等價類劃分法將不能窮舉的測試過程進行合理分類,從而保證設(shè)計出來的測試用例具有完整性和**性。有數(shù)據(jù)輸入的地方,可以使用等價類劃分法。從大量數(shù)據(jù)中挑選少量**數(shù)據(jù)進行測試有效等價類:符合需求規(guī)格說明書規(guī)定的數(shù)據(jù)用來測試功能是否正確實現(xiàn)無效等價類:不合理的輸入數(shù)據(jù)**—用來測試程序是否有強大的異常處理能力(健壯性)使用**少的測試數(shù)據(jù),達(dá)到**好的測試質(zhì)量邊界值分析法對輸入或輸出的邊界值進行測試的一種黑盒測試方法。是作為對等價類劃分法的補充,這種情況下,其測試用例來自等價類的邊界。邊界點1、邊界是指相對于輸入等價類和輸出等價類而言,稍高于、稍低于其邊界值的一些特定情況。2、邊界點分為上點、內(nèi)點和離點。如果是范圍[1,100]需要選擇0,1,2,50,99,100,101如果是個數(shù)**多20個[0,20]需要測0,10,20,-1,21因果圖分析法用畫圖的方式表達(dá)輸入條件和輸出結(jié)果之間的關(guān)系。1恒等2與3或4非5互斥1個或者不選6***必須是1個7包含可以多選不能不選8要求如果a=1,則要求b必須是1,反之如果a=0時,b的值無所謂9**關(guān)系當(dāng)a=1時,要求b必須為0;而當(dāng)a=0時。壓力測試表明系統(tǒng)在5000并發(fā)用戶時響應(yīng)延遲激增300%。
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(nèi)部結(jié)構(gòu)和特性的條件下,根據(jù)需求規(guī)格說明書設(shè)計測試實例,并檢查程序的功能是否能夠按照規(guī)范說明準(zhǔn)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(zhì)量。[5](2)白盒測試。其與黑盒測試不同,它主要是借助程序內(nèi)部的邏輯和相關(guān)信息,通過檢測內(nèi)部動作是否按照設(shè)計規(guī)格說明書的設(shè)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(jié)構(gòu)方面出發(fā)對測試用例進行設(shè)計。其主要用于檢查各個邏輯結(jié)構(gòu)是否合理,對應(yīng)的模塊**路徑是否正常以及內(nèi)部結(jié)構(gòu)是否有效。常用的白盒測試法有控制流分析、數(shù)據(jù)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。灰盒測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(nèi)部表現(xiàn)。但是它不可能像白盒測試那樣詳細(xì)和完整。它只是簡單的靠一些象征性的現(xiàn)象或標(biāo)志來判斷其內(nèi)部的運行情況,因此在內(nèi)部結(jié)果出現(xiàn)錯誤,但輸出結(jié)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**。功能完整性測試發(fā)現(xiàn)3項宣傳功能未完全實現(xiàn)。web應(yīng)用代碼審計報告
代碼質(zhì)量評估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強。石家莊軟件檢測報告費用
4)建立與用戶或客戶的聯(lián)系,收集他們對測試的需求和建議。(II)制訂技術(shù)培訓(xùn)計劃為高效率地完成好測試工作,測試人員必須經(jīng)過適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)。制訂技術(shù)培訓(xùn)規(guī)劃有3個子目標(biāo):1)制訂**的培訓(xùn)計劃,并在管理上提供包括經(jīng)費在內(nèi)的支持。2)制訂培訓(xùn)目標(biāo)和具體的培訓(xùn)計劃。3)成立培訓(xùn)組,配備相應(yīng)的工具,設(shè)備和教材(III)軟件全生命周期測試提高測試成熟度和改善軟件產(chǎn)品質(zhì)量都要求將測試工作與軟件生命周期中的各個階段聯(lián)系起來。該目標(biāo)有4個子目標(biāo):1)將測試階段劃分為子階段,并與軟件生命周期的各階段相聯(lián)系。2)基于已定義的測試子階段,采用軟件生命周期V字模型。3)制訂與淵試相關(guān)的工作產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)。4)建立測試人員與開發(fā)人員共同工作的機制。這種機制有利于促進將測試活動集成于軟件生命周期中(IV)控制和監(jiān)視測試過程為控制和監(jiān)視測試過程,軟件**需采取相應(yīng)措施,如:制訂測試產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn),制訂與測試相關(guān)的偶發(fā)事件的處理預(yù)案,確定測試?yán)锍瘫_定評估測試效率的度量,建立測試日志等??刂坪捅O(jiān)視測試過程有3個子目標(biāo):1)制訂控制和監(jiān)視測試過程的機制和政策。2)定義,記錄并分配一組與測試過程相關(guān)的基本測量。3)開發(fā),記錄并文檔化一組糾偏措施和偶發(fā)事件處理預(yù)案。石家莊軟件檢測報告費用