第三方軟件評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)排名

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-04-25

    快速原型模型部分需求-原型-補(bǔ)充-運(yùn)行外包公司預(yù)先不能明確定義需求的軟件系統(tǒng)的開發(fā),更好的滿足用戶需求并減少由于軟件需求不明確帶來(lái)的項(xiàng)目開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。不適合大型系統(tǒng)的開發(fā),前提要有一個(gè)展示性的產(chǎn)品原型,在一定程度上的補(bǔ)充,限制開發(fā)人員的創(chuàng)新。螺旋模型每次功能都要**行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,需求設(shè)計(jì)-測(cè)試很大程度上是一種風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)的方法體系,在每個(gè)階段循環(huán)前,都進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。需要有相當(dāng)豐富的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估經(jīng)驗(yàn)和專門知識(shí),在風(fēng)險(xiǎn)較大的項(xiàng)目開發(fā)中,很有必要,多次迭代,增加成本。軟件測(cè)試模型需求分析-概要設(shè)計(jì)-詳細(xì)設(shè)計(jì)-開發(fā)-單元測(cè)試-集成測(cè)試-系統(tǒng)測(cè)試-驗(yàn)收測(cè)試***清楚標(biāo)識(shí)軟件開發(fā)的階段包含底層測(cè)試和高層測(cè)試采用自頂向下逐步求精的方式把整個(gè)開發(fā)過(guò)程分成不同的階段,每個(gè)階段的工作都很明確,便于控制開發(fā)過(guò)程。缺點(diǎn)程序已經(jīng)完成,錯(cuò)誤在測(cè)試階段發(fā)現(xiàn)或沒(méi)有發(fā)現(xiàn),不能及時(shí)修改而且需求經(jīng)常變化導(dǎo)致V步驟反復(fù)執(zhí)行,工作量很大。W模型開發(fā)一個(gè)V測(cè)試一個(gè)V用戶需求驗(yàn)收測(cè)試設(shè)計(jì)需求分析系統(tǒng)測(cè)試設(shè)計(jì)概要設(shè)計(jì)集成測(cè)試設(shè)計(jì)詳細(xì)設(shè)計(jì)單元測(cè)試設(shè)計(jì)編碼單元測(cè)試集成集成測(cè)試運(yùn)行系統(tǒng)測(cè)試交付驗(yàn)收測(cè)試***測(cè)試更早的介入,可以發(fā)現(xiàn)開發(fā)初期的缺陷。艾策檢測(cè)以智能算法驅(qū)動(dòng)分析,為工業(yè)產(chǎn)品提供全生命周期質(zhì)量管控解決方案!第三方軟件評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)排名

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    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(lái)運(yùn)行或測(cè)定某個(gè)軟件系統(tǒng)的過(guò)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。寧夏軟件驗(yàn)收測(cè)試艾策醫(yī)療檢測(cè)中心為體外診斷試劑提供全流程合規(guī)性驗(yàn)證服務(wù)。

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    嘗試了前端融合、后端融合和中間融合三種融合方法對(duì)進(jìn)行有效融合,有效提高了惡意軟件的準(zhǔn)確率,具備較好的泛化性能和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,相對(duì)**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)制的使用明顯提高了檢測(cè)方法的檢測(cè)能力和泛化性能,其中較優(yōu)的中間融合方法取得了%的準(zhǔn)確率,對(duì)數(shù)損失為,auc值為。有效解決了現(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)結(jié)果準(zhǔn)確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問(wèn)題。另外,惡意軟件很難同時(shí)偽造良性軟件的多個(gè)抽象層次的特征以逃避檢測(cè),本發(fā)明實(shí)施例同時(shí)融合軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的多個(gè)抽象層次的特征,可準(zhǔn)確檢測(cè)出偽造良性軟件特征的惡意軟件,解決了現(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)方法難以檢測(cè)出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問(wèn)題。附圖說(shuō)明為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案,下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖**是本發(fā)明的一些實(shí)施例,對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講,在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下,還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1是前端融合方法的流程圖。

    optimizer)采用的是adagrad,batch_size是40。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練基本都是基于梯度下降的,尋找函數(shù)值下降速度**快的方向,沿著下降方向迭代,迅速到達(dá)局部**優(yōu)解的過(guò)程就是梯度下降的過(guò)程。使用訓(xùn)練集中的全部樣本訓(xùn)練一次就是一個(gè)epoch,整個(gè)訓(xùn)練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會(huì)影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重值的更新次數(shù)。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,前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖5所示,模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出,當(dāng)epoch值從0增加到5過(guò)程中,模型的驗(yàn)證準(zhǔn)確率和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失有一定程度的波動(dòng);當(dāng)epoch值從5到50的過(guò)程中,前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率基本不變,訓(xùn)練和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失基本不變;綜合分析圖5和圖6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)。前端融合模型的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7所示,規(guī)范化后的混淆矩陣如圖8所示。前端融合模型的roc曲線如圖9所示,該曲線反映的是隨著檢測(cè)閾值變化下檢測(cè)率與誤報(bào)率之間的關(guān)系曲線。第三方實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證數(shù)據(jù)處理速度較上代提升1.8倍。

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    比黑盒適用性廣的優(yōu)勢(shì)就凸顯出來(lái)了。[5]軟件測(cè)試方法手動(dòng)測(cè)試和自動(dòng)化測(cè)試自動(dòng)化測(cè)試,顧名思義就是軟件測(cè)試的自動(dòng)化,即在預(yù)先設(shè)定的條件下運(yùn)行被測(cè)程序,并分析運(yùn)行結(jié)果??偟膩?lái)說(shuō),這種測(cè)試方法就是將以人驅(qū)動(dòng)的測(cè)試行為轉(zhuǎn)化為機(jī)器執(zhí)行的一種過(guò)程。對(duì)于手動(dòng)測(cè)試,其在設(shè)計(jì)了測(cè)試用例之后,需要測(cè)試人員根據(jù)設(shè)計(jì)的測(cè)試用例一步一步來(lái)執(zhí)行測(cè)試得到實(shí)際結(jié)果,并將其與期望結(jié)果進(jìn)行比對(duì)。[5]軟件測(cè)試方法不同階段測(cè)試編輯軟件測(cè)試方法單元測(cè)試單元測(cè)試主要是對(duì)該軟件的模塊進(jìn)行測(cè)試,通過(guò)測(cè)試以發(fā)現(xiàn)該模塊的實(shí)際功能出現(xiàn)不符合的情況和編碼錯(cuò)誤。由于該模塊的規(guī)模不大,功能單一,結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單,且測(cè)試人員可通過(guò)閱讀源程序清楚知道其邏輯結(jié)構(gòu),首先應(yīng)通過(guò)靜態(tài)測(cè)試方法,比如靜態(tài)分析、代碼審查等,對(duì)該模塊的源程序進(jìn)行分析,按照模塊的程序設(shè)計(jì)的控制流程圖,以滿足軟件覆蓋率要求的邏輯測(cè)試要求。另外,也可采用黑盒測(cè)試方法提出一組基本的測(cè)試用例,再用白盒測(cè)試方法進(jìn)行驗(yàn)證。若用黑盒測(cè)試方法所產(chǎn)生的測(cè)試用例滿足不了軟件的覆蓋要求,可采用白盒法增補(bǔ)出新的測(cè)試用例,以滿足所需的覆蓋標(biāo)準(zhǔn)。其所需的覆蓋標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)視模塊的實(shí)際具體情況而定。壓力測(cè)試表明系統(tǒng)在5000并發(fā)用戶時(shí)響應(yīng)延遲激增300%。寧夏軟件驗(yàn)收測(cè)試

可靠性評(píng)估連續(xù)運(yùn)行72小時(shí)出現(xiàn)2次非致命錯(cuò)誤。第三方軟件評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)排名

    為了有效保證這一階段測(cè)試的客觀性,必須由**的測(cè)試小組來(lái)進(jìn)行相關(guān)的系統(tǒng)測(cè)試。另外,系統(tǒng)測(cè)試過(guò)程較為復(fù)雜,由于在系統(tǒng)測(cè)試階段不斷變更需求造成功能的刪除或增加,從而使程序不斷出現(xiàn)相應(yīng)的更改,而程序在更改后可能會(huì)出現(xiàn)新的問(wèn)題,或者原本沒(méi)有問(wèn)題的功能由于更改導(dǎo)致出現(xiàn)問(wèn)題。所以,測(cè)試人員必須進(jìn)行回歸測(cè)試。[2]軟件測(cè)試方法驗(yàn)收測(cè)試驗(yàn)收測(cè)試是**后一個(gè)階段的測(cè)試操作,在軟件產(chǎn)品投入正式運(yùn)行前的所要進(jìn)行的測(cè)試工作。和系統(tǒng)測(cè)試相比而言,驗(yàn)收測(cè)試與之的區(qū)別就只是測(cè)試人員不同,驗(yàn)收測(cè)試則是由用戶來(lái)執(zhí)行這一操作的。驗(yàn)收測(cè)試的主要目標(biāo)是為向用戶展示所開發(fā)出來(lái)的軟件符合預(yù)定的要求和有關(guān)標(biāo)準(zhǔn),并驗(yàn)證軟件實(shí)際工作的有效性和可靠性,確保用戶能用該軟件順利完成既定的任務(wù)和功能。通過(guò)了驗(yàn)收測(cè)試,該產(chǎn)品就可進(jìn)行發(fā)布。但是,在實(shí)際交付給用戶之后,開發(fā)人員是無(wú)法預(yù)測(cè)該軟件用戶在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中是如何使用該程序的,所以從用戶的角度出發(fā),測(cè)試人員還應(yīng)進(jìn)行Alpha測(cè)試或Beta測(cè)試這兩種情形的測(cè)試。Alpha測(cè)試是在軟件開發(fā)環(huán)境下由用戶進(jìn)行的測(cè)試,或者模擬實(shí)際操作環(huán)境進(jìn)而進(jìn)行的測(cè)試。第三方軟件評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)排名

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