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(jìn)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。安全審計發(fā)現(xiàn)日志模塊存在敏感信息明文存儲缺陷。浙江第三方軟件評測實驗室
**小化對數(shù)損失基本等價于**大化分類器的準(zhǔn)確度,對于完美的分類器,對數(shù)損失值為0。對數(shù)損失函數(shù)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(jié)果,x為輸入變量即測試樣本,l為損失函數(shù),n為測試樣本(待檢測軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件)數(shù)目,yij是一個二值指標(biāo),表示與輸入的第i個測試樣本對應(yīng)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(shù),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(guān)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(biāo),auc的值通常介于,較大的auc值一般表示分類器的性能較優(yōu)。(3)特征提取提取dll和api信息特征視圖dll(dynamiclinklibrary)文件為動態(tài)鏈接庫文件,執(zhí)行某一個程序時,相應(yīng)的dll文件就會被調(diào)用。一個應(yīng)用程序可使用多個dll文件,一個dll文件也可能被不同的應(yīng)用程序使用。api(applicationprogramminginterface)函數(shù)是windows提供給用戶作為應(yīng)用程序開發(fā)的接口。合肥軟件檢測報告價格艾策檢測以智能算法驅(qū)動分析,為工業(yè)產(chǎn)品提供全生命周期質(zhì)量管控解決方案!
在介紹諸多知識點的過程當(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,并迅速地運用到實際測試工作中去。本書適合作為各層次高等院校計算機及相關(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:機械工業(yè)出版社出版時間:2011-6-21ISBN:開本:16開定價:¥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,采取了計劃、設(shè)計與開發(fā)、執(zhí)行這樣的工程步驟來描述軟件測試的相關(guān)知識,使學(xué)生在學(xué)習(xí)軟件測試的技術(shù)知識時,能夠同時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;第2章介紹如何制定軟件測試計劃;第3章介紹測試用例的設(shè)計和相關(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章通過一個實例,給出了完整的與軟件測試相關(guān)的文檔。
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。實驗結(jié)果與分析(1)樣本數(shù)據(jù)集選取實驗評估使用了不同時期的惡意軟件和良性軟件樣本,包含了7871個良性軟件樣本和8269個惡意軟件樣本,其中4103個惡意軟件樣本是2011年以前發(fā)現(xiàn)的,4166個惡意軟件樣本是近年來新發(fā)現(xiàn)的;3918個良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統(tǒng)中收集的,3953個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82697871(2)評價指標(biāo)及方法分類性能主要用兩個指標(biāo)來評估: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),是在概率估計上定義的,用于測量預(yù)測類別與真實類別之間的差距大小。數(shù)據(jù)安全與合規(guī):艾策科技的最佳實踐。
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安全掃描確認(rèn)軟件通過ISO 27001標(biāo)準(zhǔn),無高危漏洞記錄。浙江第三方軟件評測實驗室
測試人員素質(zhì)要求1、責(zé)任心2、學(xué)習(xí)能力3、懷疑精神4、溝通能力5、專注力6、洞察力7、團隊精神8、注重積累軟件測試技術(shù)測試目的編輯軟件測試的目的是為了保證軟件產(chǎn)品的**終質(zhì)量,在軟件開發(fā)的過程中,對軟件產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量控制。一般來說軟件測試應(yīng)由**的產(chǎn)品評測中心負(fù)責(zé),嚴(yán)格按照軟件測試流程,制定測試計劃、測試方案、測試規(guī)范,實施測試,對測試記錄進(jìn)行分析,并根據(jù)回歸測試情況撰寫測試報告。測試是為了證明程序有錯,而不能保證程序沒有錯誤。軟件測試技術(shù)常見測試編輯回歸測試功能測試壓力測試負(fù)載測試性能測試易用性測試安裝與反安裝測試**測試安全性測試兼容性測試內(nèi)存泄漏測試比較測試Alpha測試Beta測試測試信息流1、軟件配置2、測試配置3、測試工具軟件測試技術(shù)-軟件測試的分類1、從是否需要執(zhí)行被測試軟件的角度分類(靜態(tài)測試和動態(tài)測試)。2、從測試是否針對軟件結(jié)構(gòu)與算法的角度分類(白盒測試和黑盒測試)。3、從測試的不同階段分類(單元測試、集成測試、系統(tǒng)測試、驗收測試)。浙江第三方軟件評測實驗室