軟件質(zhì)量檢測(cè)報(bào)告費(fèi)用

    首先和大家聊一下什么是cma第三方軟件檢測(cè)資質(zhì),什么是cnas第三方軟件檢測(cè)資質(zhì)，這兩個(gè)第三方軟件測(cè)評(píng)檢測(cè)的資質(zhì)很多人會(huì)分不清楚。那么首先我們來看一下，cma是屬于市場(chǎng)監(jiān)督管理局的一個(gè)行政許可，在國內(nèi)是具有法律效力的認(rèn)可資質(zhì)。Cnas屬于中國合格評(píng)定國家委員會(huì)頒發(fā)的一個(gè)資質(zhì)，效力也是受到認(rèn)可的，但是cnas同時(shí)也是在全球范圍內(nèi)可以通用認(rèn)可，所以更多的適用于有國際許可認(rèn)證需求的客戶。那么，有的客戶會(huì)存在疑問，為什么有時(shí)候軟件項(xiàng)目要求同時(shí)出具cma和cnas雙資質(zhì)認(rèn)證呢，這如果是在軟件開發(fā)項(xiàng)目需求中明確要求雙資質(zhì)，那么就需要在出具軟件測(cè)試報(bào)告的同時(shí)蓋這兩個(gè)資質(zhì)章，但是如果項(xiàng)目并沒有明確要求，只是要求第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)出具的軟件測(cè)試報(bào)告的話，那么其實(shí)可以用cma或者cnas其中任何一個(gè)來進(jìn)行替代即可。說完了這些基本的關(guān)于軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的資質(zhì)要求后，我們來看一下如何選擇比較靠譜或者具備正規(guī)效力的cma和cnas軟件測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)呢？首先，需檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)的許可資質(zhì)，如果軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)具備兩個(gè)資質(zhì)，那肯定是更好的選擇，但是如果只具備一個(gè)第三方軟件測(cè)試的資質(zhì)，其實(shí)也是沒有問題的，在滿足業(yè)務(wù)需求場(chǎng)景的前提下，不需要去苛求兩個(gè)資質(zhì)都需要具備。第二。深圳艾策信息科技：打造智慧供應(yīng)鏈的關(guān)鍵技術(shù)。軟件質(zhì)量檢測(cè)報(bào)告費(fèi)用

    將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，如表3所示。從表3可以看出，前端融合和中間融合較基于模態(tài)特征的檢測(cè)準(zhǔn)確率更高，損失率更低。后端融合是三種融合方法中較弱的，雖然明顯優(yōu)于基于dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)特征的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，但稍弱于基于字節(jié)碼3-grams特征的結(jié)果。中間融合是三種融合方法中**好的，各項(xiàng)性能指標(biāo)都非常接近**優(yōu)值。表3實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比本實(shí)施例提出了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams)，提出了通過三種融合方式(前端融合、后端融合、中間融合)集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性。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，各項(xiàng)性能指標(biāo)已接近**優(yōu)值。考慮到樣本集可能存在噪聲，本實(shí)施例提出的方法已取得了比較理想的結(jié)果。由于惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)模態(tài)的特征，本實(shí)施例提出的方法比單模態(tài)特征方法更魯棒。以上所述*為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。系統(tǒng)漏洞掃描服務(wù)用戶隱私測(cè)評(píng)確認(rèn)數(shù)據(jù)采集范圍超出聲明條款3項(xiàng)。

    每一種信息的來源或者形式，都可以稱為一種模態(tài)。例如，人有觸覺，聽覺，視覺，嗅覺。多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力。多模態(tài)學(xué)習(xí)從1970年代起步，經(jīng)歷了幾個(gè)發(fā)展階段，在2010年后***步入深度學(xué)習(xí)(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學(xué)習(xí)可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復(fù)雜的深度多模態(tài)模型。目前，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數(shù)據(jù)水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(intermediate-fusion)。前端融合將多個(gè)**的數(shù)據(jù)集融合成一個(gè)單一的特征向量空間，然后將其用作機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如圖1所示。由于多模態(tài)數(shù)據(jù)的前端融合往往無法充分利用多個(gè)模態(tài)數(shù)據(jù)間的互補(bǔ)性，且前端融合的原始數(shù)據(jù)通常包含大量的冗余信息。因此，多模態(tài)前端融合方法常常與特征提取方法相結(jié)合以剔除冗余信息，基于領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)從每個(gè)模態(tài)中提取更高等別的特征表示，或者應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法直接學(xué)習(xí)特征表示，然后在特性級(jí)別上進(jìn)行融合。后端融合則是將不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練好的分類器輸出決策進(jìn)行融合，如圖2所示。

    軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試分類編輯軟件測(cè)試的狹義論和廣義論——靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的測(cè)試軟件測(cè)試技術(shù)軟件測(cè)試的辨證論——正向思維和反向思維軟件測(cè)試的風(fēng)險(xiǎn)論——測(cè)試是評(píng)估軟件測(cè)試的經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點(diǎn)——為盈利而測(cè)試軟件測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)論——驗(yàn)證和確認(rèn)軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試工具編輯幾種常用的測(cè)試工具：1、軟件錯(cuò)誤管理工具Bugzilla2、功能測(cè)試工具WinRunner3、負(fù)載測(cè)試工具LoadRunner4、測(cè)試管理工具TestDirector軟件測(cè)試技術(shù)同名圖書編輯軟件測(cè)試技術(shù)圖書1書名:軟件測(cè)試技術(shù)軟件測(cè)試技術(shù)作者：曲朝陽出版社：**水利水電出版社出版時(shí)間：2006ISBN:97開本：16定價(jià):元內(nèi)容簡介本書詳盡地闡述了軟件測(cè)試領(lǐng)域中的一些基本理論和實(shí)用技術(shù)。首先從軟件測(cè)試的基本原則，以及常用的軟件測(cè)試技術(shù)入手，介紹了與軟件測(cè)試領(lǐng)域相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)。然后，分別從單元測(cè)試、集成測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試3個(gè)層面深入分析了如何選擇和設(shè)計(jì)有效的測(cè)試用例，制定合適的測(cè)試策略等主題。**后，討論了面向?qū)ο蟮能浖y(cè)試和軟件測(cè)試自動(dòng)化技術(shù)。附錄中還附錄了常見的軟件錯(cuò)誤，供讀者參閱。本書作為軟件測(cè)試的實(shí)際應(yīng)用參考書，除了力求突出基本知識(shí)和基本概念的表述外，更注重軟件測(cè)試技術(shù)的運(yùn)用。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策：艾策科技如何提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

    后端融合模型的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(gè)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(gè)隱含層，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是128，第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64，第三個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是32，且3個(gè)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(gè)隱含層，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64，其第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是32，且2個(gè)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(gè)隱含層，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是512，第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是384，第三個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是256，第四個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是125。安全審計(jì)發(fā)現(xiàn)日志模塊存在敏感信息明文存儲(chǔ)缺陷。軟件性能效率測(cè)評(píng)報(bào)告

對(duì)比分析顯示資源占用率高于同類產(chǎn)品均值26%。軟件質(zhì)量檢測(cè)報(bào)告費(fèi)用

    特征之間存在部分重疊，但特征類型間存在著互補(bǔ)，融合這些不同抽象層次的特征可更好的識(shí)別軟件的真正性質(zhì)。且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)，但惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)抽象層次的特征逃避檢測(cè)?；谠撚^點(diǎn)，本發(fā)明實(shí)施例提出一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)惡意軟件的有效檢測(cè)，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams)，提出了通過前端融合、后端融合和中間融合這三種融合方式集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性，具體步驟如下：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；統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api，提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示。對(duì)當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析，并按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息，得到該軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示。軟件質(zhì)量檢測(cè)報(bào)告費(fèi)用