圖2是后端融合方法的流程圖。圖3是中間融合方法的流程圖。圖4是前端融合模型的架構圖。圖5是前端融合模型的準確率變化曲線圖。圖6是前端融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖。圖7是前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖8是規(guī)范化前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖9是前端融合模型的roc曲線圖。圖10是后端融合模型的架構圖。圖11是后端融合模型的準確率變化曲線圖。圖12是后端融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖。圖13是后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖14是規(guī)范化后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖15是后端融合模型的roc曲線圖。圖16是中間融合模型的架構圖。圖17是中間融合模型的準確率變化曲線圖。圖18是中間融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖。圖19是中間融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖20是規(guī)范化中間融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖21是中間融合模型的roc曲線圖。具體實施方式下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例**是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例�；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。第三方驗證實際啟動速度較廠商宣稱慢0.7秒。哈爾濱第三方軟件評測中心
本書內容充實、實用性強，可作為高職高專院校計算機軟件軟件測試技術課程的教材，也可作為有關軟件測試的培訓教材，對從事軟件測試實際工作的相關技術人員也具有一定的參考價值。目錄前言第1章軟件測試基本知識第2章測試計劃第3章測試設計和開發(fā)第4章執(zhí)行測試第5章測試技術與應用第6章軟件測試工具第7章測試文檔實例附錄IEEE模板參考文獻軟件測試技術圖書3基本信息書號：軟件測試技術7-113-07054作者：李慶義定價：出版日期：套系名稱：21世紀高校計算機應用技術系列規(guī)劃教材出版單位：**鐵道出版社內容簡介本書主要介紹軟件適用測試技術。內容分為三部分，***部分為概念基礎、測試理論的背景及發(fā)展，簡要地分析了當前測試技術的現(xiàn)狀；第二部分介紹軟件測試的程序分析技術、測試技術，軟件測試的方法和策略，分析了軟件業(yè)在測試方面的研究成果，并總結了測試的基本原則和一些好的實踐經(jīng)驗；第三部分介紹了兩種測試工具軟件一一基于Windows的WinRunner和服務器負載測試軟件WAS。本書結合實際，從一些具體的實例出發(fā)，介紹軟件測試的一些基本概念和方法，分析出軟件測試的基本理論知識，適用性比較強。上海第三方軟件評測公司人工智能在金融領域的應用：艾策科技的實踐案例。
[3]軟件測試方法原則編輯1.盡早不斷測試的原則應當盡早不斷地進行軟件測試。據(jù)統(tǒng)計約60%的錯誤來自設計以前，并且修正一個軟件錯誤所需的費用將隨著軟件生存周期的進展而上升。錯誤發(fā)現(xiàn)得越早，修正它所需的費用就越少。[4]測試用例由測試輸入數(shù)據(jù)和與之對應的預期輸出結果這兩部分組成。[4]3.**測試原則(1)**測試原則。這是指軟件測試工作由在經(jīng)濟上和管理上**于開發(fā)機構的**進行。程序員應避免檢査自己的程序，程序設計機構也不應測試自己開發(fā)的程序。軟件開發(fā)者難以客觀、有效地測試自己的軟件，而找出那些因為對需求的誤解而產(chǎn)生的錯誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則。在設計時，測試用例應當包括合法的輸入條件和不合法的輸入條件。[4](3)錯誤群集原則。軟件錯誤呈現(xiàn)群集現(xiàn)象。經(jīng)驗表明，某程序段剩余的錯誤數(shù)目與該程序段中已發(fā)現(xiàn)的錯誤數(shù)目成正比，所以應該對錯誤群集的程序段進行重點測試。[4](4)嚴格性原則。嚴格執(zhí)行測試計劃，排除測試的隨意性。[4](5)覆蓋原則。應當對每一個測試結果做***的檢查。[4](6)定義功能測試原則。檢查程序是否做了要做的事*是成功的一半，另一半是看程序是否做了不屬于它做的事。[4](7)回歸測試原則。應妥善保留測試用例。
這種傳統(tǒng)方式幾乎不能檢測未知的新的惡意軟件種類，能檢測的已知惡意軟件經(jīng)過簡單加殼或混淆后又不能檢測，且使用多態(tài)變形技術的惡意軟件在傳播過程中不斷隨機的改變著二進制文件內容，沒有固定的特征，使用該方法也不能檢測。新出現(xiàn)的惡意軟件，特別是zero-day惡意軟件，在釋放到互聯(lián)網(wǎng)前，都使用主流的反**軟件測試，確保主流的反**軟件無法識別這些惡意軟件，使得當前的反**軟件通常對它們無能為力，只有在惡意軟件大規(guī)模傳染后，捕獲到這些惡意軟件樣本，提取簽名和更新簽名庫，才能檢測這些惡意軟件�；跀�(shù)據(jù)挖掘和機器學習的惡意軟件檢測方法將可執(zhí)行文件表示成不同抽象層次的特征，使用這些特征來訓練分類模型，可實現(xiàn)惡意軟件的智能檢測，基于這些特征的檢測方法也取得了較高的準確率。受文本分類方法的啟發(fā)，研究人員提出了基于二進制可執(zhí)行文件字節(jié)碼n-grams的惡意軟件檢測方法，這類方法提取的特征覆蓋了整個二進制可執(zhí)行文件，包括pe文件頭、代碼節(jié)、數(shù)據(jù)節(jié)、導入節(jié)、資源節(jié)等信息，但字節(jié)碼n-grams特征通常沒有明顯的語義信息，大量具有語義的信息丟失，很多語義信息提取不完整。此外，基于字節(jié)碼n-grams的檢測方法提取代碼節(jié)信息考慮了機器指令的操作數(shù)。代碼審計發(fā)現(xiàn)2處潛在內存泄漏風險，建議版本迭代修復。
測試人員素質要求1、責任心2、學習能力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**終質量，在軟件開發(fā)的過程中，對軟件產(chǎn)品進行質量控制。一般來說軟件測試應由**的產(chǎn)品評測中心負責，嚴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。軟件測試技術常見測試編輯回歸測試功能測試壓力測試負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-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構與算法的角度分類（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）。網(wǎng)絡安全新時代：深圳艾策的防御策略解析。哈爾濱第三方軟件評測中心
代碼簽名驗證確認所有組件均經(jīng)過可信機構認證。哈爾濱第三方軟件評測中心
optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓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，迅速到達局部**優(yōu)解的過程就是梯度下降的過程。使用訓練集中的全部樣本訓練一次就是一個epoch，整個訓練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡的權重值的更新次數(shù)。本次實驗使用了80％的樣本訓練，20％的樣本驗證，訓練50個迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，前端融合模型的準確率變化曲線如圖5所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出，當epoch值從0增加到5過程中，模型的驗證準確率和驗證對數(shù)損失有一定程度的波動；當epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓練準確率和驗證準確率基本不變，訓練和驗證對數(shù)損失基本不變；綜合分析圖5和圖6的準確率和對數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為30。確定模型的訓練迭代數(shù)為30后，進行了10折交叉驗證實驗。前端融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數(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閾值變化下檢測率與誤報率之間的關系曲線。哈爾濱第三方軟件評測中心
