浙江省軟件檢測報告 軟測咨詢 深圳艾策信息科技供應(yīng)

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發(fā)布時間:2025-05-07

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    Alpha測試主要是對軟件產(chǎn)品的功能、局域化、界面、可使用性以及性能等等方面進(jìn)行評價。而Beta測試是在實際環(huán)境中由多個用戶對其進(jìn)行測試,并將在測試過程中發(fā)現(xiàn)的錯誤有效反饋給軟件開發(fā)者。所以在測試過程中用戶必須定期將所遇到的問題反饋給開發(fā)者。[2]軟件測試方法重要性編輯軟件測試的目的就是確保軟件的質(zhì)量、確認(rèn)軟件以正確的方式做了你所期望的事情,所以他的工作主要是發(fā)現(xiàn)軟件的錯誤、有效定義和實現(xiàn)軟件成分由低層到高層的組裝過程、驗證軟件是否滿足任務(wù)書和系統(tǒng)定義文檔所規(guī)定的技術(shù)要求、為軟件質(zhì)量模型的建立提供依據(jù)。軟件的測試不*是要確保軟件的質(zhì)量,還要給開發(fā)人員提供信息,以方便其為風(fēng)險評估做相應(yīng)的準(zhǔn)備,重要的是他要貫穿在整個軟件開發(fā)的過程中,保證整個軟件開發(fā)的過程是高質(zhì)量的。[6]軟件測試時在軟件設(shè)計及程序編碼之后,在軟件運(yùn)行之前進(jìn)行**為合適?紤]到測試人員在軟件開發(fā)過程中的尋找Bug、避免軟件開發(fā)過程中的缺陷、關(guān)注用戶的需求等任務(wù),所以作為軟件開發(fā)人員,軟件測試要嵌入在整個軟件開發(fā)的過程中,比如在軟件的設(shè)計和程序的編碼等階段都得嵌入軟件測試的部分,要時時檢查軟件的可行性,但是作為的軟件測試工作。深圳艾策信息科技:賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來。浙江省軟件檢測報告

浙江省軟件檢測報告,測評

    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(jìn)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(jī)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(jìn)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(jìn)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。江蘇國保信息系統(tǒng)測評中心漏洞掃描報告顯示依賴庫存在5個已知CVE漏洞。

浙江省軟件檢測報告,測評

    步驟s2、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓(xùn)練樣本,基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法,將訓(xùn)練樣本的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特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型;步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測試樣本,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。進(jìn)一步的,所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示,是統(tǒng)計當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api;所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示,是先對當(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,然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息;所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示,是先將當(dāng)前軟件樣本件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制字節(jié)碼序列,然后采用n-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動,產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的,采用3-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的。

    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(gòu)圖。圖5是前端融合模型的準(zhǔn)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(gòu)圖。圖11是后端融合模型的準(zhǔn)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(gòu)圖。圖17是中間融合模型的準(zhǔn)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(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖,對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)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(lǐng)域普通技術(shù)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(hù)的范圍。艾策檢測團(tuán)隊采用多模態(tài)傳感器融合技術(shù),構(gòu)建智能工廠設(shè)備狀態(tài)健康監(jiān)測體系。

浙江省軟件檢測報告,測評

    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**的數(shù)據(jù)集融合成一個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)驗從每個模態(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。網(wǎng)絡(luò)安全新時代:深圳艾策的防御策略解析。重慶軟件評測機(jī)構(gòu)

5G 與物聯(lián)網(wǎng):深圳艾策的下一個技術(shù)前沿。浙江省軟件檢測報告

    軟件測試技術(shù)測試分類編輯軟件測試的狹義論和廣義論一一靜態(tài)和動態(tài)的測試軟件測試技術(shù)軟件測試的辨證論一一正向思維和反向思維軟件測試的風(fēng)險論一一測試是評估軟件測試的經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點(diǎn)一一為盈利而測試軟件測試的標(biāo)準(zhǔn)論一一驗證和確認(rèn)軟件測試技術(shù)測試工具編輯幾種常用的測試工具:1、軟件錯誤管理工具Bugzilla2、功能測試工具WinRunner3、負(fù)載測試工具LoadRunner4、測試管理工具TestDirector軟件測試技術(shù)同名圖書編輯軟件測試技術(shù)圖書1書名:軟件測試技術(shù)軟件測試技術(shù)作者:曲朝陽出版社:**水利水電出版社出版時間:2006ISBN:97開本:16定價:元內(nèi)容簡介本書詳盡地闡述了軟件測試領(lǐng)域中的一些基本理論和實用技術(shù)。首先從軟件測試的基本原則,以及常用的軟件測試技術(shù)入手,介紹了與軟件測試領(lǐng)域相關(guān)的基礎(chǔ)知識。然后,分別從單元測試、集成測試和系統(tǒng)測試3個層面深入分析了如何選擇和設(shè)計有效的測試用例,制定合適的測試策略等主題。**后,討論了面向?qū)ο蟮能浖䴗y試和軟件測試自動化技術(shù)。附錄中還附錄了常見的軟件錯誤,供讀者參閱。本書作為軟件測試的實際應(yīng)用參考書,除了力求突出基本知識和基本概念的表述外,更注重軟件測試技術(shù)的運(yùn)用。浙江省軟件檢測報告

 

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