沒有滿足用戶的需求1未達(dá)到需求規(guī)格說明書表明的功能2出現(xiàn)了需求規(guī)格說明書指明不會出現(xiàn)的錯誤3軟件功能超出了需求規(guī)格說明書指明的范圍4軟件質(zhì)量不夠高維護(hù)性移植性效率性可靠性易用性功能性健壯性等5軟件未達(dá)到軟件需求規(guī)格說明書未指出但是應(yīng)該達(dá)到的目標(biāo)計算器沒電了下次還得能正常使用6測試或用戶覺得不好軟件缺陷的表現(xiàn)形式1功能沒有完全實(shí)現(xiàn)2產(chǎn)品的實(shí)際結(jié)果和所期望的結(jié)果不一致3沒有達(dá)到需求規(guī)格說明書所規(guī)定的的性能指標(biāo)等4運(yùn)行出錯斷電運(yùn)行終端系統(tǒng)崩潰5界面排版重點(diǎn)不突出,格式不統(tǒng)一6用戶不能接受的其他問題軟件缺陷產(chǎn)生的原因需求錯誤需求記錄錯誤設(shè)計說明錯誤代碼錯誤兼容性錯誤時間不充足缺陷的信息缺陷id缺陷標(biāo)題缺陷嚴(yán)重程度缺陷的優(yōu)先級缺陷的所屬模塊缺陷的詳細(xì)描述缺陷提交時間缺陷的嚴(yán)重程度劃分1blocker系統(tǒng)癱瘓異常退出計算錯誤大部分功能不能使用死機(jī)2major功能點(diǎn)不符合用戶需求數(shù)據(jù)丟失3normal**功能特定調(diào)點(diǎn)斷斷續(xù)續(xù)4Trivial細(xì)小的錯誤優(yōu)先級劃分緊急高中低。艾策醫(yī)療檢測中心為體外診斷試劑提供全流程合規(guī)性驗證服務(wù)。長春軟件驗收測試報告
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;(1)方案一:采用前端融合(early-fusion)方法,首先合并訓(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特征視圖的特征,融合成一個單一的特征向量空間,然后將其作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型;(2)方案二:首先利用訓(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特征視圖分別訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,合并訓(xùn)練的三個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的決策輸出,并將其作為感知機(jī)的輸入,訓(xùn)練得到**終的多模態(tài)深度集成模型;(3)方案三:采用中間融合(intermediate-fusion)方法,首先使用三個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別學(xué)習(xí)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特征視圖的高等特征表示,并合并學(xué)習(xí)得到的訓(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特征視圖的高等特征表示融合成一個單一的特征向量空間,然后將其作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,訓(xùn)練得到多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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。長春軟件驗收測試報告用戶隱私測評確認(rèn)數(shù)據(jù)采集范圍超出聲明條款3項。
坐標(biāo)點(diǎn)(0,1)**一個完美的分類器,它將所有的樣本都正確分類。roc曲線越接近左上角,該分類器的性能越好。從圖9可以看出,該方案的roc曲線非常接近左上角,性能較優(yōu)。另外,前端融合模型的auc值為。(5)后端融合后端融合的架構(gòu)如圖10所示,后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,然后進(jìn)行決策融合,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。本次實(shí)驗使用了80%的樣本訓(xùn)練,20%的樣本驗證,訓(xùn)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,后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖11所示,模型的對數(shù)損失變化曲線如圖12所示。從圖11和圖12可以看出,當(dāng)epoch值從0增加到5過程中,模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗證準(zhǔn)確率快速提高,模型的訓(xùn)練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失快速減少;當(dāng)epoch值從5到50的過程中,前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗證準(zhǔn)確率小幅提高,訓(xùn)練對數(shù)損失和驗證對數(shù)損失緩慢下降;綜合分析圖11和圖12的準(zhǔn)確率和對數(shù)損失變化曲線,選取epoch的較優(yōu)值為40。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為40后,進(jìn)行了10折交叉驗證實(shí)驗。
評審步驟以及評審記錄機(jī)制。3)評審項由上層****。通過培訓(xùn)參加評審的人員,使他們理解和遵循相牢的評審政策,評審步驟。(II)建立測試過程的測量程序測試過程的側(cè)量程序是評價測試過程質(zhì)量,改進(jìn)測試過程的基礎(chǔ),對監(jiān)視和控制測試過程至關(guān)重要。測量包括測試進(jìn)展,測試費(fèi)用,軟件錯誤和缺陷數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品淵量等。建立淵試測量程序有3個子目標(biāo):1)定義**范圍內(nèi)的測試過程測量政策和目標(biāo)。2)制訂測試過程測量計劃。測量計劃中應(yīng)給出收集,分析和應(yīng)用測量數(shù)據(jù)的方法。3)應(yīng)用測量結(jié)果制訂測試過程改進(jìn)計劃。(III)軟件質(zhì)量評價軟件質(zhì)量評價內(nèi)容包括定義可測量的軟件質(zhì)量屬性,定義評價軟件工作產(chǎn)品的質(zhì)量目標(biāo)等項工作。軟件質(zhì)量評價有2個子目標(biāo):1)管理層,測試組和軟件質(zhì)量保證組要制訂與質(zhì)量有關(guān)的政策,質(zhì)量目標(biāo)和軟件產(chǎn)品質(zhì)量屬性。2)測試過程應(yīng)是結(jié)構(gòu)化,己測量和己評價的,以保證達(dá)到質(zhì)量目標(biāo)。第五級?優(yōu)化,預(yù)防缺陷和質(zhì)量控制級由于本級的測試過程是可重復(fù),已定義,已管理和己測量的,因此軟件**能夠優(yōu)化調(diào)整和持續(xù)改進(jìn)測試過程。測試過程的管理為持續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量和過程質(zhì)量提供指導(dǎo),并提供必要的基礎(chǔ)設(shè)施。優(yōu)化,預(yù)防缺陷和質(zhì)量控制級有3個要實(shí)現(xiàn)的成熟度目標(biāo):。自動化測試發(fā)現(xiàn)7個邊界條件未處理的異常情況。
12)把節(jié)裝入到vmm的地址空間;(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確;(14)含有可疑標(biāo)志。此外,惡意軟件和良性軟件間以下格式特征也存在明顯的統(tǒng)計差異:(1)證書表是軟件廠商的可認(rèn)證的聲明,惡意軟件很少有證書表,而良性軟件大部分都有軟件廠商可認(rèn)證的聲明;(2)惡意軟件的調(diào)試數(shù)據(jù)也明顯小于正常文件的,這是因為惡意軟件為了增加調(diào)試的難度,很少有調(diào)試數(shù)據(jù);(3)惡意軟件4個節(jié)(.text、.rsrc、.reloc和.rdata)的characteristics屬性和良性軟件的也有明顯差異,characteristics屬性通常**該節(jié)是否可讀、可寫、可執(zhí)行等,部分惡意軟件的代碼節(jié)存在可寫異常,只讀數(shù)據(jù)節(jié)和資源節(jié)存在可寫、可執(zhí)行異常等;(4)惡意軟件資源節(jié)的資源個數(shù)也明顯少于良性軟件的,如消息表、組圖表、版本資源等,這是因為惡意軟件很少使用圖形界面資源,也很少有版本信息。pe文件很多格式屬性沒有強(qiáng)制限制,文件完整性約束松散,存在著較多的冗余屬性和冗余空間,為pe格式惡意軟件的傳播和隱藏創(chuàng)造了條件。此外,由于惡意軟件為了方便傳播和隱藏,盡一切可能的減小文件大小,文件結(jié)構(gòu)的某些部分重疊,同時對一些屬性進(jìn)行了特別設(shè)置以達(dá)到anti-dump、anti-debug或抗反匯編。跨設(shè)備測試報告指出平板端UI元素存在比例失調(diào)問題。浙江cnas 軟件測評
艾策紡織品檢測實(shí)驗室配備氣候老化模擬艙,驗證戶外用品的耐久性與色牢度。長春軟件驗收測試報告
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,提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示。生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖,是先統(tǒng)計所有類別已知的軟件樣本的pe可執(zhí)行文件引用的dll和api信息,從中選取引用頻率**高的多個dll和api信息;然后判斷當(dāng)前的軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)里是否存在選擇出的某個引用頻率**高的dll和api信息,如存在,則將當(dāng)前軟件樣本的該dll或api信息以1表示,否則將其以0表示,從而對當(dāng)前軟件樣本的所有dll和api信息進(jìn)行表示形成當(dāng)前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。生成軟件樣本的格式信息特征視圖,是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征,形成當(dāng)前軟件樣本的格式信息特征視圖。從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征,是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中確定存在特定格式異常的pe格式結(jié)構(gòu)特征以及存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結(jié)構(gòu)特征。特定格式異常包括:(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行,(2)節(jié)頭部可疑的屬性,。長春軟件驗收測試報告