为了有效保证这一阶段测试的客观性，必须由**的测试小组来进行相关的系统测试。另外，系统测试过程较为复杂，由于在系统测试阶段不断变更需求造成功能的删除或增加，从而使程序不断出现相应的更改，而程序在更改后可能会出现新的问题，或者原本没有问题的功能由于更改导致出现问题。所以，测试人员必须进行回归测试。[2]软件测试方法验收测试验收测试是**后一个阶段的测试操作，在软件产品投入正式运行前的所要进行的测试工作。和系统测试相比而言，验收测试与之的区别就只是测试人员不同，验收测试则是由用户来执行这一操作的。验收测试的主要目标是为向用户展示所开发出来的软件符合预定的要求和有关标准，并验证软件实际工作的有效性和可靠性，确保用户能用该软件顺利完成既定的任务和功能。通过了验收测试，该产品就可进行发布。但是，在实际交付给用户之后，开发人员是无法预测该软件用户在实际运用过程中是如何使用该程序的，所以从用户的角度出发，测试人员还应进行Alpha测试或Beta测试这两种情形的测试。Alpha测试是在软件开发环境下由用户进行的测试，或者模拟实际操作环境进而进行的测试。代码审计发现2处潜在内存泄漏风险，建议版本迭代修复。北京软件测试费用
特征之间存在部分重叠，但特征类型间存在着互补，融合这些不同抽象层次的特征可更好的识别软件的真正性质。且恶意软件通常伪造出和良性软件相似的特征，逃避反**软件的检测，但恶意软件很难同时伪造多个抽象层次的特征逃避检测。基于该观点，本发明实施例提出一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，以实现对恶意软件的有效检测，提取了三种模态的特征(dll和api信息、pe格式结构信息和字节码3-grams)，提出了通过前端融合、后端融合和中间融合这三种融合方式集成三种模态的特征，有效提高恶意软件检测的准确率和鲁棒性，具体步骤如下：步骤s1、提取软件样本的二进制可执行文件的dll和api信息、pe格式结构信息以及字节码n-grams的特征表示，生成软件样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图；统计当前软件样本的导入节中引用的dll和api，提取得到当前软件样本的二进制可执行文件的dll和api信息的特征表示。对当前软件样本的二进制可执行文件进行格式结构解析，并按照格式规范提取**该软件样本的格式结构信息，得到该软件样本的二进制可执行文件的pe格式结构信息的特征表示。天津软件安全评测整合多学科团队的定制化检测方案，体现艾策服务于制造的技术深度。
将三种模态特征和三种融合方法的结果进行了对比，如表3所示。从表3可以看出，前端融合和中间融合较基于模态特征的检测准确率更高，损失率更低。后端融合是三种融合方法中较弱的，虽然明显优于基于dll和api信息、pe格式结构特征的实验结果，但稍弱于基于字节码3-grams特征的结果。中间融合是三种融合方法中**好的，各项性能指标都非常接近**优值。表3实验结果对比本实施例提出了基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，提取了三种模态的特征(dll和api信息、pe格式结构信息和字节码3-grams)，提出了通过三种融合方式(前端融合、后端融合、中间融合)集成三种模态的特征，有效提高恶意软件检测的准确率和鲁棒性。实验结果显示，相对**且互补的特征视图和不同深度学习融合机制的使用明显提高了检测方法的检测能力和泛化性能，其中较优的中间融合方法取得了％的准确率，对数损失为，auc值为，各项性能指标已接近**优值。考虑到样本集可能存在噪声，本实施例提出的方法已取得了比较理想的结果。由于恶意软件很难同时伪造多个模态的特征，本实施例提出的方法比单模态特征方法更鲁棒。以上所述*为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。
测试人员素质要求1、责任心2、学习能力3、怀疑精神4、沟通能力5、专注力6、洞察力7、团队精神8、注重积累软件测试技术测试目的编辑软件测试的目的是为了保证软件产品的**终质量，在软件开发的过程中，对软件产品进行质量控制。一般来说软件测试应由**的产品评测中心负责，严格按照软件测试流程，制定测试计划、测试方案、测试规范，实施测试，对测试记录进行分析，并根据回归测试情况撰写测试报告。测试是为了证明程序有错，而不能保证程序没有错误。软件测试技术常见测试编辑回归测试功能测试压力测试负载测试性能测试易用性测试安装与反安装测试**测试安全性测试兼容性测试内存泄漏测试比较测试Alpha测试Beta测试测试信息流1、软件配置2、测试配置3、测试工具软件测试技术-软件测试的分类1、从是否需要执行被测试软件的角度分类（静态测试和动态测试）。2、从测试是否针对软件结构与算法的角度分类（白盒测试和黑盒测试）。3、从测试的不同阶段分类（单元测试、集成测试、系统测试、验收测试）。第三方验证实际启动速度较厂商宣称慢0.7秒。
后端融合模型的10折交叉验证的准确率是％，对数损失是，混淆矩阵如图13所示，规范化后的混淆矩阵如图14所示。后端融合模型的roc曲线如图15所示，其显示后端融合模型的auc值为。(6)中间融合中间融合的架构如图16所示，中间融合方式用深度神经网络从三种模态的特征分别抽取高等特征表示，然后合并学习得到的特征表示，再作为下一个深度神经网络的输入训练模型，隐藏层的***函数为relu，输出层的***函数是sigmoid，中间使用dropout层进行正则化，防止过拟合，优化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。图16中，用于抽取dll和api信息特征视图的深度神经网络包含3个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是128，第二个隐含层的神经元个数是64，第三个隐含层的神经元个数是32，且3个隐含层中间间隔设置有dropout层。用于抽取格式信息特征视图的深度神经网络包含2个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是64，其第二个隐含层的神经元个数是32，且2个隐含层中间设置有dropout层。用于抽取字节码n-grams特征视图的深度神经网络包含4个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是512，第二个隐含层的神经元个数是384，第三个隐含层的神经元个数是256，第四个隐含层的神经元个数是125。云计算与 AI 融合：深圳艾策的创新解决方案。天津软件安全评测
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等价类划分法将不能穷举的测试过程进行合理分类，从而保证设计出来的测试用例具有完整性和**性。有数据输入的地方，可以使用等价类划分法。从大量数据中挑选少量**数据进行测试有效等价类：符合需求规格说明书规定的数据用来测试功能是否正确实现无效等价类：不合理的输入数据**—用来测试程序是否有强大的异常处理能力（健壮性）使用**少的测试数据，达到**好的测试质量边界值分析法对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。是作为对等价类划分法的补充，这种情况下，其测试用例来自等价类的边界。边界点1、边界是指相对于输入等价类和输出等价类而言，稍高于、稍低于其边界值的一些特定情况。2、边界点分为上点、内点和离点。如果是范围[1,100]需要选择0,1,2,50,99,100,101如果是个数**多20个[0,20]需要测0,10,20，-1,21因果图分析法用画图的方式表达输入条件和输出结果之间的关系。1恒等2与3或4非5互斥1个或者不选6***必须是1个7包含可以多选不能不选8要求如果a=1，则要求b必须是1，反之如果a=0时，b的值无所谓9**关系当a=1时，要求b必须为0；而当a=0时。北京软件测试费用
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