第三方軟件質(zhì)量檢測(cè)中心

    每一種信息的來(lái)源或者形式，都可以稱(chēng)為一種模態(tài)。例如，人有觸覺(jué)，聽(tīng)覺(jué)，視覺(jué)，嗅覺(jué)。多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過(guò)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(wú)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(lèi)器輸出決策進(jìn)行融合，如圖2所示。網(wǎng)絡(luò)延遲測(cè)評(píng)顯示亞太地區(qū)響應(yīng)時(shí)間超歐盟2倍。第三方軟件質(zhì)量檢測(cè)中心

    所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統(tǒng)計(jì)所有類(lèi)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(gè)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(gè)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(duì)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。進(jìn)一步的，所述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。進(jìn)一步的，所述從當(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(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征；所述特定格式異常包括：(1)代碼從**后一節(jié)開(kāi)始執(zhí)行，(2)節(jié)頭部可疑的屬性，(3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確，(4)節(jié)之間的“間縫”，(5)可疑的代碼重定向，(6)可疑的代碼節(jié)名稱(chēng)，(7)可疑的頭部***，(8)來(lái)自，(9)導(dǎo)入地址表被修改，(10)多個(gè)pe頭部，(11)可疑的重定位信息，。遼寧軟件評(píng)測(cè)公司第三方測(cè)評(píng)顯示軟件運(yùn)行穩(wěn)定性達(dá)99.8%，未發(fā)現(xiàn)重大系統(tǒng)崩潰隱患。

    快速原型模型部分需求-原型-補(bǔ)充-運(yùn)行外包公司預(yù)先不能明確定義需求的軟件系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，更好的滿(mǎn)足用戶(hù)需求并減少由于軟件需求不明確帶來(lái)的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。不適合大型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，前提要有一個(gè)展示性的產(chǎn)品原型，在一定程度上的補(bǔ)充，限制開(kāi)發(fā)人員的創(chuàng)新。螺旋模型每次功能都要**行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，需求設(shè)計(jì)-測(cè)試很大程度上是一種風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)的方法體系，在每個(gè)階段循環(huán)前，都進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。需要有相當(dāng)豐富的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)門(mén)知識(shí)，在風(fēng)險(xiǎn)較大的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中，很有必要，多次迭代，增加成本。軟件測(cè)試模型需求分析-概要設(shè)計(jì)-詳細(xì)設(shè)計(jì)-開(kāi)發(fā)-單元測(cè)試-集成測(cè)試-系統(tǒng)測(cè)試-驗(yàn)收測(cè)試***清楚標(biāo)識(shí)軟件開(kāi)發(fā)的階段包含底層測(cè)試和高層測(cè)試采用自頂向下逐步求精的方式把整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程分成不同的階段，每個(gè)階段的工作都很明確，便于控制開(kāi)發(fā)過(guò)程。缺點(diǎn)程序已經(jīng)完成，錯(cuò)誤在測(cè)試階段發(fā)現(xiàn)或沒(méi)有發(fā)現(xiàn)，不能及時(shí)修改而且需求經(jīng)常變化導(dǎo)致V步驟反復(fù)執(zhí)行，工作量很大。W模型開(kāi)發(fā)一個(gè)V測(cè)試一個(gè)V用戶(hù)需求驗(yàn)收測(cè)試設(shè)計(jì)需求分析系統(tǒng)測(cè)試設(shè)計(jì)概要設(shè)計(jì)集成測(cè)試設(shè)計(jì)詳細(xì)設(shè)計(jì)單元測(cè)試設(shè)計(jì)編碼單元測(cè)試集成集成測(cè)試運(yùn)行系統(tǒng)測(cè)試交付驗(yàn)收測(cè)試***測(cè)試更早的介入，可以發(fā)現(xiàn)開(kāi)發(fā)初期的缺陷。

    [3]軟件測(cè)試方法原則編輯1.盡早不斷測(cè)試的原則應(yīng)當(dāng)盡早不斷地進(jìn)行軟件測(cè)試。據(jù)統(tǒng)計(jì)約60%的錯(cuò)誤來(lái)自設(shè)計(jì)以前，并且修正一個(gè)軟件錯(cuò)誤所需的費(fèi)用將隨著軟件生存周期的進(jìn)展而上升。錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)得越早，修正它所需的費(fèi)用就越少。[4]測(cè)試用例由測(cè)試輸入數(shù)據(jù)和與之對(duì)應(yīng)的預(yù)期輸出結(jié)果這兩部分組成。[4]3.**測(cè)試原則(1)**測(cè)試原則。這是指軟件測(cè)試工作由在經(jīng)濟(jì)上和管理上**于開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)的**進(jìn)行。程序員應(yīng)避免檢査自己的程序，程序設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)也不應(yīng)測(cè)試自己開(kāi)發(fā)的程序。軟件開(kāi)發(fā)者難以客觀、有效地測(cè)試自己的軟件，而找出那些因?yàn)閷?duì)需求的誤解而產(chǎn)生的錯(cuò)誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則。在設(shè)計(jì)時(shí)，測(cè)試用例應(yīng)當(dāng)包括合法的輸入條件和不合法的輸入條件。[4](3)錯(cuò)誤群集原則。軟件錯(cuò)誤呈現(xiàn)群集現(xiàn)象。經(jīng)驗(yàn)表明，某程序段剩余的錯(cuò)誤數(shù)目與該程序段中已發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤數(shù)目成正比，所以應(yīng)該對(duì)錯(cuò)誤群集的程序段進(jìn)行重點(diǎn)測(cè)試。[4](4)嚴(yán)格性原則。嚴(yán)格執(zhí)行測(cè)試計(jì)劃，排除測(cè)試的隨意性。[4](5)覆蓋原則。應(yīng)當(dāng)對(duì)每一個(gè)測(cè)試結(jié)果做***的檢查。[4](6)定義功能測(cè)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(cè)試原則。應(yīng)妥善保留測(cè)試用例。用戶(hù)體驗(yàn)測(cè)評(píng)中界面交互評(píng)分低于同類(lèi)產(chǎn)品均值15.6%。

    第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)在開(kāi)展第三方軟件測(cè)試的過(guò)程中，需要保持測(cè)試整體的嚴(yán)謹(jǐn)性，也需要對(duì)測(cè)試結(jié)果負(fù)責(zé)并確保公平公正性。所以，在測(cè)試過(guò)程中，軟件測(cè)試所使用的測(cè)試工具也是很重要的一方面。我們簡(jiǎn)單介紹一下在軟件檢測(cè)過(guò)程中使用的那些軟件測(cè)試工具。眾所周知，軟件測(cè)試的參數(shù)項(xiàng)目包括功能性、性能、安全性等參數(shù)，而其中出具軟件測(cè)試報(bào)告主要的就是性能測(cè)試和安全測(cè)試所需要使用到的工具了。一、軟件測(cè)試性能測(cè)試工具這個(gè)參數(shù)的測(cè)試工具有l(wèi)oadrunner，jmeter兩大主要工具，國(guó)產(chǎn)化性能測(cè)試軟件目前市場(chǎng)并未有比較大的突破，其中l(wèi)oadrunner是商業(yè)軟件測(cè)試工具，jmeter為開(kāi)源社區(qū)版本的性能測(cè)試工具。從第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的角度上來(lái)說(shuō)，是不太建議使用開(kāi)源測(cè)試工具的。首先，開(kāi)源測(cè)試工具并不能確保結(jié)果的準(zhǔn)確性，雖然技術(shù)層面上來(lái)說(shuō)都可以進(jìn)行測(cè)試，但是因?yàn)殚_(kāi)源更多的需要考量軟件測(cè)試人員的測(cè)試技術(shù)如何進(jìn)行使用，涉及到了人為因素的影響，一般第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)都會(huì)使用loadrunner作為性能測(cè)試的工具來(lái)進(jìn)行使用。而loadrunner被加拿大的一家公司收購(gòu)以后，在整個(gè)中國(guó)市場(chǎng)區(qū)域的銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)都以第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)為基礎(chǔ)來(lái)開(kāi)展工作。2025 年 IT 趨勢(shì)展望：深圳艾策的五大技術(shù)突破。成都第三方軟件測(cè)試中心

艾策檢測(cè)針對(duì)智能穿戴設(shè)備開(kāi)發(fā)動(dòng)態(tài)壓力測(cè)試系統(tǒng)，確保人機(jī)交互的舒適性與安全性。第三方軟件質(zhì)量檢測(cè)中心

    嘗試了前端融合、后端融合和中間融合三種融合方法對(duì)進(jìn)行有效融合，有效提高了惡意軟件的準(zhǔn)確率，具備較好的泛化性能和魯棒性。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。有效解決了現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類(lèi)型進(jìn)行惡意軟件檢測(cè)的檢測(cè)方法檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問(wèn)題。另外，惡意軟件很難同時(shí)偽造良性軟件的多個(gè)抽象層次的特征以逃避檢測(cè)，本發(fā)明實(shí)施例同時(shí)融合軟件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的多個(gè)抽象層次的特征，可準(zhǔn)確檢測(cè)出偽造良性軟件特征的惡意軟件，解決了現(xiàn)有采用二進(jìn)制可執(zhí)行文件的單一特征類(lèi)型進(jìn)行惡意軟件檢測(cè)的檢測(cè)方法難以檢測(cè)出偽造良性軟件特征的惡意軟件的問(wèn)題。附圖說(shuō)明為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖**是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1是前端融合方法的流程圖。第三方軟件質(zhì)量檢測(cè)中心