以備實際測試嚴重偏離計劃時使用。在TMM的定義級，測試過程中引入計劃能力，在TMM的集成級，測試過程引入控制和監(jiān)視活動。兩者均為測試過程提供了可見性，為測試過程持續(xù)進行提供保證。第四級管理和測量級在管理和測量級，測試活動除測試被測程序外，還包括軟件生命周期中各個階段的評審，審查和追查，使測試活動涵蓋了軟件驗證和軟件確認活動。根據(jù)管理和測量級的要求，軟件工作產(chǎn)品以及與測試相關的工作產(chǎn)品，如測試計劃，測試設計和測試步驟都要經(jīng)過評審。因為測試是一個可以量化并度量的過程。為了測量測試過程，測試人員應建立測試數(shù)據(jù)庫。收集和記錄各軟件工程項目中使用的測試用例，記錄缺陷并按缺陷的嚴重程度劃分等級。此外，所建立的測試規(guī)程應能夠支持軟件組終對測試過程的控制和測量。管理和測量級有3個要實現(xiàn)的成熟度目標:建立**范圍內(nèi)的評審程序，建立測試過程的測量程序和軟件質(zhì)量評價。(I)建立**范圍內(nèi)的評審程序軟件**應在軟件生命周期的各階段實施評審，以便盡早有效地識別，分類和消除軟件中的缺陷。建立評審程序有4個子目標:1)管理層要制訂評審政策支持評審過程。2)測試組和軟件質(zhì)量保證組要確定并文檔化整個軟件生命周期中的評審目標，評審計劃。2025 年 IT 趨勢展望：深圳艾策的五大技術突破。app第三方檢測報告

    為了有效保證這一階段測試的客觀性，必須由**的測試小組來進行相關的系統(tǒng)測試。另外，系統(tǒng)測試過程較為復雜，由于在系統(tǒng)測試階段不斷變更需求造成功能的刪除或增加，從而使程序不斷出現(xiàn)相應的更改，而程序在更改后可能會出現(xiàn)新的問題，或者原本沒有問題的功能由于更改導致出現(xiàn)問題。所以，測試人員必須進行回歸測試。[2]軟件測試方法驗收測試驗收測試是**后一個階段的測試操作，在軟件產(chǎn)品投入正式運行前的所要進行的測試工作。和系統(tǒng)測試相比而言，驗收測試與之的區(qū)別就只是測試人員不同，驗收測試則是由用戶來執(zhí)行這一操作的。驗收測試的主要目標是為向用戶展示所開發(fā)出來的軟件符合預定的要求和有關標準，并驗證軟件實際工作的有效性和可靠性，確保用戶能用該軟件順利完成既定的任務和功能。通過了驗收測試，該產(chǎn)品就可進行發(fā)布。但是，在實際交付給用戶之后，開發(fā)人員是無法預測該軟件用戶在實際運用過程中是如何使用該程序的，所以從用戶的角度出發(fā)，測試人員還應進行Alpha測試或Beta測試這兩種情形的測試。Alpha測試是在軟件開發(fā)環(huán)境下由用戶進行的測試，或者模擬實際操作環(huán)境進而進行的測試。河北軟件檢測公司從傳統(tǒng)到智能：艾策科技助力制造業(yè)升級之路。

    將訓練樣本的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，訓練多模態(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)絡模型的輸入，訓練多模態(tài)深度集成模型；(2)方案二：首先利用訓練樣本的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特征視圖分別訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，合并訓練的三個深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的決策輸出，并將其作為感知機的輸入，訓練得到**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)絡分別學習訓練樣本的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，并合并學習得到的訓練樣本的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)絡的輸入，訓練得到多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型。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。

    所述生成軟件樣本的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；然后判斷當前的軟件樣本的導入節(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，從而對當前軟件樣本的所有dll和api信息進行表示形成當前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。進一步的，所述生成軟件樣本的格式信息特征視圖，是從當前軟件樣本的pe格式結構信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構特征，形成當前軟件樣本的格式信息特征視圖。進一步的，所述從當前軟件樣本的pe格式結構信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結構特征，是從當前軟件樣本的pe格式結構信息中確定存在特定格式異常的pe格式結構特征以及存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結構特征；所述特定格式異常包括：(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行，(2)節(jié)頭部可疑的屬性，(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，(7)可疑的頭部***，(8)來自，(9)導入地址表被修改，(10)多個pe頭部，(11)可疑的重定位信息，。艾策檢測為新能源汽車電池提供安全性能深度解析。

    特征之間存在部分重疊，但特征類型間存在著互補，融合這些不同抽象層次的特征可更好的識別軟件的真正性質(zhì)。且惡意軟件通常偽造出和良性軟件相似的特征，逃避反**軟件的檢測，但惡意軟件很難同時偽造多個抽象層次的特征逃避檢測?；谠撚^點，本發(fā)明實施例提出一種基于多模態(tài)深度學習的惡意軟件檢測方法，以實現(xiàn)對惡意軟件的有效檢測，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結構信息和字節(jié)碼3-grams)，提出了通過前端融合、后端融合和中間融合這三種融合方式集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測的準確率和魯棒性，具體步驟如下：步驟s1、提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的dll和api信息、pe格式結構信息以及字節(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、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖；統(tǒng)計當前軟件樣本的導入節(jié)中引用的dll和api，提取得到當前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示。對當前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件進行格式結構解析，并按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結構信息，得到該軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的pe格式結構信息的特征表示。自動化測試發(fā)現(xiàn)7個邊界條件未處理的異常情況。第三方軟件 測試 費用

深圳艾策信息科技：賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來。app第三方檢測報告

    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，(7)可疑的頭部***，(8)來自，(9)導入地址表被修改，(10)多個pe頭部，(11)可疑的重定位信息，(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)含有可疑標志。存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結構特征包括：(1)無證書表；(2)調(diào)試數(shù)據(jù)明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節(jié)的資源個數(shù)少于正常文件。生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖，是統(tǒng)計了每個短序列特征的詞頻(termfrequency，tf)，即該短序列特征在軟件樣本中出現(xiàn)的頻率。先從當前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個短序列特征；然后計算選取的每個短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積，并將其作為選取的每個短序列特征的特征值，，表示該短序列特征表示其所在軟件樣本的能力越強；**后在選取的詞頻tf**高的多個短序列特征中選取，生成字節(jié)碼n-grams特征視圖。：＝tf×idf；tf(termfrequency)是詞頻，定義如下：其中，ni,j是短序列特征i在軟件樣本j中出現(xiàn)的次數(shù)，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現(xiàn)的次數(shù)之和。app第三方檢測報告