[VIP第1年] 指数:3
所述生成软件样本的dll和api信息特征视图，是先统计所有类别已知的软件样本的pe可执行文件引用的dll和api信息，从中选取引用频率**高的多个dll和api信息；然后判断当前的软件样本的导入节里是否存在选择出的某个引用频率**高的dll和api信息，如存在，则将当前软件样本的该dll或api信息以1表示，否则将其以0表示，从而对当前软件样本的所有dll和api信息进行表示形成当前软件样本的dll和api信息特征视图。进一步的，所述生成软件样本的格式信息特征视图，是从当前软件样本的pe格式结构信息中选取可能区分恶意软件和良性软件的pe格式结构特征，形成当前软件样本的格式信息特征视图。进一步的，所述从当前软件样本的pe格式结构信息中选取可能区分恶意软件和良性软件的pe格式结构特征，是从当前软件样本的pe格式结构信息中确定存在特定格式异常的pe格式结构特征以及存在明显的统计差异的格式结构特征；所述特定格式异常包括：(1)代码从**后一节开始执行，(2)节头部可疑的属性，(3)pe可选头部有效尺寸的值不正确，(4)节之间的“间缝”，(5)可疑的代码重定向，(6)可疑的代码节名称，(7)可疑的头部***，(8)来自，(9)导入地址表被修改，(10)多个pe头部，(11)可疑的重定位信息，。艾策科技案例研究：某跨国企业的数字化转型实践。南昌cma软件检测机构
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。北京软件第三方测试机构网络安全新时代：深圳艾策的防御策略解析。
坐标点(0,1)**一个完美的分类器，它将所有的样本都正确分类。roc曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。从图9可以看出，该方案的roc曲线非常接近左上角，性能较优。另外，前端融合模型的auc值为。(5)后端融合后端融合的架构如图10所示，后端融合方式用三种模态的特征分别训练神经网络模型，然后进行决策融合，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。本次实验使用了80％的样本训练，20％的样本验证，训练50个迭代以便于找到较优的epoch值。随着迭代数的增加，后端融合模型的准确率变化曲线如图11所示，模型的对数损失变化曲线如图12所示。从图11和图12可以看出，当epoch值从0增加到5过程中，模型的训练准确率和验证准确率快速提高，模型的训练对数损失和验证对数损失快速减少；当epoch值从5到50的过程中，前端融合模型的训练准确率和验证准确率小幅提高，训练对数损失和验证对数损失缓慢下降；综合分析图11和图12的准确率和对数损失变化曲线，选取epoch的较优值为40。确定模型的训练迭代数为40后，进行了10折交叉验证实验。
12)把节装入到vmm的地址空间，(13)可选头部的sizeofcode域取值不正确，(14)含有可疑标志；所述存在明显的统计差异的格式结构特征包括：(1)无证书表；(2)调试数据明显小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics属性异常，(4)资源节的资源个数少于正常文件。进一步的，所述生成软件样本的字节码n-grams特征视图的具体实现过程如下：先从当前软件样本的所有短序列特征中选取词频tf**高的多个短序列特征；然后计算选取的每个短序列特征的逆向文件频率idf与词频tf的乘积，并将其作为选取的每个短序列特征的特征值，，表示该短序列特征表示其所在软件样本的能力越强；**后在选取的词频tf**高的多个短序列特征中选取，生成字节码n-grams特征视图；：＝tf×idf；其中，ni,j是短序列特征i在软件样本j中出现的次数，∑knk,j指软件样本j中所有短序列特征出现的次数之和，k为短序列特征总数，1≤i≤k；其中，|d|指软件样本j的总数，|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的软件样本j的数目。进一步的，所述步骤s2采用中间融合方法训练多模态深度集成模型。艾策检测团队采用多模态传感器融合技术，构建智能工厂设备状态健康监测体系。
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）。艾策检测以智能算法驱动分析，为工业产品提供全生命周期质量管控解决方案！呼和浩特软件验收测试
用户体验测评中界面交互评分低于同类产品均值15.6%。南昌cma软件检测机构
降低成本对每个阶段都进行测试，包括文档，便于控制项目过程缺点依赖文档，没有文档的项目无法使用，复杂度很高，实践需要很强的管理H模型把测试活动完全**出来，将测试准备和测试执行体现出来测试准备-测试执行就绪点其他流程----------设计等v模型适用于中小企业需求在开始必须明确，不适用变更需求w模型适用于中大企业包括文档也需要测试（需求分析文档概要设计文档详细设计文档代码文档）测试和开发同步进行H模型对公司参与人员技能和沟通要求高测试阶段单元测试-集成测试-系统测试-验证测试是否覆盖代码白盒测试-黑盒测试-灰盒测试是否运行静态测试-动态测试测试手段人工测试-自动化测试其他测试回归测试-冒*测试功能测试一般功能测试-界面测试-易用性测试-安装测试-兼容性测试性能测试稳定性测试-负载测试-压力测试-时间性能-空间性能负载测试确定在各种工作负载下，系统各项指标变化情况压力测试:通过确定一个系统的刚好不能接受的性能点。获得系统能够提供的**大服务级别测试用例为特定的目的而设计的一组测试输入，执行条件和预期结果，以便测试是否满足某个特定需求。通过大量的测试用例来检测软件的运行效果，它是指导测试工作进行的依据。南昌cma软件检测机构
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