此外格式結構信息具有明顯的語義信息,但基于格式結構信息的檢測方法沒有提取決定軟件行為的代碼節和數據節信息作為特征。某一種類型的特征都從不同的視角反映刻畫了可執行文件的一些性質,字節碼n-grams、dll和api信息、格式結構信息都部分捕捉到了惡意軟件和良性軟件間的可區分信息,但都存在著一定的局限性,不能充分、綜合、整體的表示可執行文件的本質,使得檢測結果準確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳。此外,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。技術實現要素:本發明實施例的目的在于提供一種基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法,以解決現有采用二進制可執行文件的單一特征類...
I)應用過程數據預防缺陷。這時的軟件**能夠記錄軟件缺陷,分析缺陷模式,識別錯誤根源,制訂防止缺陷再次發生的計劃,提供**這種括動的辦法,并將這些活動貫穿于全**的各個項目中。應用過程數據預防缺陷有礴個成熟度子目標:1)成立缺陷預防組。2)識別和記錄在軟件生命周期各階段引入的軟件缺陷和消除的缺陷。3)建立缺陷原因分析機制,確定缺陷原因。4)管理,開發和測試人員互相配合制訂缺陷預防計劃,防止已識別的缺陷再次發生。缺陷預防計劃要具有可**性。(II)質量控制在本級,軟件**通過采用統計采樣技術,測量**的自信度,測量用戶對**的信賴度以及設定軟件可靠性目標來推進測試過程。為了加強軟件質量控...
k為短序列特征總數,1≤i≤k。可執行文件長短大小不一,為了防止該特征統計有偏,使用∑knk,j進行歸一化處理。逆向文件頻率(inversedocumentfrequency,idf)是一個短序列特征普遍重要性的度量。某一短序列特征的idf,可以由總樣本實施例件數目除以包含該短序列特征之樣本實施例件的數目,再將得到的商取對數得到:其中,|d|指軟件樣本j的總數,|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數目。idf的主要思想是:如果包含短序列特征i的軟件練樣本越少,也就是|{j:i∈j}|越小,idf越大,則說明短序列特征i具有很好的類別區分能力。:如果某一特征在某樣本中以較高...
什么是軟件測試通過手工和自動化工具對被測對象進行檢測,驗證實際結果和預期結果之間的差異。軟件測試的原則1測試是為了證明軟件存在缺陷2測試應該盡早介入3注意測試缺陷的群集效應80-204殺蟲劑現象5合法數據和不合法數據和邊界值,網絡異常和電源斷電等6回歸測試防止出現更多問題7妥善保存一切測試文檔軟件測試的目的1暴露軟件中的缺陷和BUG2記錄軟件運行中產生的一些數據,為開發提供改良的數據支持為什么需要軟件測試1功能實現且正確執行2軟件運行的信息數據如果一個產品開發完成之后發現了很多問題,說明此軟件開發過程很可能是有缺陷的,因此,軟件測試的目的是保證整個軟件開發過程是高質量的。測試分類1單元...
測試人員素質要求1、責任心2、學習能力3、懷疑精神4、溝通能力5、專注力6、洞察力7、團隊精神8、注重積累軟件測試技術測試目的編輯軟件測試的目的是為了保證軟件產品的**終質量,在軟件開發的過程中,對軟件產品進行質量控制。一般來說軟件測試應由**的產品評測中心負責,嚴格按照軟件測試流程,制定測試計劃、測試方案、測試規范,實施測試,對測試記錄進行分析,并根據回歸測試情況撰寫測試報告。測試是為了證明程序有錯,而不能保證程序沒有錯誤。軟件測試技術常見測試編輯回歸測試功能測試壓力測試負載測試性能測試易用性測試安裝與反安裝測試**測試安全性測試兼容性測試內存泄漏測試比較測試Alpha測試Beta測...
什么是軟件測試通過手工和自動化工具對被測對象進行檢測,驗證實際結果和預期結果之間的差異。軟件測試的原則1測試是為了證明軟件存在缺陷2測試應該盡早介入3注意測試缺陷的群集效應80-204殺蟲劑現象5合法數據和不合法數據和邊界值,網絡異常和電源斷電等6回歸測試防止出現更多問題7妥善保存一切測試文檔軟件測試的目的1暴露軟件中的缺陷和BUG2記錄軟件運行中產生的一些數據,為開發提供改良的數據支持為什么需要軟件測試1功能實現且正確執行2軟件運行的信息數據如果一個產品開發完成之后發現了很多問題,說明此軟件開發過程很可能是有缺陷的,因此,軟件測試的目的是保證整個軟件開發過程是高質量的。測試分類1單元...
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測試。另外,系統測試過程較為復雜,由于在系統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相應的更改,而程序在更改后可能會出現新的問題,或者原本沒有問題的功能由于更改導致出現問題。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,在軟件產品投入正式運行前的所要進行的測試工作。和系統測試相比而言,驗收測試與之的區別就只是測試人員不同,驗收測試則是由用戶來執行這一操作的。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...
步驟s2、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓練樣本,基于多模態數據融合方法,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碼n-grams特征視圖輸入深度神經網絡,訓練多模態深度集成模型;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,并將測試樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓練得到的多模態深度集成模型中,對測試樣本進行檢測并得出檢測結果。進一步的,所述提取軟件樣本的二進制可執行文件的dll和api信息的特征表示,是統計當前軟件樣本的導入節中引用的dll和api;所述提取軟件樣本的二進制可執行文...
對一些質量要求和可靠性要求較高的模塊,一般要滿足所需條件的組合覆蓋或者路徑覆蓋標準。[2]軟件測試方法集成測試集成測試是軟件測試的第二階段,在這個階段,通常要對已經嚴格按照程序設計要求和標準組裝起來的模塊同時進行測試,明確該程序結構組裝的正確性,發現和接口有關的問題,比如模塊接口的數據是否會在穿越接口時發生丟失;各個模塊之間因某種疏忽而產生不利的影響;將模塊各個子功能組合起來后產生的功能要求達不到預期的功能要求;一些在誤差范圍內且可接受的誤差由于長時間的積累進而到達了不能接受的程度;數據庫因單個模塊發生錯誤造成自身出現錯誤等等。同時因集成測試是界于單元測試和系統測試之間的,所以,集成測...
在不知道多長的子序列能更好的表示可執行文件的情況下,只能以固定窗口大小在字節碼序列中滑動,產生大量的短序列,由機器學習方法選擇可能區分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征,產生短序列的方法叫n-grams。“080074ff13b2”的字節碼序列,如果以3-grams產生連續部分重疊的短序列,將得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四個短序列。每個短序列特征的權重表示有多種方法。**簡單的方法是如果該短序列在具體樣本中出現,就表示為1;如果沒有出現,就表示為0,也可以用。本實施例采用3-grams方法提取特征,3-grams產生的短序列非常龐大,將產生...
不*可以用于回歸測試,也可以為以后的測試提供參考。[4](8)錯誤不可避免原則。在測試時不能首先假設程序中沒有錯誤。[4]軟件測試方法分類編輯軟件測試方法的分類有很多種,以測試過程中程序執行狀態為依據可分為靜態測試(StaticTesting,ST)和動態測試(DynamicTesting,DT);以具體實現算法細節和系統內部結構的相關情況為根據可分黑盒測試、白盒測試和灰盒測試三類;從程序執行的方式來分類,可分為人工測試(ManualTesting,MT)和自動化測試(AutomaticTesting,AT)。[5]軟件測試方法靜態測試和動態測試(1)靜態測試。靜態測試的含義是被測程序...
[3]軟件測試方法原則編輯1.盡早不斷測試的原則應當盡早不斷地進行軟件測試。據統計約60%的錯誤來自設計以前,并且修正一個軟件錯誤所需的費用將隨著軟件生存周期的進展而上升。錯誤發現得越早,修正它所需的費用就越少。[4]測試用例由測試輸入數據和與之對應的預期輸出結果這兩部分組成。[4]3.**測試原則(1)**測試原則。這是指軟件測試工作由在經濟上和管理上**于開發機構的**進行。程序員應避免檢査自己的程序,程序設計機構也不應測試自己開發的程序。軟件開發者難以客觀、有效地測試自己的軟件,而找出那些因為對需求的誤解而產生的錯誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則。在設計時,測試用例應當...
比黑盒適用性廣的優勢就凸顯出來了。[5]軟件測試方法手動測試和自動化測試自動化測試,顧名思義就是軟件測試的自動化,即在預先設定的條件下運行被測程序,并分析運行結果。總的來說,這種測試方法就是將以人驅動的測試行為轉化為機器執行的一種過程。對于手動測試,其在設計了測試用例之后,需要測試人員根據設計的測試用例一步一步來執行測試得到實際結果,并將其與期望結果進行比對。[5]軟件測試方法不同階段測試編輯軟件測試方法單元測試單元測試主要是對該軟件的模塊進行測試,通過測試以發現該模塊的實際功能出現不符合的情況和編碼錯誤。由于該模塊的規模不大,功能單一,結構較簡單,且測試人員可通過閱讀源程序清楚知道其...
您當前的位置:首頁>商務服務>軟著退稅軟件測試報告軟件測評軟著退稅軟件測試報告軟件測評65531產品價格:面議發貨地址:北京豐臺包裝說明:不限產品數量:個產品規格:不限信息編號:公司編號:17099560徐經理總經理微信進入店鋪在線咨詢QQ咨詢相關產品:航標**集團有限公司軟件檢測報告|軟件測試報告依據科研項目驗收考核指標,對項目產品應達到的主要技術指標進行評測,出具測試報告。軟件檢測報告|軟件測試報告業主方驗收評測適用于系統開發完成后,正式上線前的階段。用戶收益:?為系統建設單位(**、央企等)規避風險,提高政績;?幫助為基金/課題項目承接方(科研院校、軟件企業等)提供驗收依據;?系...
收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測試方法編輯鎖定本詞條由“科普**”科學百科詞條編寫與應用工作項目審核。軟件測試是使用人工或自動的手段來運行或測定某個軟件系統的過程,其目的在于檢驗它是否滿足規定的需求或弄清預期結果與實際結果之間的差別。[1]從是否關心軟件內部結構和具體實現的角度劃分,測試方法主要有白盒測試和黑盒測試。白盒測試方法主要有代碼檢査法、靜態結構分析法、靜態質量度量法、邏輯覆蓋法、基夲路徑測試法、域測試、符號測試、路徑覆蓋和程序變異。黑盒測試方法主要包括等價類劃分法、邊界值分析法、錯誤推測法、因果圖法、判定表驅動法、正交試驗設計法、功能圖法、場景法等。[1]從是否執行程...
什么是軟件測試通過手工和自動化工具對被測對象進行檢測,驗證實際結果和預期結果之間的差異。軟件測試的原則1測試是為了證明軟件存在缺陷2測試應該盡早介入3注意測試缺陷的群集效應80-204殺蟲劑現象5合法數據和不合法數據和邊界值,網絡異常和電源斷電等6回歸測試防止出現更多問題7妥善保存一切測試文檔軟件測試的目的1暴露軟件中的缺陷和BUG2記錄軟件運行中產生的一些數據,為開發提供改良的數據支持為什么需要軟件測試1功能實現且正確執行2軟件運行的信息數據如果一個產品開發完成之后發現了很多問題,說明此軟件開發過程很可能是有缺陷的,因此,軟件測試的目的是保證整個軟件開發過程是高質量的。測試分類1單元...
**小化對數損失基本等價于**大化分類器的準確度,對于完美的分類器,對數損失值為0。對數損失函數的計算公式如下:其中,y為輸出變量即輸出的測試樣本的檢測結果,x為輸入變量即測試樣本,l為損失函數,n為測試樣本(待檢測軟件的二進制可執行文件)數目,yij是一個二值指標,表示與輸入的第i個測試樣本對應的類別j,類別j指良性軟件或惡意軟件,pij為輸入的第i個測試樣本屬于類別j的概率,m為總類別數,本實施例中m=2。分類器的性能也可用roc曲線(receiveroperatingcharacteristic)評價,roc曲線的縱軸是檢測率(true****itiverate),橫軸是誤報率(...
嘗試了前端融合、后端融合和中間融合三種融合方法對進行有效融合,有效提高了惡意軟件的準確率,具備較好的泛化性能和魯棒性。實驗結果顯示,相對**且互補的特征視圖和不同深度學習融合機制的使用明顯提高了檢測方法的檢測能力和泛化性能,其中較優的中間融合方法取得了%的準確率,對數損失為,auc值為。有效解決了現有采用二進制可執行文件的單一特征類型進行惡意軟件檢測的檢測方法檢測結果準確率不高、可靠性低、泛化性和魯棒性不佳的問題。另外,惡意軟件很難同時偽造良性軟件的多個抽象層次的特征以逃避檢測,本發明實施例同時融合軟件的二進制可執行文件的多個抽象層次的特征,可準確檢測出偽造良性軟件特征的惡意軟件,解決...
將三種模態特征和三種融合方法的結果進行了對比,如表3所示。從表3可以看出,前端融合和中間融合較基于模態特征的檢測準確率更高,損失率更低。后端融合是三種融合方法中較弱的,雖然明顯優于基于dll和api信息、pe格式結構特征的實驗結果,但稍弱于基于字節碼3-grams特征的結果。中間融合是三種融合方法中**好的,各項性能指標都非常接近**優值。表3實驗結果對比本實施例提出了基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法,提取了三種模態的特征(dll和api信息、pe格式結構信息和字節碼3-grams),提出了通過三種融合方式(前端融合、后端融合、中間融合)集成三種模態的特征,有效提高惡意軟件檢測的準...
保留了較多信息,同時由于操作數比較隨機,某種程度上又沒有抓住主要矛盾,干擾了主要語義信息的提取。pe文件即可移植文件導入節中的動態鏈接庫(dll)和應用程序接口(api)信息能大致反映軟件的功能和性質,通過一個可執行程序引用的dll和api信息可以粗略的預測該程序的功能和行為。belaoued和mazouzi應用統計khi2檢驗分析了pe格式的惡意軟件和良性軟件的導入節中的dll和api信息,分析顯示惡意軟件和良性軟件使用的dll和api信息統計上有明顯的區別。后續的研究人員提出了挖掘dll和api信息的惡意軟件檢測方法,該類方法提取的特征語義信息豐富,但*從二進制可執行文件的導入節提...
所以第三方軟件檢測機構可以說是使用loadrunner軟件工具較多的一個業務領域,也能保證軟件測試報告結果的性能準確。二、軟件測試漏洞掃描工具在客戶需要的軟件測試報告中,軟件安全的滲透測試和漏洞掃描一般會作為信息安全性的軟件測試報告內容。首先來說一下漏洞掃描的工具,這部分在國際上有ibm很出名的一個掃描測試工具appscan,以及針對web等的全量化掃描器nessus。國產的目前的綠盟漏洞掃描設備也做得非常好,個人其實更建議用綠盟的漏洞掃描設備,規則全,掃描速度快,測試報告也更符合國情。三、軟件測試滲透測試工具滲透測試屬于第三方軟件檢測測評過程中的比較專業的一個測試項,對技術的要求也比...
并分發至項目涉及的所有管理人員和開發人員。5)將測試目標反映在測試計劃中。(II)啟動測試計劃過程制訂計劃是使一個過程可重復,可定義和可管理的基礎。測試計劃應包括測試目的,風險分析,測試策略以及測試設計規格說明和測試用例。此外,測試計劃還應說明如何分配測試資源,如何劃分單元測試,集成測試,系統測試和驗收測試的任務。啟動測試計劃過程包含5個子目標:1)建立**內的測試計劃**并予以經費支持。2)建立**內的測試計劃政策框架并予以管理上的支持。3)開發測試計劃模板井分發至項目的管理者和開發者。4)建立一種機制,使用戶需求成為測試計劃的依據之一。5)評價,推薦和獲得基本的計劃工具并從管理上支...
快速原型模型部分需求-原型-補充-運行外包公司預先不能明確定義需求的軟件系統的開發,更好的滿足用戶需求并減少由于軟件需求不明確帶來的項目開發風險。不適合大型系統的開發,前提要有一個展示性的產品原型,在一定程度上的補充,限制開發人員的創新。螺旋模型每次功能都要**行風險評估,需求設計-測試很大程度上是一種風險驅動的方法體系,在每個階段循環前,都進行風險評估。需要有相當豐富的風險評估經驗和專門知識,在風險較大的項目開發中,很有必要,多次迭代,增加成本。軟件測試模型需求分析-概要設計-詳細設計-開發-單元測試-集成測試-系統測試-驗收測試***清楚標識軟件開發的階段包含底層測試和高層測試采用...
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碼n-grams特征視圖輸入深度神經網絡,訓練多模態深度集成模型;(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網絡模型的輸入,訓練多模態深度集成模型;(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碼n-grams特征視圖分別訓練深度神經網絡模型,合并訓練的三個深度神經網絡模型的決策輸出,并將其作為感知機的輸入,訓練得到*...
置環境操作系統+服務器+數據庫+軟件依賴5執行用例6回歸測試及缺陷**7輸出測試報告8測試結束軟件架構BSbrowser瀏覽器+server服務器CSclient客戶端+server服務器1標準上BS是在服務器和瀏覽器都存在的基礎上開發2效率BS中負擔在服務器上CS中的客戶端會分擔,CS效率更高3安全BS數據依靠http協議進行明文輸出不安全4升級上bs更簡便5開發成本bs更簡單cs需要客戶端安卓和ios軟件開發模型瀑布模型1需求分析2功能設計3編寫代碼4功能實現切入點5軟件測試需求變更6完成7上線維護是一種線性模型的一種,是其他開發模型的基礎測試的切入點要留下足夠的時間可能導致測試不...
k為短序列特征總數,1≤i≤k。可執行文件長短大小不一,為了防止該特征統計有偏,使用∑knk,j進行歸一化處理。逆向文件頻率(inversedocumentfrequency,idf)是一個短序列特征普遍重要性的度量。某一短序列特征的idf,可以由總樣本實施例件數目除以包含該短序列特征之樣本實施例件的數目,再將得到的商取對數得到:其中,|d|指軟件樣本j的總數,|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數目。idf的主要思想是:如果包含短序列特征i的軟件練樣本越少,也就是|{j:i∈j}|越小,idf越大,則說明短序列特征i具有很好的類別區分能力。:如果某一特征在某樣本中以較高...
將三種模態特征和三種融合方法的結果進行了對比,如表3所示。從表3可以看出,前端融合和中間融合較基于模態特征的檢測準確率更高,損失率更低。后端融合是三種融合方法中較弱的,雖然明顯優于基于dll和api信息、pe格式結構特征的實驗結果,但稍弱于基于字節碼3-grams特征的結果。中間融合是三種融合方法中**好的,各項性能指標都非常接近**優值。表3實驗結果對比本實施例提出了基于多模態深度學習的惡意軟件檢測方法,提取了三種模態的特征(dll和api信息、pe格式結構信息和字節碼3-grams),提出了通過三種融合方式(前端融合、后端融合、中間融合)集成三種模態的特征,有效提高惡意軟件檢測的準...
先將訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖分別輸入至一個深度神經網絡中抽取高等特征表示,然后合并抽取的高等特征表示并將其作為下一個深度神經網絡的輸入進行模型訓練,得到多模態深度集成模型。進一步的,所述多模態深度集成模型的隱藏層的***函數采用relu,輸出層的***函數采用sigmoid,中間使用dropout層進行正則化,優化器采用adagrad。進一步的,所述訓練得到的多模態深度集成模型中,用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經網絡包含3個隱含層,且3個隱含層中間間隔設置有dropout層;用于抽取格式信息特征視圖的深度神經網絡...
在不知道多長的子序列能更好的表示可執行文件的情況下,只能以固定窗口大小在字節碼序列中滑動,產生大量的短序列,由機器學習方法選擇可能區分惡意軟件和良性軟件的短序列作為特征,產生短序列的方法叫n-grams。“080074ff13b2”的字節碼序列,如果以3-grams產生連續部分重疊的短序列,將得到“080074”、“0074ff”、“74ff13”、“ff13b2”四個短序列。每個短序列特征的權重表示有多種方法。**簡單的方法是如果該短序列在具體樣本中出現,就表示為1;如果沒有出現,就表示為0,也可以用。本實施例采用3-grams方法提取特征,3-grams產生的短序列非常龐大,將產生...
所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖,是先統計所有類別已知的軟件樣本的pe可執行文件引用的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。...