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深圳艾策信息科技有限公司是一家位于粵港澳大灣區(qū)的第三方軟件檢測機(jī)構(gòu)。我們依托高速發(fā)展信息技術(shù)產(chǎn)業(yè),為全國客戶提供專業(yè)可靠的第三方軟件測評服務(wù)。在檢測過程中,我們始終以客戶需求為導(dǎo)向,遵循公平公正的第三方軟件檢測要求,并且遵守**軟件測試標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,確保軟件檢測報告的數(shù)據(jù)和結(jié)果準(zhǔn)確可靠。同時,我們運(yùn)用先進(jìn)的人工智能技術(shù)提高檢測效率。我們的目標(biāo)是在檢測行業(yè)創(chuàng)造更好的社會價值,并致力于成為第三方軟件檢測行業(yè)的關(guān)鍵品牌。

深圳艾策信息科技有限公司公司簡介

重慶軟件評測機(jī)構(gòu) 歡迎咨詢 深圳艾策信息科技供應(yīng)

2025-05-01 09:13:29

    圖書目錄第1章軟件測試描述第2章常見的軟件測試方法第3章設(shè)計測試第4章程序分析技術(shù)第5章測試分析技術(shù)第6章測試自動化的優(yōu)越性第7章測試計劃與測試標(biāo)準(zhǔn)第8章介紹一種企業(yè)級測試工具第9章學(xué)習(xí)一種負(fù)載測試軟件第10章軟件測試的經(jīng)驗總結(jié)附錄A常見測試術(shù)語附錄B測試技術(shù)分類附錄C常見的編碼錯誤附錄D有關(guān)的測試網(wǎng)站參考文獻(xiàn)軟件測試技術(shù)圖書4書名:軟件測試技術(shù)第2版作者:徐芳層次:高職高專配套:電子課件出版社:機(jī)械工業(yè)出版社出版時間:2012-06-26ISBN:978-7-111-37884-6開本:16開定價:目錄第1章開始軟件測試工作第2章執(zhí)行系統(tǒng)測試第3章測試用例設(shè)計第4章測試工具應(yīng)用第5章測試技術(shù)與應(yīng)用第6章成為***的測試組長第7章測試文檔實例詞條圖冊更多圖冊。艾策檢測以智能算法驅(qū)動分析,為工業(yè)產(chǎn)品提供全生命周期質(zhì)量管控解決方案!重慶軟件評測機(jī)構(gòu)

    4)建立與用戶或客戶的聯(lián)系,收集他們對測試的需求和建議。(II)制訂技術(shù)培訓(xùn)計劃為高效率地完成好測試工作,測試人員必須經(jīng)過適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)。制訂技術(shù)培訓(xùn)規(guī)劃有3個子目標(biāo):1)制訂**的培訓(xùn)計劃,并在管理上提供包括經(jīng)費(fèi)在內(nèi)的支持。2)制訂培訓(xùn)目標(biāo)和具體的培訓(xùn)計劃。3)成立培訓(xùn)組,配備相應(yīng)的工具,設(shè)備和教材(III)軟件全生命周期測試提高測試成熟度和改善軟件產(chǎn)品質(zhì)量都要求將測試工作與軟件生命周期中的各個階段聯(lián)系起來。該目標(biāo)有4個子目標(biāo):1)將測試階段劃分為子階段,并與軟件生命周期的各階段相聯(lián)系。2)基于已定義的測試子階段,采用軟件生命周期V字模型。3)制訂與淵試相關(guān)的工作產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)。4)建立測試人員與開發(fā)人員共同工作的機(jī)制。這種機(jī)制有利于促進(jìn)將測試活動集成于軟件生命周期中(IV)控制和監(jiān)視測試過程為控制和監(jiān)視測試過程,軟件**需采取相應(yīng)措施,如:制訂測試產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn),制訂與測試相關(guān)的偶發(fā)事件的處理預(yù)案,確定測試?yán)锍瘫_定評估測試效率的度量,建立測試日志等。控制和監(jiān)視測試過程有3個子目標(biāo):1)制訂控制和監(jiān)視測試過程的機(jī)制和政策。2)定義,記錄并分配一組與測試過程相關(guān)的基本測量。3)開發(fā),記錄并文檔化一組糾偏措施和偶發(fā)事件處理預(yù)案。長春功能軟件檢測報告漏洞掃描報告顯示依賴庫存在5個已知CVE漏洞。

    以備實際測試嚴(yán)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(jìn)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(rèn)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(guān)的工作產(chǎn)品,如測試計劃,測試設(shè)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(yīng)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(yán)重程度劃分等級。此外,所建立的測試規(guī)程應(yīng)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(biāo):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(yīng)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(biāo):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(biāo),評審計劃。

    ***級初始級TMM初始級軟件測試過程的特點是測試過程無序,有時甚至是混亂的,幾乎沒有妥善定義的。初始級中軟件的測試與調(diào)試常常被混為一談,軟件開發(fā)過程中缺乏測試資源,工具以及訓(xùn)練有素的測試人員。初始級的軟件測試過程沒有定義成熟度目標(biāo)。第二級定義級TMM的定義級中,測試己具備基本的測試技術(shù)和方法,軟件的測試與調(diào)試己經(jīng)明確地被區(qū)分開。這時,測試被定義為軟件生命周期中的一個階段,它緊隨在編碼階段之后。但在定義級中,測試計劃往往在編碼之后才得以制訂,這顯然有背于軟件工程的要求。TMM的定義級中需實現(xiàn)3個成熟度目標(biāo):制訂測試與調(diào)試目標(biāo),啟動測試計劃過程,制度化基本的測試技術(shù)和方法。(I)制訂測試與調(diào)試目標(biāo)軟件**必須消晰地區(qū)分軟件開發(fā)的測試過程與調(diào)試過程,識別各自的目標(biāo),任務(wù)和括動。正確區(qū)分這兩個過程是提高軟件**測試能力的基礎(chǔ)。與調(diào)試工作不同,測試工作是一種有計劃的活動,可以進(jìn)行管理和控制。這種管理和控制活動需要制訂相應(yīng)的策略和政策,以確定和協(xié)調(diào)這兩個過程。制訂測試與調(diào)試目標(biāo)包含5個子成熟度目標(biāo):1)分別形成測試**和調(diào)試**,并有經(jīng)費(fèi)支持。2)規(guī)劃并記錄測試目標(biāo)。3)規(guī)劃井記錄調(diào)試目標(biāo)。4)將測試和調(diào)試目標(biāo)形成文檔。艾策檢測針對智能穿戴設(shè)備開發(fā)動態(tài)壓力測試系統(tǒng),確保人機(jī)交互的舒適性與**性。

    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(dāng)前的軟件樣本的導(dǎo)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(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(dǎo)入地址表被修改,(10)多個pe頭部,(11)可疑的重定位信息,。功能完整性測試發(fā)現(xiàn)3項宣傳功能未完全實現(xiàn)。長春功能軟件檢測報告

策科技助力教育行業(yè):數(shù)字化教學(xué)的創(chuàng)新應(yīng)用 。重慶軟件評測機(jī)構(gòu)

    optimizer)采用的是adagrad,batch_size是40。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練基本都是基于梯度下降的,尋找函數(shù)值下降速度**快的方向,沿著下降方向迭代,迅速到達(dá)局部**優(yōu)解的過程就是梯度下降的過程。使用訓(xùn)練集中的全部樣本訓(xùn)練一次就是一個epoch,整個訓(xùn)練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重值的更新次數(shù)。本次實驗使用了80%的樣本訓(xùn)練,20%的樣本驗證,訓(xùn)練50個迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加,前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖5所示,模型的對數(shù)損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出,當(dāng)epoch值從0增加到5過程中,模型的驗證準(zhǔn)確率和驗證對數(shù)損失有一定程度的波動;當(dāng)epoch值從5到50的過程中,前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗證準(zhǔn)確率基本不變,訓(xùn)練和驗證對數(shù)損失基本不變;綜合分析圖5和圖6的準(zhǔn)確率和對數(shù)損失變化曲線,選取epoch的較優(yōu)值為30。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為30后,進(jìn)行了10折交叉驗證實驗。前端融合模型的10折交叉驗證的準(zhǔn)確率是%,對數(shù)損失是,混淆矩陣如圖7所示,規(guī)范化后的混淆矩陣如圖8所示。前端融合模型的roc曲線如圖9所示,該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報率之間的關(guān)系曲線。重慶軟件評測機(jī)構(gòu)

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