>> 当前位置:首页 - 产品 - 浙江省软件产品检测机构 欢迎咨询 深圳艾策信息科技供应

浙江省软件产品检测机构 欢迎咨询 深圳艾策信息科技供应

信息介绍 / Information introduction

    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。安全审计发现日志模块存在敏感信息明文存储缺陷。浙江省软件产品检测机构

浙江省软件产品检测机构,测评

    图2是后端融合方法的流程图。图3是中间融合方法的流程图。图4是前端融合模型的架构图。图5是前端融合模型的准确率变化曲线图。图6是前端融合模型的对数损失变化曲线图。图7是前端融合模型的检测混淆矩阵示意图。图8是规范化前端融合模型的检测混淆矩阵示意图。图9是前端融合模型的roc曲线图。图10是后端融合模型的架构图。图11是后端融合模型的准确率变化曲线图。图12是后端融合模型的对数损失变化曲线图。图13是后端融合模型的检测混淆矩阵示意图。图14是规范化后端融合模型的检测混淆矩阵示意图。图15是后端融合模型的roc曲线图。图16是中间融合模型的架构图。图17是中间融合模型的准确率变化曲线图。图18是中间融合模型的对数损失变化曲线图。图19是中间融合模型的检测混淆矩阵示意图。图20是规范化中间融合模型的检测混淆矩阵示意图。图21是中间融合模型的roc曲线图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例**是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。沈阳软件检测报告厂家有哪些跨设备测试报告指出平板端UI元素存在比例失调问题。

浙江省软件产品检测机构,测评

    将训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图输入深度神经网络,训练多模态深度集成模型;(1)方案一:采用前端融合(early-fusion)方法,首先合并训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的特征,融合成一个单一的特征向量空间,然后将其作为深度神经网络模型的输入,训练多模态深度集成模型;(2)方案二:首先利用训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图分别训练深度神经网络模型,合并训练的三个深度神经网络模型的决策输出,并将其作为感知机的输入,训练得到**终的多模态深度集成模型;(3)方案三:采用中间融合(intermediate-fusion)方法,首先使用三个深度神经网络分别学习训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的高等特征表示,并合并学习得到的训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图的高等特征表示融合成一个单一的特征向量空间,然后将其作为下一个深度神经网络的输入,训练得到多模态深度神经网络模型。步骤s3、将软件样本中的类别未知的软件样本作为测试样本。

    它已被扩展成与软件生命周期融为一体的一组已定义的活动。测试活动遵循软件生命周期的V字模型。测试人员在需求分析阶段便开始着手制订测试计划,并根据用户或客户需求建立测试目标,同时设计测试用例并制订测试通过准则。在集成级上,应成立软件测试**,提供测试技术培训,关键的测试活动应有相应的测试工具予以支持。在该测试成熟度等级上,没有正式的评审程序,没有建立质量过程和产品属性的测试度量。集成级要实现4个成熟度目标,它们分别是:建立软件测试**,制订技术培训计划,软件全寿命周期测试,控制和监视测试过程。(I)建立软件测试**软件测试的过程及质量对软件产品质量有直接影响。由于测试往往是在时间紧,压力大的情况下所完成的一系列复杂的活动,因此应由训练有素的人员组成测试组。测试组要完成与测试有关的多种活动,包括负责制订测试计划,实施测试执行,记录测试结果,制订与测试有关的标准和测试度量,建立铡试数据库,测试重用,测试**以及测试评价等。建立软件测试**要实现4个子目标:1)建立全**范围内的测试组,并得到上级管理层的领导和各方面的支持,包括经费支持。2)定义测试组的作用和职责。3)由训练有素的人员组成测试组。用户体验测评中界面交互评分低于同类产品均值15.6%。

浙江省软件产品检测机构,测评

    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,(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。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。生成软件样本的字节码n-grams特征视图,是统计了每个短序列特征的词频(termfrequency,tf),即该短序列特征在软件样本中出现的频率。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;tf(termfrequency)是词频,定义如下: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。对比分析显示资源占用率高于同类产品均值26%。成都软件检测报告电话

功能完整性测试发现3项宣传功能未完全实现。浙江省软件产品检测机构

    没有满足用户的需求1未达到需求规格说明书表明的功能2出现了需求规格说明书指明不会出现的错误3软件功能超出了需求规格说明书指明的范围4软件质量不够高维护性移植性效率性可靠性易用性功能性健壮性等5软件未达到软件需求规格说明书未指出但是应该达到的目标计算器没电了下次还得能正常使用6测试或用户觉得不好软件缺陷的表现形式1功能没有完全实现2产品的实际结果和所期望的结果不一致3没有达到需求规格说明书所规定的的性能指标等4运行出错断电运行终端系统崩溃5界面排版重点不突出,格式不统一6用户不能接受的其他问题软件缺陷产生的原因需求错误需求记录错误设计说明错误代码错误兼容性错误时间不充足缺陷的信息缺陷id缺陷标题缺陷严重程度缺陷的优先级缺陷的所属模块缺陷的详细描述缺陷提交时间缺陷的严重程度划分1blocker系统瘫痪异常退出计算错误大部分功能不能使用死机2major功能点不符合用户需求数据丢失3normal**功能特定调点断断续续4Trivial细小的错误优先级划分紧急高中低。浙江省软件产品检测机构

免责声明: 本页面所展现的信息及其他相关推荐信息,均来源于其对应的用户,本网对此不承担任何保证责任。如涉及作品内容、 版权和其他问题,请及时与本网联系,我们将核实后进行删除,本网站对此声明具有最终解释权。

查看全部介绍
推荐产品  / Recommended Products