***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。第二級定義級TMM的定義級中，測試己具備基本的測試技術和方法，軟件的測試與調試己經(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:制訂測試與調試目標，啟動測試計劃過程，制度化基本的測試技術和方法。(I)制訂測試與調試目標軟件**必須消晰地區(qū)分軟件開發(fā)的測試過程與調試過程，識別各自的目標，任務和括動。正確區(qū)分這兩個過程是提高軟件**測試能力的基礎。與調試工作不同，測試工作是一種有計劃的活動，可以進行管理和控制。這種管理和控制活動需要制訂相應的策略和政策，以確定和協(xié)調這兩個過程。制訂測試與調試目標包含5個子成熟度目標:1)分別形成測試**和調試**，并有經(jīng)費支持。2)規(guī)劃并記錄測試目標。3)規(guī)劃井記錄調試目標。4)將測試和調試目標形成文檔。第三方實驗室驗證數(shù)據(jù)處理速度較上代提升1.8倍。軟件代碼檢測機構

    將三種模態(tài)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(tài)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(yōu)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(jié)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(yōu)值。表3實驗結果對比本實施例提出了基于多模態(tài)深度學習的惡意軟件檢測方法，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)，提出了通過三種融合方式(前端融合、后端融合、中間融合)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。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(yōu)的中間融合方法取得了％的準確率，對數(shù)損失為，auc值為，各項性能指標已接近**優(yōu)值?？紤]到樣本集可能存在噪聲，本實施例提出的方法已取得了比較理想的結果。由于惡意軟件很難同時偽造多個模態(tài)的特征，本實施例提出的方法比單模態(tài)特征方法更魯棒。以上所述*為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍。寧波市軟件評測中心企業(yè)數(shù)字化轉型指南：艾策科技的實用建議。

    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。

    等價類劃分法將不能窮舉的測試過程進行合理分類，從而保證設計出來的測試用例具有完整性和**性。有數(shù)據(jù)輸入的地方，可以使用等價類劃分法。從大量數(shù)據(jù)中挑選少量**數(shù)據(jù)進行測試有效等價類：符合需求規(guī)格說明書規(guī)定的數(shù)據(jù)用來測試功能是否正確實現(xiàn)無效等價類：不合理的輸入數(shù)據(jù)**—用來測試程序是否有強大的異常處理能力（健壯性）使用**少的測試數(shù)據(jù)，達到**好的測試質量邊界值分析法對輸入或輸出的邊界值進行測試的一種黑盒測試方法。是作為對等價類劃分法的補充，這種情況下，其測試用例來自等價類的邊界。邊界點1、邊界是指相對于輸入等價類和輸出等價類而言，稍高于、稍低于其邊界值的一些特定情況。2、邊界點分為上點、內點和離點。如果是范圍[1,100]需要選擇0,1,2,50,99,100,101如果是個數(shù)**多20個[0,20]需要測0,10,20，-1,21因果圖分析法用畫圖的方式表達輸入條件和輸出結果之間的關系。1恒等2與3或4非5互斥1個或者不選6***必須是1個7包含可以多選不能不選8要求如果a=1，則要求b必須是1，反之如果a=0時，b的值無所謂9**關系當a=1時，要求b必須為0；而當a=0時。整合多學科團隊的定制化檢測方案，體現(xiàn)艾策服務于制造的技術深度。

    之所以被稱為黑盒測試是因為可以將被測程序看成是一個無法打開的黑盒，而工作人員在不軟件測試方法考慮任何程序內部結構和特性的條件下，根據(jù)需求規(guī)格說明書設計測試實例，并檢查程序的功能是否能夠按照規(guī)范說明準確無誤的運行。其主要是對軟件界面和軟件功能進行測試。對于黑盒測試行為必須加以量化才能夠有效的保證軟件的質量。[5]（2）白盒測試。其與黑盒測試不同，它主要是借助程序內部的邏輯和相關信息，通過檢測內部動作是否按照設計規(guī)格說明書的設定進行，檢查每一條通路能否正常工作。白盒測試是從程序結構方面出發(fā)對測試用例進行設計。其主要用于檢查各個邏輯結構是否合理，對應的模塊**路徑是否正常以及內部結構是否有效。常用的白盒測試法有控制流分析、數(shù)據(jù)流分析、路徑分析、程序變異等，其中邏輯覆蓋法是主要的測試方法。[5]（3）灰盒測試?；液袦y試則介于黑盒測試和白盒測試之間。灰盒測試除了重視輸出相對于出入的正確性，也看重其內部表現(xiàn)。但是它不可能像白盒測試那樣詳細和完整。它只是簡單的靠一些象征性的現(xiàn)象或標志來判斷其內部的運行情況，因此在內部結果出現(xiàn)錯誤，但輸出結果正確的情況下可以采取灰盒測試方法。因為在此情況下灰盒比白盒**。代碼質量評估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強。滲透測試機構

艾策科技案例研究：某跨國企業(yè)的數(shù)字化轉型實踐。軟件代碼檢測機構

    圖2是后端融合方法的流程圖。圖3是中間融合方法的流程圖。圖4是前端融合模型的架構圖。圖5是前端融合模型的準確率變化曲線圖。圖6是前端融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖。圖7是前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖8是規(guī)范化前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖9是前端融合模型的roc曲線圖。圖10是后端融合模型的架構圖。圖11是后端融合模型的準確率變化曲線圖。圖12是后端融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖。圖13是后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖14是規(guī)范化后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖15是后端融合模型的roc曲線圖。圖16是中間融合模型的架構圖。圖17是中間融合模型的準確率變化曲線圖。圖18是中間融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖。圖19是中間融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖20是規(guī)范化中間融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖21是中間融合模型的roc曲線圖。具體實施方式下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例**是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。軟件代碼檢測機構