沒有滿足用戶的需求1未達到需求規格說明書表明的功能2出現了需求規格說明書指明不會出現的錯誤3軟件功能超出了需求規格說明書指明的范圍4軟件質量不夠高維護性移植性效率性可靠性易用性功能性健壯性等5軟件未達到軟件需求規格說明書未指出但是應該達到的目標計算器沒電了下次還得能正常使用6測試或用戶覺得不好軟件缺陷的表現形式1功能沒有完全實現2產品的實際結果和所期望的結果不一致3沒有達到需求規格說明書所規定的的性能指標等4運行出錯斷電運行終端系統崩潰5界面排版重點不突出，格式不統一6用戶不能接受的其他問題軟件缺陷產生的原因需求錯誤需求記錄錯誤設計說明錯誤代碼錯誤兼容性錯誤時間不充足缺陷的信息缺陷id缺陷標題缺陷嚴重程度缺陷的優先級缺陷的所屬模塊缺陷的詳細描述缺陷提交時間缺陷的嚴重程度劃分1blocker系統癱瘓異常退出計算錯誤大部分功能不能使用死機2major功能點不符合用戶需求數據丟失3normal**功能特定調點斷斷續續4Trivial細小的錯誤優先級劃分緊急高中低。功能完整性測試發現3項宣傳功能未完全實現。軟件驗收測試供應商

    3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確，(4)節之間的“間縫”，(5)可疑的代碼重定向，(6)可疑的代碼節名稱，(7)可疑的頭部***，(8)來自，(9)導入地址表被修改，(10)多個pe頭部，(11)可疑的重定位信息，(12)把節裝入到vmm的地址空間，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確，(14)含有可疑標志。存在明顯的統計差異的格式結構特征包括：(1)無證書表；(2)調試數據明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節的資源個數少于正常文件。生成軟件樣本的字節碼n-grams特征視圖，是統計了每個短序列特征的詞頻(termfrequency，tf)，即該短序列特征在軟件樣本中出現的頻率。先從當前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個短序列特征；然后計算選取的每個短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積，并將其作為選取的每個短序列特征的特征值，，表示該短序列特征表示其所在軟件樣本的能力越強；**后在選取的詞頻tf**高的多個短序列特征中選取，生成字節碼n-grams特征視圖。：＝tf×idf；tf(termfrequency)是詞頻，定義如下：其中，ni,j是短序列特征i在軟件樣本j中出現的次數，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現的次數之和。第三方軟件測試機構郴州安全審計發現日志模塊存在敏感信息明文存儲缺陷。

    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，對技術的要求也比較高，一般使用的工具為burpsuite這個專業安全工具，這個工具挺全能的，不光是安全服務常用的工具，同樣也認可作為軟件滲透測試的工具輸出?？偟膩碚f，第三方軟件檢測的那些軟件測試工具，都是為了確保軟件測試報告結果的整體有效性來進行使用，也是第三方檢測機構作為自主實驗室的這個性質，提供了具備正規效力的軟件測試過程和可靠的第三方檢測結果，所以客戶可以有一個初步的軟件測試工具了解，也對獲取一份有效的第三方軟件測試報告的結果可以有更清楚的認識。

    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**終的多模態深度集成模型；(3)方案三：采用中間融合(intermediate-fusion)方法，首先使用三個深度神經網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網絡的輸入，訓練得到多模態深度神經網絡模型。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。整合多學科團隊的定制化檢測方案，體現艾策服務于制造的技術深度。

    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不運行，只依靠分析或檢查源程序的語句、結構、過程等來檢查程序是否有錯誤。即通過對軟件的需求規格說明書、設計說明書以及源程序做結構分析和流程圖分析，從而來找出錯誤。例如不匹配的參數，未定義的變量等。[5]（2）動態測試。動態測試與靜態測試相對應，其是通過運行被測試程序，對得到的運行結果與預期的結果進行比較分析，同時分析運行效率和健壯性能等。這種方法可簡單分為三個步驟:構造測試實例、執行程序以及分析結果。[5]軟件測試方法黑盒測試、白盒測試和灰盒測試（1）黑盒測試。艾策科技案例研究：某跨國企業的數字化轉型實踐。java代碼審計

網絡安全新時代：深圳艾策的防御策略解析。軟件驗收測試供應商

    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取特征，忽略了整個可執行文件的大量信息。惡意軟件和被***二進制可執行文件格式信息上存在一些異常，這些異常是檢測惡意軟件的關鍵。研究人員提出了基于二進制可執行文件格式結構信息的惡意軟件檢測方法，這類方法從二進制可執行文件的pe文件頭、節頭部、資源節等提取特征，基于這些特征使用機器學習分類算法處理，取得了較高的檢測準確率。這類方法通常不受變形或多態等混淆技術影響，提取特征只需要對pe文件進行格式解析，無需遍歷整個可執行文件，提取特征速度較快。軟件驗收測試供應商