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    8. 黑盒测试 /白盒测试 /灰盒测试

    黑盒测试:黑盒测试也称功能测试,测试中把被测的软件当成一个黑盒子,不关心盒子的内部结构是什么,只关心软件的输入数据与输出数据。 白盒测试:白盒测试又称结构测试、透明盒测试、逻辑驱动测试或基于代码的测试。白盒指的打开盒子,去研究里面的源代码和程序结果。 1)逻辑覆盖法:判定法,条件法,判定和判定组合,条件和条件组合,判定和条件组合 2)循环覆盖法:for / while 3)路径覆盖法:switch / try catch 灰盒测试:是介于白盒测试与黑盒测试之间的一种测试,灰盒测试多用于集成测试阶段,不仅关注输出、输入的正确性,同时也关注程序内部的情况(集成测试等)

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    计算机安全深度学习的白盒解释方法

    随着深度学习在计算机安全领域越来越受到重视,不同类型的神经网络已被集成到安全系统中,以完成恶意软件检测,二进制分析,以及漏洞发现等多种任务。然而,神经网络的预测结果难以得到解释,例如难以确定输入数据的哪些特征对预测结果产生贡献,这一定程度上影响到了深度学习方法的应用。已有研究人员通过近似神经网络的决策函数来确定不同特征对预测结果的贡献,如LEMNA方法,并已在不同的安全应用中取得了良好的效果。该方法是一种忽略神经网络结构的黑盒方法,因此也损失了部分能够用来解释预测结果的重要信息。通常情况下,预测和解释都是基于同一个神经网络,因此神经网络的结构信息通常是已知的。在此基础上,可以尝试使用白盒解释方法来理解预测结果,并将这类方法应用于计算机安全领域。

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