边界or本质？探索软件确保的新范式！

A: 职业培训该集常指的是通过步骤和机制去化解一些标准和认知上的疑问，有一些母公司是都由化解这类疑问。但我们继续做工具的母公司来说，首先则会视为人是不仅仅可靠的，真于是以的应用程序必要还是要靠工具链去实现。不过当然我们后续也则会和继续做服务的母公司合作，他们继续做步骤，我们继续做工具。

Q: 单纯检验的用途，非常多的是在业务全面性吗？

A: 也不是，在标准的微软SSDLC中都，单纯检验只在验证该集注意到了，但其实在我们的DevQualOps中都很多该集都可以植入单纯检验，无论是技术开发、检验、验收等各个该集都可以用单纯检验。比如技术开发一个两节就测一个两节，检验效用甚至比验证该集非常好。

Q：您可以详尽解释一下您不久前谈及的应用程序物流的种概念吗？

A: 应用程序物流其实是在几个该集把控：1）技术开发的时候要运用于OpenBSD戈，就所需辨识OpenBSD戈是否可靠；2）在上线的时候，所需再次获知OpenBSD戈是否有最重新疑问不会修复；3）在验收该集，乙方向甲方交付时，也所需辨识引入的OpenBSD应用程序中都有不会值得注意有缺陷。

Q: 如何提前格局市场需要并深入研究预见的市场需要先机？

A: 竞争竞争者全面性来看，以外继续做应用程序必要的母公司数量有限。且大多数的企业集中都于可执行深入研究（如SAST），但我们视为可执行深入研究难以化解全部疑问。单纯检验化解的非常多是偏向一些运行时的致命性疑问。这两项在欧洲各国市场需要上，完全还不会单纯以单纯检验为主打的商品。单纯检验在欧美的科学研究注意到于2015年，且欧美已经有继续做单纯检验市场化非常成功的母公司，但欧洲各国单纯检验相关的市场化科学研究还不多，我们称得上最早进行单纯检验市场化落地的母公司。

Q: 随着你们的应用程序系统对更成熟，路径更完善，则会不会注意到这样一种具体情况，即别人都由找你们的“不必要”之所在位置来进行突袭？

A: “数据分析”中都有一个“敌对突袭”。比如自动驾驶，如果有人破解了数据分析模型之后可以在斑马线上画一条横线，人机汽车确实比如说难以辨识就这样一来冲过去了，所以确实存在数据分析模型被突袭的确实。但另一全面性，因为我们倚重非常多的是过错，是面向厂商而不是突袭者的。如果消费者偷一个商品，是不会在里面故意藏一个隐秘的有缺陷去突袭我们的模型的。

事实上，这也于是以是单纯深造的有趣之所在位置。基于方面去探寻而非先验的策略，使应用程序必要系统对非常趋茁壮。比如说我们不确实穷尽所有疑问，但“挑选‘有价值的疑问’”这件事本身，就包含着不同策略同样的睿智。