这种软件的准确率取决于其所使用的算法和训练数据的质量。通常情况下，经过充分训练和优化的软件可以达到很高的准确率。然而，即使是最先进的软件也可能存在误检或漏检的情况。
误检是指软件错误地将一个正常样本识别为异常。这可能是由于算法设计不当、训练数据不足或者样本分布的变化等原因造成的。为了减少误检率，需要持续对软件进行优化和更新，并且及时修正误检样本。
漏检是指软件未能将一个异常样本正确识别。这可能是由于异常样本与训练数据不匹配、噪音干扰、算法不敏感等原因导致的。为了降低漏检率，需要不断完善训练数据，提高算法的鲁棒性和敏感性。
因此，要评估这种软件的准确率和误检漏检情况，需要进行大量的实验和测试。同时，及时调整算法参数、更新训练数据，并加强对软件的监控和维护，以提高软件的性能和稳定性。