数据库安全测试我们为什么要做数据库安全测试呢？这项测试的目的是为了发现数据库安全配置的薄弱点或漏洞，并减少任何对数据库的不必要访问。为免遭到入侵者的侵害，所有的敏感数据都必须被保护起来。所以定期做安全检查是非常重要且必须的。下面列举一些必须进行数据库安全测试的原因：验证授权审计机密性完整性可用性可恢复性以上要根据业务需求进行分层测试，待测试的层级包括业务层、接入层和UI层。数据库测试流程准备测试环
我喜欢在不同的环境下测试我的软件，在奇怪的平台上，有多种不同的实现。每个环境都可以提前暴露bug。C语言对此尤其擅长，因为它可以选择许多不同的编译器，并且可以在任何环境下跑起来。比如我至少可以说出7种不同的C编译器在Debian上。写可移植软件的一个好处是可以在广泛的测试环境上使用，这也是我更倾向于使用标准化平台而不是指定平台的原因之一。然而，我已经与架构的多样性做了很长时间的斗争了。我的工作和测
有充分的理由相信，向云原生迁移和采取架构/设计方法来创建云原生应用是当今大势所趋，而且这种趋势不会很快放缓。这与云计算对软件行业产生的巨大影响有很大关系，也与众多公司采用这种方法并不断向用户提供非常高质量的产品、在停机和其他问题上对用户影响最小的著名成功案例有很大关系✅。更多的时候，我们只听到了成功的故事，而对数百个同样采用云原生架构而失败的故事却不甚了了。对于那些想在云原生战略和实践中大获全胜的
译者按：QA在团队的价值总是被质疑，本文利用简单的AIMA（分析、影响、度量、演示）四个步骤，介绍如何将QA的工作重心放在跟团队/项目的质量指标关联的工作上，通过质量指标来提高QA的绩效，体现QA的价值。原文为葡萄牙语，模型里的AIMA分别来自于四个步骤的葡萄牙语首字母：●分析Análise●影响Impacto●度量Metrificação●演示Apresentação英文原文：AIMA:Howt
你认为保护数据流水线只需要做一些测试，那样所有的数据问题就都解决了？不幸的是，事情没有那么简单。。。恭喜，你已经在自己的流水线上成功实现了一些数据测试！无论是否是用的现成的或者自研的工具，对于保证高质量的可靠数据，通过数据测试来保证数据是非常重要的，而且你也已经做了一些必要的步骤了。现在数据的所有问题都解决了，也可以愉快的睡觉了，因为你知道你的数据流水线会发布完美、高质量的数据。但是，似乎没有这么
了解什么是数据库安全以及相关的概念，比如安全威胁、遵循的最佳实践准则、测试类型、技术、流程等。在这篇文章里，我们将会探讨什么是数据库安全，存在的数据库威胁类型、数据库安全的重要性、以及执行数据库安全测试时用到的一些工具。同时我们也会了解数据库安全的最佳实践方法，数据库安全测试的类型、流程和技术。你将学习到以下内容：什么是数据库安全数据库安全最佳设计原则数据库安全性差的影响数据库威胁类型1）没有约束
在微信及公众账号后台，不断有朋友问我是如何写作的，并让我传授独门秘籍。每次听到时内心都有点慌，不知道该如何回答。前几天在一个群里聊起写作，认真总结和整理以前的文章，发现从2019年圣诞节开始写作，到现在有一年九个月，期间完成了180多篇文章，近30万字，两部书的字数。看到这些数字还是吓我一跳，决定认真总结下写作心得和经验，一则做个总结回顾，二则兼顾回答朋友的问题。通过认真思考和梳理回顾，我将一年多
【译者按：本文来自埃森哲实验室，介绍了如何从五个维度（数据、框架、过程、技术和组织）将测试从传统的方式转向适应未来应用工程世界的新思想和新方法。】近年来，随着DevOps和智能测试自动化的出现，以及数字化应用程序的激增，传统的软件测试方法已经被替代。随着交付时间从过去的几个月缩短到几周，现在又缩短到几天，测试在软件开发生命周期中向左、向右移动。DevOps和敏捷开发模式将开发和测试合并到一个持续的
前文回顾上期文章《[翻译]代码覆盖率在谷歌中的应用代码覆盖系统的现状及功能架构》介绍了谷歌的代码覆盖率测量计算系统（以下简称代码覆盖系统），主要包括该系统的开发背景，系统中覆盖率的类型和计算范围，以及系统的基础架构。本期将对该系统的每一个组成模块及其功能（如Figure3所示）作具体介绍。模块1：代码覆盖的插桩量化工具（CoverageInstrumentation）谷歌的代码覆盖系统综合采用了多
今天我要大胆地说，DevOps已死；未来五年内，用在DevOps的时间将会减少到今天的20%以下。与此同时，云计算和边缘计算的使用继续呈指数级增长。怎么可能呢？这其实源于一个少数人接受，但大多数人害怕的词：自动化。也许你觉得无稽之谈？毕竟，自动化可是DevOps的主要组成部分之一。但依此情况，开发人员可能会无事可做。。。不必恐慌，事实上一切都还正常运转着。这并不是一个导致失业率飙升，经济陷入困境的
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