移动应用的黑盒测试(1)


多数移动应用程序采用何种开发技术,都会给本地设备和企业带来不同的风险,因而在部署之前需要对其实施软件测试和评估。本文首先讨论黑盒测试技术和策略。

基于Web的移动应用的漏洞识别和利用

在评估基于Web的移动应用时,我们建议评估者以匿名用户的身份来执行测试,并使用多种经认证的用户角色的特权。因为基于Web的应用是通过互联网来访问的,测试团队应当使用PC上的传统浏览器和标准的应用安全评估工具。

在评估过程中,为了确认基础架构水平的漏洞,应当对Web服务器进行扫描。这种扫描的结果应当用于确认常见的应用程序问题。评估者还可以利用人工技术,充分利用所确认的漏洞,并对自动化工具常常遗漏的授权缺陷和业务逻辑进行测试。这一点尤其重要!

此外,企业应当对网站执行“非入侵性”分析,其中包括通过镜像整个站点来检查内容,然后检查客户端的代码漏洞。使用分析阶段所产生的输入,私有的专用工具应当动态地测试Web服务器的组件,用以检查常见的Web服务器和Web应用漏洞,如SQL 注入漏洞、跨站脚本、跨站请求伪造等。此外,还应当利用商业化的工具来执行漏洞扫描。

在确认了漏洞之后,为了利用漏洞,测试人员应当执行测试。此外,还有可能有如下内容:不安全的cookie处理,绕过认证,操纵表单欺诈,URL协议处理程序,基于位置的服务,敏感信息泄露,应用逻辑欺骗等。

在黑盒测试结束时,应当执行漏洞评估,并根据每个漏洞所带来的风险进行评级。

基于设备的移动应用测试环境

为移动设备开发的应用程序带来了传统应用所没有的新的测试挑战。例如,移动设备对低级过程和例外日志拥有有限的直接访问权。移动设备还支持应用程序与GPS、相机、蓝牙、WAP,以及传统PC中所没有的其它技术进行交互。为解决这些困难,企业应使用如下的两种测试方法:

模拟器测试:每一种平台都向开发人员提供了应用开发的SDK,并提供了用于测试和调试的不同型号设备的模拟器。这些工具还允许测试人员在各种配置和设备中分析和测试应用程序,而没有物理设备的限制。模拟器测试的一个好处是,代码并不需要由一个可信方来签署就可以在模拟器中运行。

物理设备测试:对物理设备的测试提供了在模拟器中测试所没有的许多功能,如SMS、GPS、相机、蓝牙等。不过,由于缺乏对底层操作系统和应用签名要求,这种测试又受到了一定限制。

作者:zsb190623 发表于2013-5-25 19:30:15  原文链接http://www.csdn123.com/html/blogs/20130525/16192.htm
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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