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【干货分享】研效优化实践:AI算法助力深层BUG挖掘

导语 随着产品在线上的持续运营,产品在线上的规模越来越大,功能也越来越复杂。产品体量的增长对质量要求越来越高。为了达到更高的质量要求,必然需要想办法增加测试的强度,但用传统的手工写用例自动化回归的方式成本过高。近年来,AI技术在越来越多的领域发挥了越来越重要的作用。在腾讯内部,我们也一直保持着对新技术的好奇心,积极学习并应用于日常工作中。本文作者是腾讯安全部系统测试高级工程师林军克,他拥有16年的软件测试经验,对AI技术在测试领域的落地颇有研究。 本文以安全防护产品举例子,但此方法论适用于涉及多因素组

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通读审计之DOYOCMS

首先大家看到我文章的标题,我这里所谓的“通读审计”就是把整个代码审计过程一字不差的记录下来。因为审计过很多CMS,也看过很多代码审计文章,大多数都是把漏洞点提一下然后文章结束,对于不懂MVC的审计者来说,看其他人代码审计文章,很多细节问题搞不明白(因为我自己也是从那里过来的),所以读起来不是太舒畅,自己学习起来也有点吃力,尤其到MVC框架一块。然后这把就是给大家分享一下我个人的整个代码审计过程,以及如何发现漏洞,如何自己构造语句等等。这次审计的cms是DOYOCMS建站系统,因为我们学校使用的该系统,就随便拿一套过来记录吧。也是给自己做个记录,给大家分享个人经验。

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试用GO开发pyhton编译器:字节码基础

掌握一门编程语言最好的办法或许是将它的编译器设计出来。毫无疑问那些开发Python编译器的人应该是世界上对Python了解最深刻的人群之一。我用python开发过不少程序,但是每次反思或复盘的时候总是感觉对Python的认知还不到位,由此也看了很多讲Python的书,但看的时候感觉好像懂了,但过了一段时间后又忘了,也就是说单纯看书很难将某一项技术完全内化。当然技能的掌握必然要从实践中来,但是我发现在使用Python开发程序时,我总是使用它的一部分功能就够了,或者说居于我的思维模式限制,我在使用python开发时总是落入一个套路,这使得我只能掌握python技术的冰山一角,就如同井底之蛙一样只了解一小块内容,为了能够打破认知局限,让我自己能更全面的对python的设计原理有更深入的了解,我打算尝试做一个能运行的python编译器。

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CANalyzer及CANOE使用五:无DBC,调CSV方式的网关信号转发或单通道信号值控制ECU其他信号变化(包含设计自动化测试)[通俗易懂]

请输入公众号:总线网络。关注我,获取汽车网络开发及测试方面资料,更新干货! 同事:CAN网络用CANalyzer及CANOE测UDS、NM等,都可以实现自动化,功能信号是否也可以?不用HIL测试有简单方法吗?主机厂不给DBC,excel转DBC工具不合适咋办?手动测太累了,矩阵表信号那么多,几十个Bit都够算了,脑袋都昏了。 我:可以哇,那就整一个自动算信号bit值的吧。 同事:不仅要算,还要判断ECU接收某些开关信号、温度、档位等的一系列反应(其他信号值的改变是否正确),还可以通道不同的也可用于网关的,比如说BCM。。 我:可以,整一个。 同事:还有可能有网关转发信号起始bit,bit长度,接收的一方的信号值也要变,用于仪表,AC等。 我:。。。。。。

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