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外媒速遞:GDPR會(huì)給軟件測(cè)試帶來(lái)哪些影響?

原創(chuàng)
新聞
通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例(簡(jiǎn)稱GDPR)卻是一項(xiàng)不容忽視的規(guī)定,而且很快就將全面執(zhí)行。我們?cè)撊绾慰创@項(xiàng)新的條例?它又會(huì)給軟件測(cè)試工作帶來(lái)怎樣的影響?

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今天給大家推薦的內(nèi)容包括:GDPR會(huì)給軟件測(cè)試帶來(lái)的影響、企業(yè)需要就GDPR合規(guī)要求向EMM供應(yīng)商提出的七個(gè)問(wèn)題、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方案綜述和七款適合各類(lèi)網(wǎng)絡(luò)需求的免費(fèi)工具。

一、GDPR會(huì)給軟件測(cè)試帶來(lái)哪些影響?

原文標(biāo)題:How GDPR impacts your software testing

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一般來(lái)講,敏捷社區(qū)對(duì)于合規(guī)性及法規(guī)條款其實(shí)并不關(guān)注。然而,通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例(簡(jiǎn)稱GDPR)卻是一項(xiàng)不容忽視的規(guī)定,而且很快就將全面執(zhí)行。那么,我們?cè)撊绾慰创@項(xiàng)新的條例?它又會(huì)給軟件測(cè)試工作帶來(lái)怎樣的影響?

1. GDPR要點(diǎn):

  • 這是一項(xiàng)法規(guī)(具有法律約束力),而非指令。
  • 覆蓋大量個(gè)人數(shù)據(jù)
  • 具有治外法權(quán)
  • 數(shù)據(jù)泄露事件必須在72小時(shí)內(nèi)上報(bào)至監(jiān)管機(jī)構(gòu)
  • 如果數(shù)據(jù)保護(hù)力度不足,企業(yè)無(wú)法將數(shù)據(jù)導(dǎo)出至歐盟之外

2. 與軟件測(cè)試的聯(lián)系:

  • 需要有專人對(duì)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)正在構(gòu)建的應(yīng)用程序進(jìn)行測(cè)試
  • 如果沒(méi)有適當(dāng)?shù)臏y(cè)試數(shù)據(jù)(例如用戶姓名、地址、賬單等),我們根本無(wú)法進(jìn)行真實(shí)測(cè)試
  • 如果測(cè)試數(shù)據(jù)中包含歐盟公民個(gè)人數(shù)據(jù),則必須按照GDPR要求進(jìn)行收集、處理、存儲(chǔ)及聲明,否則將面臨巨額罰款

二、企業(yè)需要就GDPR合規(guī)要求向EMM供應(yīng)商提出的七個(gè)問(wèn)題

原文標(biāo)題:7 questions to ask your EMM provider about GDPR compliance

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剛剛已經(jīng)探討了GDPR的重要意義及幾項(xiàng)重要內(nèi)容。除了軟件測(cè)試工作之外,企業(yè)移動(dòng)管理(簡(jiǎn)稱EMM)方案也將因此受到重大影響。由于移動(dòng)設(shè)備存儲(chǔ)或共享著大量數(shù)據(jù),且此類(lèi)設(shè)備及其數(shù)據(jù)極易被盜竊及破壞,因此EMM平臺(tái)也必然應(yīng)當(dāng)成為GDPR合規(guī)性工作中的重要組成部分。那么,我們?cè)撊绾闻袛嘧约旱腅MM產(chǎn)品是否合格?請(qǐng)向供應(yīng)商提出下面幾個(gè)問(wèn)題。

1. EMM平臺(tái)的開(kāi)放性如何?

2. 平臺(tái)上提供哪些選項(xiàng)以在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)個(gè)人與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)隔離?

3. 最終用戶能否查看通過(guò)EMM自助服務(wù)功能收集到的信息?

4. 平臺(tái)提供哪些訪問(wèn)控制方案?

5. 平臺(tái)如何在設(shè)計(jì)當(dāng)中實(shí)現(xiàn)隱私保障?

6. 平臺(tái)是否在發(fā)生數(shù)據(jù)泄露時(shí)提供審計(jì)追蹤方法?

7. 平臺(tái)采取哪些細(xì)粒度控制方式以監(jiān)管個(gè)人數(shù)據(jù)處理?

三、AI熱點(diǎn):深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方案綜述

原文標(biāo)題:What’s hot in AI: Deep reinforcement learning

[[227420]]

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(簡(jiǎn)稱DRL)堪稱人工智能研究領(lǐng)域最令人興奮的方向之一,它適用于眾多常見(jiàn)問(wèn)題。有些人認(rèn)為將DRL視為實(shí)現(xiàn)人工通用智能(簡(jiǎn)稱AGI)的重要途徑,因?yàn)樗軌蛘嬲ㄟ^(guò)探索與接收來(lái)自環(huán)境的反饋重現(xiàn)人類(lèi)學(xué)習(xí)過(guò)程。面對(duì)如此光明的發(fā)展前景,各大技術(shù)巨頭自然不甘落后。DeepMind以及一系列初創(chuàng)企業(yè)都在努力推動(dòng)相關(guān)工作,而與DRL相關(guān)的開(kāi)源工具包及框架也不斷涌現(xiàn)。

1. OpenAI Gym

2. DeepMind Lab

3. Psychlab

4. House3D

5. Unity Machine Learning Agents

6. Ray

四、利器推薦:七款適合各類(lèi)網(wǎng)絡(luò)需求的免費(fèi)工具

原文標(biāo)題:7 free tools every network needs

[[227421]]

正所謂“工欲善其事,必先利其器”。然而,如果這里的“事”涉及到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò),那么,單是考量如何高效完成數(shù)字任務(wù)或者診斷其為何未能如常起效往往就會(huì)耗盡大家的時(shí)間。而隨著工作速度的加快、復(fù)雜度的提升,這類(lèi)場(chǎng)景對(duì)于工具更新和更換的頻率也提出了更高的要求。在今天的文章中,我們將共同了解七款強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)類(lèi)免費(fèi)管理工具。

1. TeemIP

2. Node-RED

3. ProcessMaker

4. Atom

5. Kali Linux

6. Webmin

7. Wireshark

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責(zé)任編輯:趙寧寧 來(lái)源: 51CTO.com
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