フロントエンドにおける「単体テストの考え方/使い方」
本稿における「単体テスト」とは自動テストにおける単体テストを指します。手動テストのことではないので、ご了承ください。 単体テストの考え方/使い方という本を読みました。筆者自身、「単体テストはプロダクションコードの付属」という意識がどこかにありました。この本を読んで、単体テストについてあまりに何もわかってなかったことに気付かされ、単体テストの設計はプロダクションコードの設計と同じくらい重要という意識に変わりました。何のために単体テストをやるのか、いいテストとは、「単体」とは、など多くの点で学びを得られ、また、多くのプラクティスとアンチパターンを知ることができました。 本稿はこの本を読んで得られた学びを、フロントエンド開発、特にコンポーネント開発に適用することを試みた際のまとめです。より詳細な解説を求む方には本を手に取ってもらう前提で、できるだけポイントを抑えられるようにまとめることを目指しま
ペネトレーションテストの検証・勉強用環境の紹介 - ラック・セキュリティごった煮ブログ
デジタルペンテスト部でペネトレーションテストを担当している小松奈央です。 たまに新卒採用活動のお手伝いをさせていただくことがあり、セキュリティ業界を目指す学生さんや、配属先が決まる前の内定者の方とお話する機会があります。そういった際に将来どのような仕事をしたいか聞くと、ありがたいことにペネトレーションテスターになりたいという方が少なくありません。また、ペネトレーションテスターになるためにはどのような勉強をしたら良いかという質問もよくいただきます。 そこで今回は、普段私が実際にペネトレーションテストの検証や、新しい攻撃技術を勉強する際に使用している環境1について、その概要とどのような使い方をしているかをご紹介します。 検証環境の全体像 各ホストの概要 ドメインコントローラ（構築優先度：高） クライアント端末（構築優先度：高） 情シス用端末（構築優先度：中） データベースサーバ（構築優先度：低
業務効率化の道具箱（5）Google Testを使ってみよう【その1】
1．はじめに 本シリーズでは、日々の作業を効率化し、定時できちんと帰宅する方法を紹介しています。主な業務効率化の例は、下記です（詳しくは連載第154回を参照）。 スペックの高いハードウェアを導入する 使用機器を使いこなす ツールを導入する 自分でツールを作る 働き方を工夫する 業務効率化の方法はさまざまですが、今回は3番目の「ツールを導入する」に着目します。 ⇒連載「山浦恒央の“くみこみ”な話」バックナンバー 2．前回の振り返り 前回は、VirtualBox（仮想化ソフトウェア）を取り上げました。VirtualBoxでは、ホストOS上で複数のゲストOSが稼働します。例えば、Windows環境のPCにUbuntuを入れられます。 今回は、前回作成したUbuntu環境をベースに単体テストを効率化するツールを紹介します。なお、Ubuntu環境の構築に関しては、前回の記事を参照ください。 3．単体
ECUの試作前から動作検証できる、車載ソフトウェア向け統合開発環境を提供
ルネサス エレクトロニクスは、車載ソフトウェア向け統合開発環境を発表した。ハードウェアのない初期段階から、仕様や機能、性能の検証が可能で、複数のデバイスを搭載したECUレベルのソフトウェアを開発できる。 ルネサス エレクトロニクスは2022年9月27日、車載ソフトウェア向け統合開発環境を発表した。ハードウェアのない初期段階から、仕様や機能、性能の検証が可能で、複数のデバイスを搭載したECUレベルのソフトウェアを開発できる。 「R-Car S4」「RH850/U2A」に対応した4つの要素で構成され、「マルチデバイス用協調シミュレーション環境」「マルチデバイス用デバッグ＆トレースツール」は同日から、「ソフトウェア開発向け高速シミュレーター」「マルチデバイス用分散処理ソフトウェア」は同年12月から提供開始する。 マルチデバイス用協調シミュレーション環境は、個別のシミュレーター群を統合、連動するこ
Pandas, OpenPyXL で pytest の手習い | DevelopersIO
pytestの使い方を学びます。テストケースには、個人的に直近で利用していたPandas, OpenPyXLを利用したいと思います。 手順は、pytest を参考にさせていただきます。 環境/前提 こちらの記事と同様の環境を利用します。 【Tips集】 Pandas,OpenPyXL を利用したエクセル読み書き なお、今回は追加で以下のパッケージが必要です。 - numpy 1.23.3 - pytest 7.1.3 テストの書き方/テスト実行（アサーションチェック） まずは、単純なテストケースを利用し、pytestの書き方を学びます。 pytest は test_ で始まるファイル・関数を単体テストのコードとみなします テストの書き方 pandas Testingのassert_series_equal関数は、デフォルトでdtypeまで確認してくれます（第3引数: check_dtype
不正データを与えてOSSの脆弱性をあぶり出す「ファジング」とは？ Googleが事例発表
Googleは2022年9月8日（米国時間）、オープンソースソフトウェア（OSS）向けファジングサービス「OSS-Fuzz」の事例を発表した。「TinyGLTF」プロジェクトの重大な脆弱（ぜいじゃく）性（CVE-2022-3008）を発見したことだ。ファジングツールにはこれまで以上に広範な脆弱性を発見する能力があるのだという。 ファジングとは、ソースコードを直接解析するのではなく、極端に長い文字列や不正な形式の値などさまざまな入力データを与えてコードを実行し、意図的に予期せぬ動作やクラッシュを引き起こすテスト手法だ。 OSS-Fuzzはオープンソースプロジェクト向けにファジングツール（ファザー）を実行し、検出されたバグを非公開で開発者に知らせる無償サービスだ。約700の重要なオープンソースプロジェクトにバグがないかどうか、定期的にチェックしている。Googleが開発し、オープンソースコミュ
ここまでできるようになった！ セキュリティテストの自動化【デブサミ2022】
DevOpsにセキュリティ確保の活動も組み込んだDevSecOpsを模索するデベロッパーは少なくないだろう。しかし、「アジャイル開発とセキュリティ確保は相いれない部分がある」と語るのは株式会社エーアイセキュリティラボで執行役員を務める関根鉄平氏だ。ただし、両立は決して不可能ではないともいう。両立を妨げる悪条件は何か、悪条件を乗り越えてアジャイル開発とセキュリティ確保を両立させる方法とはどのようなものか。開発現場の事情を想定しながら、DevSecOpsに向けて一歩歩み出すにはどうすれば良いか指針を示してくれた。 株式会社エーアイセキュリティラボ カスタマーサクセス部 執行役員 関根鉄平氏 デベロッパーがセキュリティを面倒くさがるのには理由がある 関根氏はデベロッパーがセキュリティを面倒くさがっていると指摘する。といってもデベロッパーが悪いといいたいわけではない。「体制の課題」「知識の課題」「
IoT製品へのサイバー攻撃増加に対応、ファジングツール「SecDevice」を12月16日より提供開始
TOP > プレスリリース一覧 > 「セキュリティ（企業向け）」のプレスリリース > IoT製品へのサイバー攻撃増加に対応、 ファジングツール「SecDevice」を12月16日... IoT製品へのサイバー攻撃増加に対応、 ファジングツール「SecDevice」を12月16日より提供開始 未知の脆弱性リスクを早期発見・診断後の対策を支援 株式会社シーイーシー(本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：大石 仁史、以下 シーイーシー)は、IoT製品のセキュリティ品質向上を支援するため、組み込みソフトウェアや車載OS、ネットワークサービスの脆弱性リスクを可視化するセキュリティ検証サービスに、台湾Onward Security社の「HERCULES SecDevice(以下 SecDevice)」を加え、2021年12月16日より提供開始します。 今回、セキュリティ検証サービスに加えた「SecDev
GitHubActionsでテストカバレッジ率を出力してコード品質を可視化する
Zenn初投稿！！自称コード品質保全委員会です。 GitHubActionsを利用して、以下のようにプルリクにテストカバレッジ率を出力しレビュアーにテストをやってることを可視化したいと思います。 今自分が関わっているプロジェクトでは、テストコード書かれても実際にテストの実行率は現在どれくらいなのか、ぱっと見では分からないので数字で出すようにしています。世には以下のようなサービスでテストのカバレッジを計測して、可視化するものもありますが、今回やりたいのはもっと簡易的なもの。 GitHubを使用したプロジェクトであれば、どのプロジェクトでも導入できます。 ※Codecovはprivateリポジトを扱うのは有料 Codecovを使ってカバレッジを計測する Codecov ※当記事ではPHPとPHPUnitを使用していますが、GitHubActionsを使用したBotコメントの方法などは他の言語と
ＩＣチップの不正検証時間が200分の１になるスゴイ技術 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
東北大学の本間尚文教授と上野嶺助教らは、ＡＳＩＣ（特定用途向けＩＣ）などの半導体チップに挿入された不正機能を漏れなく検出する技術を開発した。半導体回路を数学的に表現し、設計仕様と実際のＩＣチップが同一か判定する。計算結果を変える機能が忍び込んでいれば数学表現に変化があるため、一致すれば仕様通りであると保証できる。 ＩＣの設計段階で、製造する前に仕様通りかどうか確認する場面を想定する。ＩＣの入出力から数学的なグラフ構造を作成する。グレブナー基底という数学的手法を用いると唯一の構造が求まる。 設計仕様の入出力から求めたグラフ構造と実際のグラフ構造が一致すれば演算結果を変える不正機能はないことになる。検証時間が２００分の１に短縮され実用的な手法になった。不正機能の動作条件も特定できる。 従来は一部の入出力を確かめるに留まっていた。 不正機能は稀な入力パターンで起動するため検出が難しい。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
テクマトリックス、APIテスト自動化ツールの最新版「SOAtest/Virtualize 2022.2」を販売開始
バルテス、テスト自動化ツール「T-DASH」をメジャーアップデート テストプランの作成・実行などを可能に
JSTQB、ソフトウェアの性能テストに関する知識をまとめた「Foundation Level Specialist シラバス 性能テスト担当者」の日本語翻訳版を公開