⼀个由“2020年1⽉7⽇京东出现的重⼤Bug漏洞“引起的思
什么是理事会考......
2020年1⽉7⽇，京东由于优惠券设置错误，导致⼤量产品以0元或者超低价成交，并且发货。很多⽹友还表⽰收到货了，在⽹上晒出到货截图。下⾯为购买截图：
之后，京东做出关于此事件的说明，将拦截订单，召回发货商品。
《关于2020-1-7，⼤量0元单活动说明》
尊敬的京东⽤户⼤家好，因为1⽉7⽇优惠券设置错误原因，导致⼤量产品以0元或者超低价的情况下成交，并且发货。⽬前对此京东已经做出处理⽅案。
1，针对未发货的订单，京东已经做拦截处理，并且后续不会发货。
2，针对已经发货的产品，京东已经做出拦截处理，商品将会召回。
3，针对部分已签收的订单，如果您满意⼿中的产品，可以按照原价的8折购买，如果不满意请直接取消，取消后配送员将在24⼩时内上门取回商品，感谢您的配合。因为这次错误给您带来的抱歉，京东深感歉意，所有被召回或者拦截的订单，处理成功后系统会⾃动为您发放⼀个20元的⽆门槛优惠券，作为赔偿。
感谢您对京东的⽀持，提前祝福各位新年快乐。
⽹上更是传出京东负责⼩家电的项⽬组全体被开除，年终奖⾦补偿没有，甚⾄可能还会被京东法务起诉，被问责的消息！
很多IT从业者表⽰职业⾼危性，因为⼀个“不⼩⼼”，就天降“重⼤bug”，公司遭受重⼤损失，个⼈⾯临赔偿甚⾄坐牢的风险。
02
这⾥不由得让我想起去年1⽉20号凌晨“拼多多薅⽺⽑事件”，同样是优惠卷的bug，⽤户可以直接领取⼀个⽆门槛的100元优惠卷，全场通⽤(特殊商品除外)，有效期⼀年。⽺⽑党半夜被同伴叫醒开始疯狂薅⽺⽑。
之后，拼多多于20号上午9点左右把100元⽆门槛优惠券全部下架，之前领到未使⽤的优惠券也全部下架。并官⽅回应称，此事系⿊灰产团伙利⽤平台漏洞进⾏不正当牟利，公司已第⼀时间修复漏洞并向公安机关报案。⽹传这起薅⽺⽑事件导致拼多多预计损失200亿。
03
感恩母亲节演讲稿时间再往前回到17年，有⽹友爆料⽀付宝存在⼀个漏洞，陌⽣⼈有1/5的机会登录你的⽀付宝，⽽熟⼈则可能100%登录你的⽀付宝。
⽅法是这样的：登录⼿机账号——忘记密码——⼿机不在⾝边——淘宝买过的东西9张图⽚选1个——好友验证9个好友图⽚选1个——重置密码——登录成功。
登录成功后拥有⽀付宝的全部功能。⽀持免密⽀付。甚⾄直接扫⼆维码付款不⽤密码。
从⽀付宝改密码的步骤，像通过熟⼈、最近购买过的商品验证，就存在很⼤的不安全性。对于熟⼈、甚⾄只是好友中的陌⽣⼈，获取这些信息很容易！！
之后⽀付宝针对此事做出回应：
后⾯有⽹友做出尝试，发现依据⽹传⽅式确实已经⽆法回登录密码了。也就是说⽀付宝已经升级系统，修复了这个漏洞。
启⽰
以上的bug“事故”也只是因为⼀场热搜，被⼴⼤⽹友所熟知。实际软件出现的bug“事故”要多得多，有些被及时修复未被暴露到公众视野，有些暴露了只是未引起重⼤反响。回顾以上的这些软件“事故”，⽆论是运营事故，还是测试事故。在实际⼯作中，关于责任归属，开发/测试/运营/风控⼀个都跑不脱。那作为专业的软件测试⼯程师，于是有了以下思考：
具备过硬的专业技能，让测试⼯作“⽆可挑剔”
作为⼀名专业的软件测试⼯程师，不能因为测试技能不到位导致bug“事故”。我们⾸先要保证的是本职⼯作的严谨及⽆可挑剔，因此需要具备：
软件测试技能：测试流程、bug管理流程、计划/⽤例/报告编写、linux、数据库、相关测试⼯具使⽤；计算机⽹络知识、定位问题及分析等；
编程能⼒：例如java、Python；尽可能了解开发代码的实现逻辑，代码设计及结构、数据库结构；
产品的业务知识及⾏业背景：除了业务本⾝之外，多了解整个⾏业背景，竞品分析；依据不同的业务采取不同的测试策略及⽅法
跳脱传统岗位职责，多⽴于产品设计思考
护照办理>新世界最后的结局什么意思像以上的⽀付宝bug，并不能说开发实现逻辑或测试覆盖上存在纰漏。⽽更多可能是安全等级设计上的不完善。
笔记本键盘清理我们90%以上的测试⼯程师⼀切以产品为尊，完全按照产品需求进⾏测试。这样错了么？貌似没错。但“测试相当于半个产品经理”不能只为⼀句空话，要多⽴于产品设计本⾝去思考，去怀疑！
⽤户权限需要多层控制吗？这样设计会不会暴露安全性问题？操作步骤对于⼩⽩⽤户来说是否太繁琐？敏感信息是否需要加密处理？等。毕竟产品经理或是开发⼈员并不是什么都能想到，且⾯⾯俱到的。
提前预见“⼿残”⾏为，提升安全风险意识
像京东的bug，也许可能只是运营的⼀次“⼿残”⾏为，优惠卷设置错误了。但因为损失过⼤，作为测试的我们也难辞其咎。作为⼀名专业的软件测试⼯程师，尤其是涉及钱的产品，我们可以尽量去预见下可能出现的”⼿残“⾏为，然后多考虑如果”⼿残“了，咱们的系统是否具备应对”⼿残“结果的处理能⼒。
⽐如像这次的优惠卷bug，是否设定⽆门槛⾦额提醒？是否设定界⾯⾃动化巡检功能？是否对数据异常进⾏监控并设定报警机制，同时是否具备撤销功能，等。
基于⽤户⾏为，加强α、β测试
像很多问题，是需要特定的⽤户场景才会出现。当专业的测试团队在测试时，会受到⼀定的⽤户使⽤场景的限制。测试⼈员局限于⽤户个体，⾃然不会预想到所有⽤户出现的真实场景。
这个时候，α、β测试可以让⼤量真实⽤户参与其中，通过“⼈海战术”⼈为地遍历更多真实⽤户使⽤场景，并实时反馈真实场景中出现的bug。
这样当产品正式发布后，可以提前规避掉很多⽤户可能会碰到的问题。但这种测试⽅法，要基于产品本⾝数据安全性去做把控，不⼀定适⽤。
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