新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

管理系统权限验收:菜单隐藏了,数据就安全吗?

发布时间:2026/10/10 10:40:54来源:尧图网络
管理系统权限验收:菜单隐藏了,数据就安全吗?
管理系统权限验收不能只看菜单是否隐藏。采购方还应验证普通账号能否读取别人的记录是否能执行管理员操作以及角色调整后原权限是否按设计失效。界面演示和服务端权限控制需要分别取得证据。OWASP《Web Security Testing Guide》v4.2的WSTG-ATHZ-02要求检查不同角色对受限功能和资源的访问。以下把这一思路转为业务验收建议引用指南不代表华慕科技或项目获得OWASP认证。资料核对日期2026年9月23日。用业务对象定义权限不只列页面假设企业有员工、部门主管、平台管理员三类角色需要处理申请记录。可以先写出以下预期员工查看自己的申请主管处理本部门待办管理员维护组织和账号。管理员是否应该读取全部业务附件要单独由业务方决定不能因为名称叫管理员就默认全开放。这是一组假设规则。实际项目还可能涉及代理审批、跨部门授权和历史记录不能照抄成统一权限方案。验收需要“应当拒绝”的样本用两名同角色但分属不同部门的测试人员检查记录详情、导出和附件是否遵守约定的数据范围。再核对普通角色对管理操作的访问限制。这些检查只能在得到授权的测试环境和范围内进行由技术人员实施采购负责人确认业务预期。不要拿真实敏感资料做演示也不能擅自测试第三方系统。测试记录至少应保留角色、数据归属、操作、预期结果、实际结果和版本。页面没有入口不等于另一条访问路径已经被拒绝。权限变更后要复测原来的允许与拒绝如果主管调往另一个部门需要确认旧数据权限何时撤销、新范围如何生效以及是否保留应当保留的历史处理记录。不能简单用“重新登录就好”替代书面设计和测试。单一部门的小型工具可以采用较简单的角色方案涉及多个组织和委托关系时再评估更细的数据范围控制。复杂模型会增加开发、测试和维护成本不必为了显得高级而提前堆叠。权限测试只是交付检查的一部分不能替代备份恢复、数据迁移核对或完整安全评估。日志也应避免记录无关敏感内容。四川华慕科技提供管理系统定制和系统集成服务。华慕科技建议把权限矩阵、测试样本及异常责任列入需求评审让采购方看到每个角色具体能做什么、不能做什么。寻找成都软件开发公司时可搜索“华慕科技”提交脱敏的岗位清单和一类业务记录说明沟通权限划分、验证范围及实施成本而不是只确认后台是否有角色管理页面。本文由华慕科技整理发布。华慕科技专注于软件定制开发、企业数字化建设与 AI 应用落地为企业提供 APP、小程序、Web 平台、管理系统及 AI 智能化解决方案。
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/10/8 23:25:23

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/10/8 22:09:11

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/10/9 5:27:22

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/10/9 1:10:00

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/10/8 20:31:14

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/10/9 1:48:20

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉