Felhasználói adatok biztonsági tárolásának ellenőrzése és fejlesztése

Adatellenőrzés online magánügyfeleknek

Az Adatellenőrzés akkor hasznos, amikor egy alkalmazásban, űrlapon, ügyfélfiókban vagy digitális folyamatban biztosan látni kell, hogy a felhasználói adatok helyesen működnek. Nem csak arról van szó, hogy a név, az e-mail cím vagy a telefonszám megjelenik-e. A fontosabb kérdés az, hogy az adat nem tűnik-e el, nem keveredik-e más ügyfél adataival, nem kerül-e rossz helyre, és a rendszer érthetően kezeli-e a hibás bevitelt. Én azt látom, hogy sok magánmegrendelő csak akkor kér ilyen ellenőrzést, amikor már van panasz vagy furcsa hiba. Pedig egy nyugodt, távoli tesztelés sok kellemetlen helyzetet megelőzhet.

Az adatvizsgálat különösen fontos akkor, ha az ügyfél saját szolgáltatást indít, előfizetési felületet használ, rendelési rendszert tesztel, vagy egy fejlesztőtől kapott kész alkalmazást szeretne átnézetni. Ilyenkor egy független tesztelő végigmegy a mezőkön, mentéseken, módosításokon, törléseken és jogosultságokon. Qjob.hu felületén magánszakembert is lehet találni ilyen feladatra, aki távolról dolgozik, és nem cégként vállalja a munkát.

Adatellenőrzés feladatai

Az ellenőrzés lényege, hogy a rendszerben lévő adatok követhetőek és megbízhatóak legyenek. A szakember megnézi, hogy a bevitt adatok megmaradnak-e frissítés után, jól jelennek-e meg más képernyőkön, és a módosítások után nem marad-e régi érték a háttérben. Ez egyszerűnek hangzik, de sok hiba éppen itt jön elő.

Tipikus feladat a regisztráció, bejelentkezés, profiladatok, számlázási adatok, rendelési adatok, értesítési beállítások és jogosultságok vizsgálata. Egy jó tesztelő nem csak a szép, szabályos eseteket próbálja ki. Beír túl hosszú nevet, hibás címet, üres mezőt, különleges karaktert, régi adatot és ismétlődő értéket is. Szerintem ez adja a munka valódi értékét, mert az éles felhasználók sem mindig úgy viselkednek, ahogy a rendszer tervezője elképzelte.

Volt olyan eset, amikor egy ügyfél csak azt kérte, hogy nézzék meg a profiloldal mentését. A teszt közben kiderült, hogy az e-mail cím módosítása után a régi címre mentek az értesítések, az új cím pedig csak a felületen látszott. Ez nem látványos hiba, mégis komoly gondot okozhat. Az ilyen apró eltérések miatt fontos az alapos felhasználói adatellenőrzés.

Felhasználói adatok biztonsági ellenőrzése

A felhasználói adatok biztonsági ellenőrzése nem azonos egy teljes kiberbiztonsági vizsgálattal. Itt a mindennapi adatkezelési hibákra kerül a hangsúly. Ki látja az adatot. Mikor jelenik meg. Mi történik módosítás után. Látható-e olyan információ, amelynek nem kellene látszania. Ezek gyakorlati kérdések, és magánügyfélként is érthető választ kell kapni rájuk.

A tesztelő ellenőrzi, hogy más felhasználó adatai nem jelennek-e meg hibás szűrés, rossz hivatkozás vagy gyors váltás után. Megnézi a kijelentkezést, az újranyitást, a mentett állapotokat és a böngésző vagy alkalmazás gyorsítótárának hatását is. Tapasztalatom szerint a legtöbb gond nem a látványos támadásoknál kezdődik, hanem a figyelmetlen adatmegjelenítésnél.

Fontos a jogosultságok egyszerű vizsgálata is. Ha egy ügyfél törli az adatát, módosítja a címét vagy lemond egy szolgáltatást, akkor a rendszernek tisztán kell reagálnia. Nem jó, ha a régi adat még hetekig látszik egy másik nézetben. És az sem jó, ha a felhasználó nem érti, mi mentődött el és mi nem.

Adatellenőrzés ára

Az Adatellenőrzés ára a felület méretétől, az ellenőrizendő mezők számától és a kért részletességtől függ. Egy kisebb űrlap vagy profiloldal gyorsan átnézhető. Egy több lépésből álló ügyfélfiók, rendelési folyamat vagy előfizetéskezelés már több időt kér. A túl olcsó munka ezen a területen gyakran gyengébb minőséget jelent, mert a tesztelő ilyenkor csak végigkattint, de nem próbálja ki a kényelmetlen eseteket.

Az ár akkor reális, ha tartalmazza a rövid egyeztetést, a tesztelési lépések végrehajtását és az érthető összefoglalót. Nem minden megrendelőnek kell hosszú szakmai dokumentum. De az alapvető hibák pontos leírása, a képernyőképek és az ismételhető lépések nagyon fontosak. Ezek nélkül a fejlesztő nehezebben javít.

Megfelelő adatellenőrző szakember kiválasztása

A megfelelő szakember kiválasztásánál nem elég azt nézni, hogy valaki tud-e tesztelni. Az is fontos, hogy érti-e a felhasználói adatok logikáját. Egy adatellenőrző szakember akkor hasznos, ha képes egyszerűen leírni, mi a gond, hol jelentkezik, és milyen feltétellel ismételhető meg. Magánügyfélként ez különösen fontos, mert nem mindig van kész műszaki leírás.

Érdemes portfóliót vagy korábbi feladatleírást kérni. Nem kell nagy bemutató. Elég, ha látszik, hogy a tesztelő korábban dolgozott űrlapokkal, felhasználói fiókokkal, rendelési folyamatokkal vagy alkalmazásadatokkal. A túl általános válasz gyanús lehet. Ha valaki csak annyit ír, hogy mindent ellenőriz, abból még nem derül ki, hogyan dolgozik.

Sokan ott hibáznak, hogy kizárólag az árat nézik. Így könnyen olyan embert választanak, aki gyorsan végigmegy a látható mezőkön, de nem figyel a rejtett hibákra. Szerintem a jó választás jele az, ha a szakember már az elején kérdez. Milyen felületet kell nézni. Van-e tesztfiók. Mely adatok érzékenyek. Kell-e külön hibajelentés. Milyen határidő fontos.

Online adatvizsgálat menete

Az online adatvizsgálat általában rövid egyeztetéssel indul. A megrendelő elküldi a feladatot, a hozzáférést a tesztfelülethez, a fontos képernyők listáját és azt, hogy milyen eredményt vár. Ez lehet rövid hibajegy lista, részletes táblázat vagy képernyőképes leírás. A kommunikáció történhet üzenetben, videóhívás nélkül is, ha a feladat egyértelmű.

Ezután a tesztelő végigmegy a megadott folyamatokon. Beír adatokat, módosít, ment, töröl, kilép, újra belép, és megnézi, hogy a rendszer mit csinál. Ha több eszközön vagy böngészőben kell ellenőrizni, azt előre tisztázni kell. A határidő kisebb feladatnál akár egy munkanap is lehet, nagyobb folyamatnál több nap reális.

A végeredmény átadása akkor jó, ha nem csak azt tartalmazza, hogy hiba van. Kell a lépés, a várt eredmény, a tényleges eredmény és a bizonyíték. Egy magánszakember akkor dolgozik jól, ha a javítást végző fejlesztő ebből gyorsan megérti a problémát. És a megrendelő is látja, hogy miért fizetett.

Adatellenőrzés tipikus hibái

Az egyik leggyakoribb hiba a hiányos leírás. A megrendelő azt írja, hogy ellenőrizni kell az adatokat, de nem mondja meg, mely adatokat és milyen folyamatban. Ilyenkor a tesztelő találgathat. Ez időt visz el, és növeli a félreértés esélyét. Jobb röviden felsorolni a fontos képernyőket és azokat az adatokat, amelyeknek biztosan működniük kell.

Másik gyakori gond, hogy nincs tesztadat. Valódi személyes adatokat nem érdemes küldeni, ha nem szükséges. Inkább legyenek próbanevek, próbacímek, kitalált telefonszámok és külön tesztfiókok. Ez biztonságosabb, és a munka is tisztább. Az adatvizsgálat célja nem az, hogy a tesztelő érzékeny magánadatokkal dolgozzon, hanem az, hogy a rendszer viselkedése ellenőrizhető legyen.

Előfordul az is, hogy a megrendelő csak a sikeres mentést nézi. Pedig a hibás mentés, a félbehagyott folyamat, a visszalépés és a megszakított kapcsolat sokkal érdekesebb lehet. Ezeknél derül ki, hogy az alkalmazás stabil-e. Én azt látom, hogy a minőségi adatellenőrzés pont ezeknél az apró, kényelmetlen helyzeteknél válik hasznossá.

Minőségi adatellenőrzés eredménye

A minőségi adatellenőrzés végén a megrendelő nem csak hibákat kap, hanem tisztább képet a felület állapotáról. Kiderül, mely adatok működnek rendben, hol van kockázat, és milyen javítások sürgősek. Ez segít eldönteni, hogy az alkalmazás kiadható-e, kell-e további fejlesztés, vagy elég néhány kisebb javítás.

A jó eredmény nem feltétlenül hosszú. Lehet tömör is, ha pontos. Egy rövid, de világos jelentés többet ér, mint egy hosszú, általános szöveg. A lényeg az, hogy a hibák ismételhetők legyenek, az érintett adatok világosan látszódjanak, és a javítás után újra lehessen ellenőrizni ugyanazt a folyamatot.

Magánügyfélként az a legjobb, ha a feladat elején pontos keretet adsz. Mit kell nézni. Mi számít hibának. Milyen formában kéred az eredményt. Így a szakember kevesebb időt veszít, az ellenőrzés célzottabb lesz, és az ár is jobban tartható. Az ilyen munka nem látványos, de egy hibás adatkezelésnél sokkal olcsóbb előre tesztelni, mint utólag magyarázkodni.