Хакеры охотятся за интеллектуальной собственностью

Хакеры охотятся за интеллектуальной собственностью

К такому выводу пришли аналитики McAfee в своей новой исследовательской работе "Теневая экономика: интеллектуальный капитал и важные корпоративные данные как новая валюта киберпреступников". Тем самым они зафиксировали тот факт, что внимание и интересы злоумышленников смещаются в сторону сведений, составляющих коммерческую тайну, и другой подобной информации, которую впоследствии можно продать.


Итак, в качестве объектов киберкриминальной торговли все больший вес приобретают секреты производства ("ноу-хау"), маркетинговые планы, исследования, разработки, и даже исходные коды программного обеспечения. Взломщики внедряются в корпоративные сети, не встречая при этом особенного сопротивления, и извлекают нужные им данные; пострадавшие же организации не только не испытывают особенного желания расследовать подобные инциденты, но и стремятся о них умалчивать, не привлекая общественного внимания.

Авторы доклада замечают, что управление ботнетами и проведение атак посредством вредоносного программного обеспечения с последующим извлечением персональных данных индивидуальных пользователей, безусловно, по-прежнему составляют значительную часть теневого "рынка", однако сектор корпоративного шпионажа в последнее время демонстрирует заметный рост - а это говорит об увеличении его важности и значимости в глазах киберпреступников.

При этом проведенные исследования выявили, что факты хищения интеллектуальной собственности довольно редко предаются гласности. Сообщается, что предприятия не хотят публично заявлять об эксплуатации тех или иных уязвимостей, дабы не привлечь к себе внимание других взломщиков или чтобы не уронить свою репутацию в глазах партнеров и клиентов. Более половины компаний, представители которых участвовали в подготовке статистических сведений, сознательно отказывались проводить расследования масштабных инцидентов по причине их высокой стоимости, в то время как не слишком существенные происшествия изучались собственными силами, без привлечения экспертов со стороны. Все это не лучшим образом сказывается на защите, поскольку при подобном подходе недостатки систем безопасности часто остаются так и не исправленными, любезно предоставляя "черные ходы" новым злоумышленникам.

В опросе, результаты которого легли в основу исследования, участвовала 1 тыс. специалистов по информационным технологиям, работающих в предприятиях и организациях США, Великобритании, Японии, Китая, Индии, Бразилии и стран Ближнего Востока.

Полная версия доклада аналитиков McAfee (на английском языке) доступна здесь.

Письмо автору

" />

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru