Falcongaze SecureTower – новая политика лицензирования

Falcongaze SecureTower – новая политика лицензирования

В новой версии системы SecureTower, созданной для защиты от утечки конфиденциальной информации, была введена принципиально новая политика лицензирования программного продукта.

До введения новой политики лицензирования, заказчик SecureTower мог приобрести только полную версию решения для контроля всех каналов потенциальной утечки информации: электронной почты, мессенджеров, HTTP- и FTP-трафика и т.д. Теперь, покупая SecureTower, заказчик может гибко варьировать выбор контролируемых каналов утечки данных, например, ограничиться контролем лишь корпоративной и внешней почты, и таким образом не переплачивать за не интересующий его функционал.

Изменение политики лицензирования обусловлено пожеланиями тех заказчиков, у которых существующие политики безопасности предусматривают запрет на использование каких-либо каналов передачи данных. Отказавшись при покупке системы от ненужного функционала, многие компании смогут оптимизировать свои расходы на обеспечение информационной безопасности.

Следует отметить, что переход на новую политику лицензирования никоим образом не усложняет продукт. SecureTower не будет дополнительно разбиваться на модули или отдельные программные компоненты. Как и в предыдущих версиях, решение централизованно устанавливается и настраивается из двух консолей: администраторской и клиентской. И все настройки по отключению или добавлению контролируемых каналов утечки данных управляются на уровне администраторской консоли. При необходимости расширить количество перехватываемых каналов, заказчику нужно лишь связаться с представителями компании Falcongaze и удаленно обновить прошивку лицензионного ключа новыми данными.

Таким образом, заказчикам SecureTower предоставляется возможность самостоятельного выбора функционала для контроля утечки данных по разным каналам, что позволяет существенно снизить затраты на внедрение системы, исключив оплату за избыточный функционал. В то же время клиент получает эффективный инструмент противодействия именно тем внутренним угрозам, которые критичны и определены политиками безопасности, принятыми в компании.

SecureTower – комплексное программное решение для защиты от утечки персональных данных и любой конфиденциальной информации, циркулирующей в сети предприятия, содержащейся в базах данных и документах, которое позволяет:

  • буквально за несколько часов развернуть и запустить на предприятии полностью функционирующую DLP-систему без вызова многочисленных технических специалистов и покупки дополнительного дорогостоящего оборудования;
  • сразу же полностью контролировать утечку информации по максимальному количеству каналов
    (e-mail, популярные мессенджеры, Skype, социальные сети, блоги и форумы, FTP-трафик, шифрованный трафик, внешние устройства и принтеры и др.);
  • отслеживать сетевую активность пользователей и оценить рациональность использования корпоративных ресурсов работниками компании;
  • создать упорядоченный архив всех бизнес-коммуникаций.
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