Убытки от утечек российских компаний превышают 1 миллиард долларов

Убытки от утечек российских компаний превышают 1 миллиард долларов

Аналитический центр компании Zecurion представляет результаты ежегодного исследования об утечках конфиденциальной информации. Всего в 2011 году было зарегистрировано 819 инцидентов, а суммарный ущерб оценивается более чем в $20 млрд, из которых более $1 млрд пришлось на российские компании.

Наибольшее число инцидентов (45,2% всех случаев) произошло вследствие ошибок или халатности персонала, низкой осведомленности сотрудников компаний в вопросах информационной безопасности. Высокая доля преднамеренности характерна для утечек медицинских данных — это объясняется их востребованностью среди мошенников: цена одной такой записи на черном рынке в 50 раз превышает стоимость номера социального страхования, по данным ANSI. Однако число утечек медицинских данных осталось примерно на уровне прошлого года (19,1%).

Доля утечек финансовых данных физических лиц значительно возросла по сравнению с прошлым годом и составила в 2011 году 18,2%. Прочие персональные данные по-прежнему лидируют среди типов скомпрометированной информации, однако их доля продолжает сокращаться (56% против 63,6% в 2010 году). Гораздо реже утекают коммерческая и государственная тайна, интеллектуальная собственность. Тем не менее, каждый подобный инцидент, как правило, несет внушительные финансовые потери и имеет серьезные репутационные последствия.

Чаще всего информация утекает из медицинских организаций (20,4%), госучреждений (16,7%), образовательных заведений (15,2%), предприятий розничной торговли (13,8%). При этом самыми распространенными каналами утечек являются ноутбуки и мобильные накопители (суммарно 19,4%), веб-сервисы (18,2%), компьютеры (16,1%), а также неэлектронные носители (13,8%). Последние остаются популярным каналом утечки вследствие некорректной утилизации: бумаги с конфиденциальными данными просто выбрасывают в общедоступные мусорные баки. Между тем, внедрение процедур безопасной утилизации позволит значительно снизить риски утечки информации.

В России зарегистрирован 41 публичный инцидент, большинство из которых получили широкую огласку в СМИ. Среди наиболее громких — утечка СМС-сообщений сотового оператора «МегаФон», база данных 1,6 млн абонентов МТС, публикация персональных данных на сайте Пенсионного фонда России, а также массовая компрометация данных о клиентах со стороны российских интернет-магазинов.

«В условиях ограниченного бюджета на информационную безопасность, что справедливо в среднем для 19 из 20 компаний, приоритет должен отдаваться наиболее эффективным инструментам, — говорит Владимир Ульянов, руководитель аналитического центра Zecurion. — Наше исследование указывает наиболее уязвимые каналы утечек, большую часть которых эффективно защищают DLP-системы. Однако при выборе мер и средств защиты необходимо принимать во внимание особенности бизнес-процессов конкретной компании. Это поможет минимизировать риски утечки информации рациональным образом».

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