Вышел DeviceLock Endpoint DLP Suite версии 7.2

Вышел DeviceLock Endpoint DLP Suite версии 7.2

Компания «Смарт Лайн Инк», объявила о начале продаж новой версии своего продукта DeviceLock Endpoint DLP Suite — программного комплекса, предназначенного для предотвращения инсайдерских утечек данных с пользовательских компьютеров и серверов корпоративных информационных систем.

Новая версия программного комплекса DeviceLock 7.2 включает в себя множество новых высокотехнологичных возможностей для предотвращения утечек данных с корпоративных компьютеров, в том числе возможностей контроля новых сетевых протоколов, приложений и социальных сетей, активно используемых на корпоративных компьютерах, сообщили в компании, сообщает cnews.ru.

Так, благодаря DeviceLock 7.2 службы информационной безопасности получают возможность своевременного оперативного реагирования на инциденты утечки данных благодаря тревожным оповещениям по протоколам SMTP или SNMP, когда критические события происходят по отношению к периферийным устройствам, интерфейсам и сетевым протоколам. Этот функционал предоставляет пользователям DeviceLock гибкость контроля пользователей благодаря встроенным в DeviceLock возможностям тревожного оповещения либо прозрачную интеграцию в уже существующую SIEM-инфраструктуру и управление логами, отметили в «Смарт Лайн Инк».

По словам разработчиков, DeviceLock новой версии позволяет обеспечить контроль передачи данных в таких сетевых сервисах, как служба мгновенных сообщений Skype, социальная сеть FaceBook, сетевые файлообменные сервисы, причем без необходимости тотальной блокировки этих сервисов, но с возможностью избирательного объема использования в соответствии с корпоративными требованиями.

Кроме того, DeviceLock Endpoint DLP Suite 7.2 предлагает службам ИБ возможности предотвращения утечки данных при использовании почтового протокола MAPI, обеспечивая гранулярный контекстный контроль в сочетании с методами контентной фильтрации для почтовых коммуникаций через Microsoft Exchange (как для почтовых сообщений, так и для вложений — непосредственно на рабочих станциях).

«Реализация контроля протокола MAPI превращает DeviceLock в стратегический компонент информационной безопасности предприятий, использующих или планирующих использовать облачные решения на базе Exchange, когда почтовый сервер контролируется третьей стороной и не может блокировать недопустимые почтовые сообщения, если это необходимо в силу требований бизнеса или регуляторов», — подчеркнули в «Смарт Лайн Инк».

Поддерживая развитие стратегии BYOD, разработчики DeviceLock Endpoint DLP Suite также предложили технологию Virtual DLP (DLP для виртуальных сред), предназначенную для снижения рисков утечки данных в различных вариантах виртуализации рабочих сред и приложений от трех основных разработчиков — Microsoft (RDS/RDP), Citrix (XenApp, XenDesktop) и VMware (VMware View). DLP-защита для виртуальных сред и BYOD-модели, основанной на виртуализации рабочих сред и приложений, является универсальной и работает на всех видах личных устройств, утверждают в компании.

Другие новые возможности DeviceLock 7.2 включают в себя контентную фильтрацию канала печати и операций с буфером обмена данными, контроль общих сетевых ресурсов (SMB) и многое другое.

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