SearchInform усовершенствовала свои продукты обеспечения безопасности информации

SearchInform усовершенствовала свои продукты

Компания SearchInform, выпустила ряд обновлений для компонентов DLP-системы «Контура информационной безопасности SearchInform», препятствующей утечкам корпоративных данных. Самые масштабные изменения коснулись компонента SearchInform SearchServer.

Это «техническое сердце» «Контура информационной безопасности», в котором происходят все процессы по обработке перехваченной информации: от первичной индексации баз данных до выполнения поисковых запросов от AlertCenter и Общего клиента. Поэтому стабильность работы и быстродействие SearchServer напрямую влияют на всю DLP-систему.

Для их повышения был создан автоматизированный механизм резервного копирования индексов. Так, если индекс повреждён, система автоматически задействует исправную копию индекса и будет работать с ней. Тем самым, за счёт нового механизма достигается существенная экономия времени.

Помимо этого, в SearchServer был внедрён «движок» оптического распознавания файлов. Если ранее данная функция работала в связке с Microsoft Office 2007, то теперь никаких сторонних программ для этого не требуется. Согласно внутренним тестам компании, переход на новую систему оптического распознавания текста не только значительно повысил качество распознавания (синонимов) изображений, но и добавил полноценную поддержку SearchInform SearchServer’ом операционной системы Windows Server 2012. Ранее оптическое распознавание на «старом движке» в этой системе могло работать некорректно.

Произошли изменения и в «клиентских» модулях. Так Общий клиент вобрал в себя все каналы, информация по которым передаётся в текстовом виде. А за счёт переработки алгоритмов, построение выдачи по поисковому запросу было ускорено и оптимизировано для работы с большими объёмами информации.

Изменения коснулись и ReportCenter – инструмента отчётности «Контура информационной безопасности SearchInform». В частности, были разработаны принципиально новые виды отчётов, которые показывают информацию по установленному на машинах софту, по истории установок и удаления программ, а также по работоспособности агентов. Тем самым, у специалистов службы безопасности теперь появился новый инструмент, способный оперативно выявлять сотрудников, перехват информации от которых по каким-либо причинам не идёт.

Как отметил генеральный директор компании SearchInform Лев Матвеев, «мы понимаем, что охват всех возможных каналов передачи данных – это ещё только полдела. С информацией должно быть удобно работать. И в этом ключе мы за последнее время сильно продвинулись вперёд: на сегодняшний день наша система способна не просто создавать политики безопасности любой сложности, но и выполнять их быстро, а главное, качественно».

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