Check Point представляет программно-определяемую архитектуру безопасности SDP

Check Point представляет программно-определяемую архитектуру безопасности

Компания Check Point, представила концепцию программно-определяемой защиты SDP (Software-Defined Protection). Это новая архитектура безопасности, которая позволяет защитить организации в условиях быстро эволюционирующих ИТ-систем и киберугроз. Архитектура SDP состоит из трех уровней: применение политик, мониторинг и управление безопасностью.

В этой архитектуре уровень управления специально отделен от уровня применения политик. Это  позволяет шлюзам безопасности четко выполнять правила, а также получать актуальные данные  от системы управления в режиме реального времени. Благодаря открытой модульной архитектуре SDP обнаруженные угрозы и уязвимости моментально блокируются механизмами защиты.

 «Ландшафт угроз стал сегодня намного более изощренным, корпоративные ИТ-среды также значительно усложнились. Компании ищут способы более эффективной защиты, стремясь при этом к удобству управления и простоте использования. SDP — именно та архитектура безопасности, которая поможет справиться с угрозами завтрашнего дня. Она является простой и гибкой и позволяет преобразовать знания об угрозах в надежную защиту в режиме реального времени», — говорит Амнон Бар-Лев (Amnon Bar-Lev), президент Check Point Software Technologies.

«Новая программно-определяемая защита Check Point является хорошим шаблоном для построения архитектуры безопасности, обеспечивая множество практических преимуществ, — комментирует Дэн Мейер (Dan Meyer), вице-президент по технологиям Carmel Partners. — За последние годы кибератаки принципиально изменились, и SDP представляет собой большой шаг вперед в защите организаций любых размеров на основе прагматического, модульного и безопасного подхода».

«Благодаря тому, что новая архитектура безопасности Check Point создавалась с учетом реальных угроз, наиболее востребованных сегодня функций и реальных потребностей организаций, она может помочь ИТ-специалистам наилучшим образом перестроить сетевую безопасность. Программно-определяемая защита позволяет соответствовать одновременно и размытым границам корпоративного периметра, и динамике эволюции угроз», — говорит Чарльз Колоджи (Charles Kolodgy), вице-президент по исследованиям IDC Security Products.

«В настоящее время существует множество точечных продуктов в сфере безопасности, которые реагируют на угрозы. Но они являются скорее тактическими решениями, чем архитектурными. Мы разработали концепцию программно-определяемой защиты, чтобы заполнить этот пробел и предоставить организациям нужную гибкую инфраструктуру безопасности», — заключает Амнон Бар-Лев.

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